利用纳米流式细胞术对哺乳动物细胞外囊泡进行系统性表征
《Extracellular Vesicle》:Systematic characterization of mammalian extracellular vesicles using nano-flow cytometry
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时间:2025年11月23日
来源:Extracellular Vesicle
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外泌体(EVs)的异质性及标准化表征方法研究。采用纳米流式细胞术(nFCM)对比血清补充与血清-free培养基条件,发现血清-free培养基可显著减少外源颗粒污染(减少56倍),但需平衡细胞活力(HEK293T存活率>80%)。分离方法中,超速离心纯度达73-81%,但EV浓度(1.8-3.6×10?/mL)低于超滤法,后者因截留分子量差异(100kDa膜)导致更高的脂质+颗粒浓度。细胞类型影响显著:胶质瘤细胞(U-87 MG)分泌EV中CD9占比55.1%,而间充质干细胞(hMSC)CD9仅8.3%,CD63/CD81分别占21.2%/20.8%。研究证实需结合单颗粒分析技术解决传统方法(如Western blot)无法捕捉的异质性,建立跨研究的标准化EV表征框架。
外泌体(Extracellular Vesicles, EVs)是细胞分泌的纳米级膜包裹颗粒,能够运输具有生物活性的物质,并在细胞间通讯中发挥重要作用。近年来,EVs因其在疾病诊断和治疗中的潜力而受到广泛关注。例如,它们可用于非侵入性检测和监测如胶质母细胞瘤等复杂疾病,还可以作为药物或核酸的载体,应用于细胞外治疗。然而,EVs的研究和应用仍面临诸多挑战,尤其是在EV的分离和纯化方面。由于EVs的异质性,以及培养基中可能存在的外源性颗粒污染,传统的分离方法往往难以获得高质量、均一的EV样本。
在EV的分离过程中,常用的包括超速离心、超滤、聚合物沉淀、尺寸排阻色谱、免疫磁性提取、密度梯度超速离心和切向流过滤等方法。这些方法在不同程度上能够提高EV的纯度和产量,但它们通常依赖于非特异性的物理特性,如尺寸或密度,来区分EV与其他颗粒。这种方法的一个局限性是,无法准确识别EV的分子异质性,特别是在单个颗粒层面。因此,研究者开始探索更精确的分析方法,以更好地理解EV的组成和功能。
纳米流式细胞术(Nano-flow Cytometry, nFCM)作为一种新兴的高分辨率技术,提供了对EV进行单颗粒表型分析的手段。通过nFCM,可以同时测量EV的尺寸、浓度以及表面标记物的表达情况。这种方法能够克服传统技术在检测小型EV和区分不同标记物方面的不足,为EV的全面分析提供了新的可能性。研究团队在本研究中利用nFCM对从HEK293T、U-87 MG和人源间充质干细胞(hMSCs)等细胞培养中获得的EV进行了分析,揭示了不同细胞类型在EV产量和标记物表达方面的差异。
研究还发现,传统培养基中的胎牛血清(Fetal Bovine Serum, FBS)会引入大量外源性EV,这会降低最终EV的纯度。因此,采用无血清培养基成为一种减少污染的有效策略。然而,无血清条件可能会影响细胞的生长和存活,从而改变EV的产量和组成。为了解决这一问题,研究团队评估了不同时间点下HEK293T细胞在无血清培养基中的存活率,并发现细胞在无血清条件下可以维持较高的存活率,特别是在15小时内。这一发现支持了在短时间无血清培养下进行EV收集的可行性。
此外,研究还对比了两种常用的EV分离方法——超速离心和超滤。通过nFCM分析,发现超速离心能够获得更高的EV纯度和产量,而超滤则在浓度上表现更优。尽管两种方法在EV的产量和纯度上存在差异,但它们在特定标记物的表达比例上表现相似,表明这些方法并不能选择性地富集特定的EV亚群。这进一步强调了EV异质性在研究中的重要性,以及在不同实验条件下,选择合适的分离方法和分析工具的重要性。
研究还展示了不同细胞类型在EV标记物表达上的差异。例如,来自U-87 MG胶质母细胞瘤细胞的EV显示出较高的CD9和CD81表达,而来自hMSC的EV则表现出更高的CD63和CD81表达。这些结果不仅揭示了EV在不同细胞来源中的异质性,也为EV在诊断和治疗中的应用提供了基础。例如,某些标记物可能在特定细胞类型中更为显著,这可能影响其在疾病诊断中的适用性。
为了进一步验证这些发现,研究团队使用了冷冻电镜(Cryo-EM)对EV的形态进行了观察,确认了EV的膜结构。这一发现支持了EV作为生物标记物和治疗载体的潜力。同时,研究还探讨了EV的纯度评估方法,通过Triton X-100处理,可以区分完整的EV与非EV的杂质。结果表明,超速离心处理的EV纯度更高,而超滤则可能引入更多杂质。
本研究的结果强调了在EV研究中,选择合适的培养基和分离方法对于获得高质量的EV样本至关重要。此外,使用nFCM等高分辨率技术能够更全面地评估EV的异质性,从而为EV的功能和应用研究提供更可靠的数据支持。通过这些分析,研究团队不仅揭示了EV在不同细胞来源中的差异,还为未来的研究提供了标准化的评估框架,有助于提高研究的可重复性和可靠性。
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