유세포 분석을 통한 고처리량 스크리닝(HTS)의 기본

과학자들은 세포 특성을 통합하고 조사하기 위한 압도적인 기술 배열에 직면해 있습니다. 전통적으로 이러한 방법 중 많은 부분이 느리고 노동 집약적이었습니다. 미래는 더 빠른 환자 진단, 조기 프로젝트 완료, 광범위한 라이브러리 스크리닝, 가속화된 치료, 그리고 더 빠른 특허 프로세스를 위한 신속한 솔루션을 요구합니다. 유세포 분석법은 유망한 해결책으로 부상하고 있습니다. 유세포 분석법은 항체 및 표현형 스크리닝의 골드 스탠다드로, 비교할 수 없는 다중화, 유연성, 속도, 그리고 재현성을 제공합니다.

유세포 분석의 이유는?

유세포 분석법은 형광을 사용하여 세포의 물리적 및 생화학적 특성을 측정하는 강력한 기술입니다. 다음과 같은 특징을 제공합니다:

  • 빠른 처리량: 초당 수만 개의 입자.
  • 단일 세포 또는 비드 분석: 개별 세포 또는 비드를 측정합니다.
  • 다중 매개변수 측정: 한 세포로부터 여러 매개변수를 동시에 분석합니다.
  • 데이터 풍부: 수백만 개의 세포에 대한 정보를 수집합니다.

유세포 분석이란 무엇인가?

유세포 분석법은 형광을 사용하여 세포 및 세포와 유사한 입자의 내재적, 외재적, 물리적, 생화학적 특성을 측정하는 잘 확립되고 널리 사용되는 강력한 기술입니다. 이 방법은 개별 세포의 분석물을 빠르게 계산하고 측정하여 다양한 생물학적 특성과 지표 측정을 가능하게 합니다.

유세포 분석의 기본:

  • 광산란 및 형광: 세포의 특성을 측정합니다.
  • 장비: 세포들이 액체 상태에서 관을 통해 한 줄로 이동하며, 레이저와 감지기로 감지됩니다.
  • 데이터 분석: 신호들이 디지털 값으로 변환되어 컴퓨터에 표시됩니다.

생물학적 세포나 입자는 빛을 산란시키고 고유한 형광을 가질 수 있는 능력이 있습니다. 유세포 분석법은 이러한 특성을 정성적 및 정량적 측정에 활용합니다. 항체와 같은 형광 표지 마커를 사용하면 단일 세포의 다양한 세포 특성을 식별할 수 있습니다. 형광은 특정 파장의 빛에 의해 흥분되고 더 높은 파장의 빛을 방출할 수 있는 개체의 능력입니다.

: 액체에 부유된 세포들은 보호액(유동 세포)에 의해 좁은 관을 통해 한 줄로 이동합니다. 레이저와 검출기는 세포에 의해 방출되거나 산란된 빛을 감지합니다. 이 빛은 전자적으로 기록되고, 디지털 값으로 변환되며, 컴퓨터에 표시됩니다.

이미지: 기본 유세포 분석기의 설명

 

유체역학적, 음향적 또는 복합적 초점 맞추기는 층류를 사용하여 생물학적 개체를 단일 열로 정렬합니다. 시료 속도는 외부 유체 압력을 조절하여 제어되며, 낮은 속도는 방향과 안정성을 최적화합니다. 안정성은 중요하며, 불량한 시료 품질은 시스템을 방해할 수 있습니다. 생물학적 개체가 레이저를 만나면 빛이 산란됩니다. 전방 산란(FSC) 검출기는 입자 크기와 막 무결성에 영향을 받는 빛을 측정하여 살아있는 세포와 부스러기를 구분합니다. 측면 산란(SSC) 검출기는 90º 각도에서 빛을 측정하여 세포의 복잡성과 과립성에 대한 통찰력을 제공합니다. FSC와 SSC는 각 개체에 고유하여 시료의 집단을 식별하는 데 도움을 줍니다. 형광 방출도 검출기에 의해 측정됩니다.

이미지: 유동 세포 측정기 광 산란 묘사

기존 유동 세포 측정기는 형광 염료 여기와 각 형광 염료에 고유한 빛 방출을 포착하기 위한 다양한 형광 검출기용 하나 이상의 레이저로 장착됩니다. 기존 세포 측정기로 측정할 수 있는 형광 염료의 수는 보유한 형광 여기 및 검출기 채널의 수와 일치합니다.

이미지: 유세포 측정기 광 감지 설계

전방 산란, 측방 산란 또는 형광과 같은 검출기 측정은 "매개변수"이며, 각 검출 가능한 개체와 그 매개변수 값은 "이벤트"입니다. 형광 및 산란 신호는 전기 펄스를 생성하여 펄스 높이, 면적, 너비와 같은 특성을 캡처합니다. 원치 않는 부스러기를 제외하기 위해 실행 시작 시 트리거와 임계값이 설정됩니다. 잡음으로부터 개체를 구분하기 위해 이득(전압)이 적용되며, 신호 범위에 영향을 미칩니다. 초기 실행에서는 각 검출기의 이득을 조정합니다. 미표지 세포와 같은 음성 대조군은 항상 포함되어야 합니다. FCS 파일이라고 불리는 데이터 파일은 매개변수 강도와 장치 설정을 저장하며, 히스토그램 및 플롯과 같은 형식으로 시각화할 수 있습니다.

적절한 레이저 여기 파장과 각 형광 색소의 최적 분광 방출을 선택하는 것은 강력한 검출기 신호를 얻는 데 중요합니다. '스펙트럼 뷰어' 또는 '패널 뷰어'와 같은 온라인 도구를 통해 형광 색소의 여기 및 방출 피크를 시각화할 수 있습니다.

이미지: 뷰어에 표시된 일반적인 형광 색소 스펙트럼

형광 연구에서의 로그 증폭은 약한 신호를 확장하고 강한 신호를 압축하여 다양한 강도를 더 쉽게 표시할 수 있게 합니다. 선형 스케일링은 세포 주기 분석과 같은 낮은 동적 범위 신호에 더 적합합니다. 세포 분류 및 세포 사멸을 포함한 다양한 분석을 위해 형광 염료, 항체 및 단백질로 분자를 표지할 수 있는 많은 도구가 있습니다. 일부 염료는 생존 세포에 들어가고, 다른 염료는 손상된 세포에만 들어가 생존 세포와 사멸 세포를 구분합니다.

탠덤 형광색소는 결합된 형광 색소 사이의 에너지 전달을 통해 색상 분석을 증가시킵니다. 형광 단백질은 단백질 발현을 나타내고, 양자 점은 더 좁은 방출 피크를 제공합니다. 다색 형광은 복잡한 집단을 분석할 수 있으며, 형광 색소의 수는 레이저와 검출기에 따라 달라집니다.

배경 검출 수준을 설정하여 표지된 개체의 형광에 초점을 맞춥니다. 중첩된 스펙트럼은 민감도를 감소시킬 수 있지만, 추가 레이저는 신호 정의를 향상시킵니다. 보상은 컨트롤을 사용하여 원치 않는 신호를 제거하는 형광 스필오버를 보정합니다. 염료 염색 최적화는 중요하며, 염색 시간 및 염료-대-개체 비율과 같은 요인을 포함합니다. 적절한 해상도를 위해서는 충분한 염료가 필요하며, 신호 대 잡음비를 최대화하기 위해 적정을 통해 달성됩니다.

샘플을 단일 세포 현탁액으로 제시하는 것이 중요합니다. 이는 기계적 해리 및 분리, 효소 용액 또는 칼슘 킬레이션을 사용하여 달성할 수 있으며, 단일 세포 현탁액에 일반적입니다. 항체 희석 및 버퍼 세척은 비특이적 결합을 방지합니다. 샘플 현탁액은 1차 및 2차 항체, 스트렙타비딘 및 형광 색소와 같은 구성 요소와 함께 배양됩니다. 빈 및 대조 샘플은 알려진 형광 색소 양과 함께 사용되어 유동 속도와 전압을 최적화합니다.

유세포 분석 비드는 품질 관리, 표준화 및 보상을 통해 프로세스를 개선하는 비생물학적 미세구체입니다. 이들은 기기 정렬의 변동을 줄여 데이터의 정확성, 신뢰성 및 재현성을 향상시킵니다.

  • 품질 관리 비드는 교정, 보상 및 계수에 사용되며, 기기가 사양을 충족하도록 보장합니다.
  • 보상 비즈는 다색 패널에서 자동 보상을 사용할 수 없을 때 특히 형광 누출을 최소화합니다.
  • 계수 비즈는 비즈와 세포 수를 비교하여 입자 농도를 계산하는 데 도움을 주어 정확한 세포 수를 제공합니다. 용해, 염색, 세척 후에 추가됩니다. 알려진 세포 샘플과 정확한 양의 비즈를 혼합하고, 이벤트 비율을 사용하여 세포 수를 결정합니다.

유세포 분석은 검출기 신호를 사용하여 SSC, 형광 또는 FSC의 펄스 피크를 생성하고, 이를 '도트 플롯'으로 시각화합니다. 게이팅은 세포 하위 집단을 분리하고 죽은 세포 및 부스러기와 같은 원치 않는 이벤트를 제거하는 핵심 도구입니다. 적절한 게이팅은 데이터 정확성을 향상시킵니다.

  • 점 도표, 히스토그램, 히트맵 및 클러스터 다이어그램과 같은 해석에 도움이 되는 시각화로 전기 신호를 변환하는 데 핵심적입니다. '점 도표'는 흐름 경로를 통과하는 생물학적 개체의 피크 영역 또는 피크 높이를 그래픽으로 시각화하는 방식입니다. 각 점은 흐름 셀의 한 이벤트를 나타내며, 하나의 그래프에서 수백만 개의 개체를 시각화할 수 있게 합니다.
  • 유전자 흐름 세포 분석의 전통적인 경로는 '게이팅'을 통해 이루어집니다. 게이트와 영역은 일반적으로 전방 산란, 측방 산란 및 마커 발현을 기반으로 공통된 특성을 가진 세포 집단 주위에 배치되어 이러한 관심 집단을 조사하고 정량화합니다.
  • 두 생물학적 개체가 서로 붙거나 흐름 셀을 너무 가깝게 통과하면, 단일 세포에 비해 피크 면적과 너비가 더 커집니다. 단일체 게이트를 사용하여 피크 높이의 증가 없이 피크 면적이 증가하는 생물학적 개체를 제거할 수 있습니다. 이중 사건을 게이트 처리하는 것이 중요한데, 이는 특정 개체에 대해 인위적으로 높은 형광 결과를 초래할 수 있기 때문입니다.

고처리량 스크리닝 (HTS)

고처리량 스크리닝(HTS)은 최소한의 분석 부피를 사용하여 비용을 낮추고, 일반적으로 96- 또는 384-웰 마이크로플레이트에서 대량의 샘플을 스크리닝하는 데 이상적입니다. HTS 스크리닝은 일반적으로 조사할 매개변수는 적지만 상당히 큰 샘플 크기를 가집니다.

자동화는 다음과 같은 범위에서 유용합니다:

  • 샘플 및 시약 추가, 혼합, 배양 및 검출을 위해 마이크로플레이트를 운반하는 로봇 팔로 구성된 완전 통합 자동화 시스템.
  • 또는 비감독 분석 지원을 위한 간단한 플레이트 로딩 장치.

iQue® HTS by 세포측정법

iQue® HTS 세포측정기는 강력한 통합 iQue Forecyt® 소프트웨어에서 지원되는 HTS에 적합한 속도와 사용 용이성과 함께 다중 매개변수 세포 및 비드 분석의 완벽한 조합을 제공합니다. iQue® 플랫폼의 핵심 차별점은 전체 96웰 플레이트에 대해 최대 5분 만에 연속적인 샘플 수집 및 분석을 허용하는 에어갭 기술에 있습니다.

사용하기 쉽고, 유연하며, 더 빠른 대안

  • iQue® HTS by 세포측정법은 단일 웰에서 세포 생존력, 면역표현형, 사이토카인 분비를 포함한 다중 매개변수를 신속하게 측정 및 스크리닝하며, 수백만 개의 세포를 스크리닝할 수 있습니다.
  • 샘플 이월을 방지하기 위해 샘플 사이에 공기 간격을 생성하고 샘플 간에 프로브를 자동으로 세척합니다.
  • 스크리닝 용량을 확장하기 위해 여러 플레이트 로더 로봇 시스템과 쉽게 통합할 수 있습니다.
  • 사용자 친화적인 iQue Forecyt® 소프트웨어와 21 CFR Part 11 준수 소프트웨어의 추가 가용성.

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자주 묻는 질문

신약 개발, 화학, 생물학 및 재료 과학 분야에서 이는 자동화, 검출기 및 컴퓨팅을 통해 대량의 분자 또는 샘플을 동시에 검사하여 원하는 특성을 가진 샘플 또는 복합체를 식별하는 프로세스입니다. 따라서 과학자는 수만 건의 약리학적, 화학적, 항체, 유전적, 물질 또는 기타 분석을 신속하게 수행할 수 있습니다.

초기 분석 결과에 따라 과학자는 관심 있는 초기 샘플 또는 분자에 대해 추가 분석을 수행하여 자세히 명확히 할 수 있습니다.

주어진 샘플링 또는 시료 보관 용기 내에 포함된 샘플 또는 시료가 동일한 보관 용기 내의 다른 샘플 또는 시료와 상호작용하지 않을 것이라는 가정이 있다.

고처리량 선별 기법에는 세포 주사 분석을 통한 고처리량 선별, 게놈 염기서열 분석, 쿨터 카운터, 비행 시간 질량 세포 주사 분석, 이미징 질량 세포 주사 분석, 효소 결합 면역흡착 측정법(ELISA), 표면 플라즈몬 공명, 질량 분광법 및 크로마토그래피가 포함된다.

고처리량 선별 검사(HTS)는 세포 분석기를 통해 주로 형광 신호 감지에 의존하며, 특정 생물학적 표적에 대한 효과를 평가하기 위해 대규모 분자나 세포 라이브러리를 신속하게 분석할 수 있습니다. 세포 분석기를 통한 HTS는 유세포 분석의 고해상도 기능과 HTS의 강점을 결합합니다. 이를 통해 동시 다중 매개변수 분석이 가능해져 세포 집단 평가, 화합물 라이브러리 스크리닝, 신약 발견, 생체표지자 발견 및 세포 기반 분석에 이상적입니다.

세포 분석기를 통한 HTS는 최소한의 샘플과 분석 용량을 사용할 수 있습니다. 초기 선별 검사 후, 샘플은 더 느린 기존 유세포 분석이나 다른 기술을 사용하여 추가적인 상세 검사를 받을 수 있습니다.

HTS는 로봇 액체 핸들링 장치, 미세 다중 웰 플레이트, 강력한 데이터 처리 소프트웨어를 사용한 자동화에 크게 의존하여 검사 과정을 간소화합니다.

초저 부착 세포 배제 마이크로타이터 플레이트 표면은 오르가노이드 및 스페로이드와 같은 3D 조직에서 HTS 분석의 신속한 개발을 촉진합니다.

HTS는 빠르고, 유연하며, 확장 가능하고, 효율적이며 비용 효과적일 수 있습니다.

현재 AI 모델로 생물학적/화학적/재료 화합물 상호작용을 완전히 예측할 수 없습니다. 따라서 실제 실험실 작업과 실제 샘플이 필요합니다. AI는 최종 HTS 데이터를 평가하는 데 주의하여 사용될 수 있습니다.

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