3D 세포 배양 워크플로우 최적화를 위한 핵심 팁
존 실라지는 브리스톨 마이어스 스큅(NJ, 미국)의 수석 과학자로, 비임상 개발 및 예비 독성학 분야에서 근무하며, 기형학 연구에 중점을 두고 있습니다: 발달 중인 태아의 결함과 그 원인을 조사하는 분야입니다. 그의 모델은 주로 다종 유도만능줄기세포로부터 생성된 3D 배양 및 미세생리학적 시스템을 포함합니다.
여기서 실라지는 3D 세포 모델의 유용성, 그들의 도전 과제 및 이를 해결할 수 있는 솔루션을 검토합니다.
3D 모델은 성장을 촉진하기 위한 유전적 변형 없이 환자 유래 조직의 효율적인 도출, 확장 및 분석을 가능하게 합니다. 이들은 밀착 접합과 같은 세포 간 상호작용을 포함하여 원본 장기의 구조적 측면을 정확하게 재현할 수 있기 때문에 2D 모델보다 우수합니다.
3D 모델의 이미지를 수집하고 분석하는 것은 자동화하기 매우 어렵기로 유명합니다. 대부분의 시스템은 2D 배양만 처리하도록 최적화되어 있어 3D 배양의 다양하고 변화하는 초점 평면을 다루는 데 실패합니다.
싸토리우스의 오가노이드 모듈은 전체 오가노이드 배양 웰의 상세한 이미지를 캡처하고 전체 이미지를 선명하게 유지하는 놀라운 작업을 수행합니다. 게다가 내장된 분석 기능은 매트리젤®의 주변 부스러기와 인공물로부터 오가노이드를 성공적으로 분리하여 크기와 농도를 정확히 결정하는 완전 자동화된 데이터 처리 워크플로우를 제공합니다.
모델을 잘 이해하세요. 성장 곡선, 사멸과 분화를 위한 형태학적 변화, 냉동 및 계대 배양 후 회복을 파악하세요. 중요해 보이지 않더라도 수집할 수 있는 데이터가 많을수록 좋습니다. 오가노이드의 가장 큰 문제점은 가변성이며, 통제할 수 있는 요인을 최대한 많이 확보하여 분석을 최대한 일관되게 유지해야 합니다. 추가 기술적 반복을 계획하고 분석의 품질을 저해하지 않는 선에서 최대한 많은 오가노이드를 파종하세요. 자동화된 워크플로우나 가장 훈련된 작업자라도 웰 간 파종 밀도를 제어하기는 어렵습니다.
미래에는 병리학자들이 조직 절편을 보는 것과 같은 방식으로 오가노이드의 형태학적 변화를 분석해야 한다고 생각합니다. 크기 외에도 치료 중인 오가노이드의 변화를 관찰함으로써 얻을 수 있는 가치 있는 정보가 많이 있습니다. 첨단 이미징과 머신러닝을 통해 절편 및 염색 없이 단순히 형태와 어두운 정도와 같은 특성만 보고도 실시간으로 오가노이드의 건강 상태를 평가할 수 있을 것입니다.
이 패널 토론 웨비나는 고급 세포 모델의 변화하는 트렌드를 평가하며, 오르가노이드와 질병 모델링에서의 활용에 중점을 둡니다.
오가노이드의 성장과 사멸을 실시간으로 수주에 걸쳐 자동으로 모니터링하고 정량화할 수 있는 통합 턴키 솔루션을 만드는 방법을 배워보세요...
이 전자책은 과학 연구에서 오가노이드 모델의 가치를 탐구하고 오가노이드 배양의 품질 관리(QC)의 중요성을 논의합니다.
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