Organoïdes cérébraux
Technologie des organoïdes pour la compréhension du développement du cerveau et des maladies neuronales
Organoïdes cérébraux
Les organoïdes cérébraux sont des modèles tissulaires 3D dérivés de cellules souches pluripotentes humaines induites (hiPSC). Lorsqu’elles sont cultivées, les cellules souches se différencient en diverses cellules neurales qui, avec le temps, arrivent à maturité pour ressembler aux structures des régions du cerveau telles que le cerveau antérieur (cérébral) ou le mésencéphale.
La culture d’organoïdes complexes tels que l’organoïde cérébral est une technologie en plein essor qui présente un immense potentiel dans les domaines de la neurobiologie du développement et de la neurodégénérescence. Des progrès récents ont permis la culture d’organoïdes cérébraux à partir d’iPSC, ce qui permet d’étudier le développement cortical et les maladies qui y sont associées. Des travaux supplémentaires sont nécessaires avant que les organoïdes cérébraux puissent être utilisés à grande échelle pour les études de génomique fonctionnelle, la découverte de médicaments et l’étude des effets toxiques induits par les composés.
Étapes générales utilisées pour développer des organoïdes cérébraux dérivés d’iPSC
Des organoïdes cérébraux ont été mis en culture selon le protocole adapté de Lancaster et Knoblich, 2014. Dans cette méthode, les organoïdes cérébraux sont mis en culture dans un milieu de culture qui favorise la configuration automatique et la formation de motifs.
- Jour 0 – Formation de corps embryonnaires (CE) : les cellules iPSC ont été ensemencées dans une plaque à 96 puits à fixation ultra-faible
- Jour 2 à 5 – Différenciation des couches germinales : alimentation et surveillance des CE
- Jour 5 – Induction neurale : transfert dans une plaque à 24 puits contenant le milieu d’induction neurale
- Jour 7 – Transfert dans des gouttelettes de Matrigel : les tissus neuro-ectodermiques sont transférés dans des gouttelettes de Matrigel
- Jour 8 à 10 – Expansion des bourgeons neuro-épithéliaux : l’excroissance des bourgeons neuro-épithéliaux se développe et contient des lumières remplies de liquide
- Jour 11 – Maturation : les tissus sont transférés dans un bioréacteur rotatif pour favoriser leur croissance et leur développement
Principales étapes utilisées pour générer des organoïdes cérébraux dérivés d’iPSC. Le protocole utilisé est basé sur Lancaster et al. et utilise les milieux de STEMCELL Technologies.
Surveillez le développement d’organoïdes cérébraux 3D à l’aide d’outils d’analyse basés sur l’IA
La taille et la morphologie des micro-tissus cérébraux en développement peuvent être surveillées à l’aide d’outils d’analyse basés sur l’IA, tels que notre logiciel d’analyse d’images IN Carta®, afin de définir la taille et la forme des tissus. Des micro-tissus sélectionnés ont été analysés par imagerie confocale au cours de différentes phases de développement afin de déterminer l’organisation cellulaire par l’expression de différents marqueurs neuronaux.
Figure 2 : Analyse d’images en fond clair avec la segmentation basée sur l’apprentissage profond. A) La taille des CE a été contrôlée avant de passer à l’étape d’induction neurale. Voici des exemples d’images et de leurs masques de segmentation correspondants en utilisant l’outil SINAP du logiciel IN Carta. B) L’histogramme montre la distribution des diamètres des CE. Taille de segmentation = 10 μm. C) La maturation des organoïdes peut être suivie à l’aide de l’imagerie en fond clair et analysée avec l’outil IN Carta SINAP. Barre graduée = 100 μm.
Imagerie calcique d’organoïdes cérébraux pour déterminer l’activité neuronale
Pour la détection des activités fonctionnelles, les organoïdes ont été chargés avec un colorant sensible au calcium, puis les oscillations de Ca2+ ont été enregistrées avec le système d’imagerie haut contenu ImageXpress® Confocal HT.ai et analysées à l’aide du logiciel d’acquisition et d’analyse d’image haut contenu MetaXpress® pour l’analyse des pics cinétiques. Nous montrons que l’imagerie haut contenu, associée à une analyse basée sur l’IA et utilisée avec des organoïdes cérébraux 3D, est un outil prometteur pour les criblages de composés et les évaluations de leur toxicité.
Figure 3. Activité calcique synchrone dès la semaine 13. A) L’image montre une coupe optique d’un organoïde chargé de calcium 6. B) L’intensité du calcium dans la région encadrée est représentée par l’intensité moyenne dans le temps. C) Gros plan de la région encadrée de (A) au fil du temps. Les flèches indiquent une intensité élevée. Les images du bas représentent l’intensité du calcium sous forme de carte thermique. Il faut noter l’étalement de l’intensité à partir du pic initial, ce qui suggère la présence d’un réseau neuronal.
Atout présenté
Suivi automatisé du développement et de l’activité des organoïdes cérébraux 3D dérivés d’iPSC et analyse de leur activité
Nous décrivons ici une méthode de culture et de suivi semi-automatiques d’organoïdes cérébraux, ainsi que de test de l’activité neuronale fonctionnelle par l’enregistrement des oscillations du Ca2+. L’imagerie en fond clair avec une segmentation basée sur l’intelligence artificielle (IA) peut aider à surveiller la qualité des organoïdes en développement en suivant la croissance du diamètre et de la forme. L’activité neuronale des organoïdes cérébraux peut être déterminée à partir de l’activité calcique. L’imagerie confocale révèle l’activité calcique pour déterminer la maturité des neurones. En outre, l’organisation cellulaire peut être surveillée par imagerie confocale avec coloration différentielle.
Dernières ressources sur la recherche sur les organoïdes
La complexité des tests 3D reste un obstacle à l’utilisation plus généralisée des modèles organoïdes dans la recherche et le criblage de médicaments. Les nouveaux outils avancés d’imagerie et d’analyse, ainsi que l’automatisation des tests, sont essentiels pour améliorer la qualité des informations, le débit et la précision des modèles biologiques complexes. Découvrez comment l’analyse et l’imagerie haut contenu et haut débit, associées à des outils d’analyse basés sur l’IA, peuvent améliorer la précision de vos études sur les organoïdes.