Новый микроустройство для измерения механических свойств клеток

Механические свойства клеток влияют на биологические процессы — от заживления ран и болезней до старения и дифференциации клеток. Самый популярный метод их измерения — атомно-силовая микроскопия (AFM). Она использует иглу на консольной балке, чей изгиб измеряется лазером, и позволяет получать высокое разрешение (< наномасштаб) для визуализации, измерения силы и манипуляций.

Однако AFM и другие инструменты остаются дорогими, сложными в использовании и часто повреждают анализируемые клетки. Поэтому исследователи из Университета Кумамото (Япония) создали новое устройство для простой оценки механических свойств клеток.

Устройство и метод

Их микроустройство для сжатия клеток дешевле и проще в использовании. Оно применяет очень тонкую и мягкую диафрагму для минимально инвазивного сжатия и позволяет наблюдать процесс в реальном времени.

В последнем исследовании учёные проверили эффективность устройства, рассчитав модуль Юнга (модуль упругости) остеобластов и сравнив значения с данными других методов.

Деформацию клеток оценивали через 30 секунд сжатия по цифровому изображению с CMOS-камеры. Сжатие выполняли, подавая давление воздуха на диафрагму с шагом 0.5 МПа, в диапазоне от 0 до 2.0 МПа.

Результаты

Исследователи оценили модуль Юнга остеобластов, разделив приложенное давление на скорость деформации. Результаты (модуль Юнга ≈ 3.5 - 4.2 кПа) совпали с предыдущими данными.

«Другие исследователи сообщали о модуле Юнга от 1.0 - 2.0 кПа для остеобластов до 4.0 - 200 кПа для стромальных клеток костного мозга, что сопоставимо с нашими результатами», — пояснил доцент Юта Накашима, руководитель проекта и изобретатель устройства.

Он также отметил, что одномерная оценка модуля Юнга, как в их методе, допускает некоторую погрешность, поскольку истинный модуль сферической клетки, вероятно, неоднороден. Их измерения точнее называть кажущимся модулем Юнга.

В будущих исследованиях доктор Накашима планирует повысить точность расчётов механических свойств с помощью численного моделирования.