細胞的代謝異常可能會導致糖尿病、肥胖、甚至是癌症的發生。到底該如何設計實驗,了解疾病與細胞代謝路徑變化的關聯性呢?

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Photo by National Cancer Institute on Unsplash

Biolog 細胞功能掃描微陣列分析

在2011年發表在PLoS One期刊的這篇文章,闡述了如何以Tetrazolium-based氧化還原反應,產生簡單易讀的呈色結果,並了解包含粒線體在內的細胞代謝功能變化。如果進一步結合基因突變結果,還可以協助研究人員分析基因變異所導致的細胞功能變化,並藉此了解老化、癌症、感染症、發炎反應以及傷口復原時,細胞喜好的營養供給代謝路徑,以及可能造成的細胞功能性變化。

利用Biolog PM-M1~PM-M4一系列的96孔盤微陣列分析,我們可以一次檢測367種不同能量來源的代謝路徑。 PM-M1 包含多種碳源利用的訊息傳遞路徑(primarily carbohydrate and carboxylate substrates),而PM-M2, -M3, PM-M4 則包含多種胺基酸種類及胜肽 (L-amino acids and most dipeptide combinations)能量來源。搭配OmniLog系統,可以一次進行大規模樣本的檢測分析。

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該如何應用Biolog 細胞功能微陣列分析呢?

讓我們一起來看看下面兩個應用範例吧!

 

 

一、癌細胞的代謝微陣列圖譜

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Fig.1 Assay of seven human cell lines in 367 metabolic assays.

A~F 細胞分別為
A: ALL急性淋巴癌細胞 (CCRF-CEM leukemia)
B: 急性髓細胞白血病AML細胞株 (HL-60 leukemia)
C: 攝護腺癌細胞 (PC-3 prostate cancer)
D: 非小細胞肺癌細胞 (A549 non-small cell lung cancer)
E: 大腸癌細胞 (COLO205 colon cancer)
F: 肝癌細胞 (HepG2 hepatocellular cancer)
G: 肝癌細胞 (HepG2/C3A, a clonal variant of HepG2)

 

利用Biolog PMM系統比較各種癌細胞的代謝圖譜可以發現,無論是哪一種癌細胞,都喜好代謝葡萄糖作為能量供給來源(綠框處);相反的,若缺乏碳源營養供給,則代謝率較低(紅框處)。而淋巴癌細胞株(CCRF-CEM及HL60)則對於甘露糖(D-mannose)、麥芽糖(D-maltose)、麥芽三糖(maltotriose)代謝較差(AB圖藍框處)。且從結果可以發現,不同癌細胞對於能量代謝都有些微的差異,且相同譜系的肝癌細胞 (HepG2, HepG/C3A)則具有相似的代謝圖譜。

 

 

二、脂肪細胞的能量代謝分析
脂肪細胞 (adipocyte)是構成脂肪組織的主要細胞,會將能量儲存成脂肪。這個組織又可以分為兩種細胞,分別為白色脂肪細胞以及棕色脂肪細胞,且各自有不同的功能。白色脂肪細胞主要會將三酸甘油酯和膽固醇酯以半液態儲存起來,且會分泌抵抗素、脂聯素及瘦素,如果體重過重,其白色脂肪細胞大小可增長近四倍之多。而棕色脂肪細胞具有大量的粒線體,是產生熱量的主要細胞,對於冬眠動物、嬰兒的熱量供給扮演十分重要的角色。

 

而棕色脂肪細胞與白色脂肪細胞在分化前、後,到底有哪些代謝差異呢?

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Comparison of substrate metabolism in brown and white preadipocytes and adipocytes.

灰色: 未分化的脂肪細胞
黑色: 分化的脂肪細胞

1: negative control
2: α-D-glucose-1-phosphate
3: D-glucose-6-phosphate
4: D-fructose-6-phosphate
5: glycogen
6: hexanoic acid
7: dextrin
8: butyric acid
9: L-leucine
10: Leu-Leu
11: succinamic acid
12: acetoacetic acid

 

利用Biolog PMM系統進行細胞代謝分析可以發現,棕色脂肪細胞在未分化時,α-D-磷酸葡萄糖、D-磷酸果糖以及肝糖的利用率較高,但分化後則顯著降低。

而白色脂肪細胞則在分化後可以看到有許多營養源的利用率都有顯著提升,可以發現不同脂肪細胞在分化前後的能量利用有十分顯著的差異。

 

 

看完上述文獻介紹,是否對於細胞代謝功能性分析有更深入的了解呢?

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作者: 林宇馨 / 豐技生技產品專員

 

參考文獻:

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3063803/

PLoS One. 2011; 6(3): e18147. Published online 2011 Mar 24. doi: 10.1371/journal.pone.0018147

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