画像による細胞下ナノ構造の動的フィンガープリント平均平方変位解析

ここでは、画像平均平方変位（IMSD）分析は、細胞内ナノ構造のレベル（エンドサイトーシス小胞、初期/後期エンドソーム、リソソーム）のレベルでの生体動的組織に対処するための高速で堅牢なプラットフォームであることを示しています。システムに関する先験的な知識、および単一の軌跡を抽出する必要はありません。各IMSDから、平均パラメーターのユニークなトリプレット（すなわち、拡散性、異常係数、サイズ）が抽出され、3Dパラメトリック空間で表されます。単一細胞ポイントのクラスタリングは、構造「動的指紋」を容易に定義します。細胞集団レベル。さまざまな細胞構造がパラメトリック空間の別々の領域に分離することを実証します。このアプローチの効力は、2つの模範的な、まだ物議を醸すケースへの適用を通じてさらに証明されます。i）リソソームの細胞内輸送は、細胞骨格成分に沿った自由拡散と指示された運動の両方を含む、ii）マクロピノソームの進化する動的特性の両方を含む、細胞内の人身売買の早期段階から後期。この戦略は、生理学的および病理学的状態の両方で、細胞レベルで生体の動的特性に対処するための柔軟な多重化されたプラットフォームを表していると強く信じています。

Here we provide demonstration that image mean square displacement (iMSD) analysis is a fast and robust platform to address living matter dynamic organization at the level of sub-cellular nanostructures (e.g. endocytic vesicles, early/late endosomes, lysosomes), with no a-priori knowledge of the system, and no need to extract single trajectories. From each iMSD, a unique triplet of average parameters (namely: diffusivity, anomalous coefficient, size) are extracted and represented in a 3D parametric space, where clustering of single-cell points readily defines the structure "dynamic fingerprint", at the whole-cell-population level. We demonstrate that different sub-cellular structures segregate into separate regions of the parametric space. The potency of this approach is further proved through application to two exemplary, still controversial, cases: i) the intracellular trafficking of lysosomes, comprising both free diffusion and directed motion along cytoskeletal components, and ii) the evolving dynamic properties of macropinosomes, passing from early to late stages of intracellular trafficking. We strongly believe this strategy may represent a flexible, multiplexed platform to address the dynamic properties of living matter at the sub-cellular level, both in the physiological and pathological state.