培養細胞における脂肪剤適応のハイスループットスクリーニング

細胞培養における生物学的に活性な物質のハイスループットスクリーニングは、現代のリピドーム技術の大きな進歩にもかかわらず、依然として挑戦的です。これらの実験は、脂質指紋に変換される大量のデータを生成します。脂質変化のその後の視覚化は、実験結果の意味のある解釈の鍵です。脂質分析のための迅速で汎用性の高いパイプラインの実証として、脂質代謝経路のさまざまな阻害剤の存在下または非存在下で4日間96ウェル形式でHeLa細胞を培養しました。原理コンポーネント分析によるデータの視覚化により、メソッドの高い再現性とリピドームの薬物特異的変化が明らかになりました。ヒートマップとネットワークの構築により、脂質種レベルでの異なる薬物の影響の類似点と相違点が明らかになりました。完全なデータセットの相関分析の後、異なる膜ドメインを表す可能性のある関連する脂質種のクラスターが現れました。まとめると、培養細胞株の高スループット脂質分析のためのリピドミクスプラットフォームを提示します。

High-throughput screening of biologically active substances in cell cultures remains challenging despite great progress in contemporary lipidomic techniques. These experiments generate large amounts of data that are translated into lipid fingerprints. The subsequent visualization of lipidomic changes is key to meaningful interpretation of experimental results. As a demonstration of a rapid and versatile pipeline for lipidomic analysis, we cultured HeLa cells in 96-well format for four days in the presence or absence of various inhibitors of lipid metabolic pathways. Visualization of the data by principle component analysis revealed a high reproducibility of the method, as well as drug specific changes to the lipidome. Construction of heatmaps and networks revealed the similarities and differences between the effects of different drugs at the lipid species level. Clusters of related lipid species that might represent distinct membrane domains emerged after correlation analysis of the complete dataset. Taken together, we present a lipidomic platform for high-throughput lipidomic analysis of cultured cell lines.