高流量和低流量情况下正常小梁网细胞的流动依赖性牵引力

《Acta Biomaterialia》:Flow?Dependent Traction in High? and Low?Flow Normal Trabecular Meshwork Cells

【字体: 时间:2026年02月15日 来源:Acta Biomaterialia 9.6

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  细胞-基质力学互作差异与青光眼相关剪切流感知机制研究。通过分离正常眼中高流(HF)和小流(LF)区域的小梁网/近小梁区(TM/JCT)细胞,利用含荧光微球的聚丙烯酰胺凝胶进行三维牵引力显微分析,发现HF细胞在剪切流作用下能快速增强牵引力和旋扭力(+343 Pa/h, +0.5 单位/h),其基质收缩性(负散度)显著,而LF细胞机械响应迟钝,维持持续张力(散度近零)。该研究揭示了HF细胞通过可逆的剪切-牵引-旋扭耦合调控基质压缩,而LF细胞因剪切感知缺失导致僵硬化,这种区域特异性力学响应可能解释青光眼中出流阻力升高的机制。

  
阿里雷扎·卡里米(Alireza Karimi)| 哈斯蒂·戈尔钦(Hasti Golchin)| 安塞尔·斯塔尼克(Ansel Stanik)| 蒂亚·哈博(Tia Harbaugh)| 梅根·阿德梅克(Megan Adamec)| 索菲亚·阮(Sophia Nguyen)| 丹妮拉·阿维拉·埃雷拉(Daniela Avila Herrera)| 米尼·阿加(Mini Aga)| 伊丽莎白·怀特(Elizabeth White)| 玛丽·凯利(Mary Kelley)| 特德·阿科特(Ted Acott)
美国俄勒冈州波特兰市俄勒冈健康与科学大学凯西眼科研究所(Casey Eye Institute)眼科系

摘要

在传统的水液流出路径中,高流量(HF)区域具有柔韧性,而低流量(LF)区域则较为坚硬,对剪切力的敏感度较低。我们研究了来自高流量和低流量区域的人眼小梁网/管周组织(TM/JCT)细胞在液液流出引起的剪切力作用下,其细胞-基质生物力学特性的差异。来自同一供体的正常人高流量和低流量TM/JCT细胞被培养在涂有I型胶原蛋白的聚丙烯酰胺凝胶(约4.7 kPa)上,并嵌入荧光微球(FluoSpheres),用于进行三维牵引力显微镜观察。一个循环系统(经过计算流体动力学校准)提供了两种条件:无流动→流动以及流动→无流动(每种状态持续6小时)。通过时间延迟共聚焦Z堆栈图像,我们计算了牵引力以及由此产生的散度、旋度和应变场。当施加剪切力时,高流量区域的牵引力随时间增加(+343 Pa/h),旋度呈上升趋势(+0.5单位/h),而低流量区域的牵引力和旋度分别增加了+235 Pa/h和+0.3单位/h。到12小时时(最后6小时处于流动状态),高流量区域的牵引力和旋度均高于低流量区域(中位数分别为6.14 kPa和1.68 kPa以及8.3和1.8);高流量区域的散度保持负值(表明具有收缩性),而低流量区域的散度接近零或为正值。我们发现高流量TM/JCT细胞存在与剪切力相关的牵引力-旋度耦合现象,而低流量细胞则对剪切力相对不敏感。高流量细胞作为可逆的剪切力转换器,能够根据剪切力的变化调节其收缩性和旋转力,而低流量细胞则能在剪切力作用下维持持续的张力。这些区域性的差异揭示了一种与青光眼相关的机制:低流量区域对剪切力的感知能力丧失会导致收缩力的增强和基质的压缩,从而可能增加液体流出的阻力。

意义声明

青光眼的发生与眼睛排水组织的硬化有关。我们直接量化了生理剪切力如何改变来自自然高流量和低流量区域的人眼小梁网细胞的细胞-基质相互作用力。在涂有胶原蛋白的水凝胶上,三维牵引力显微镜技术追踪了细胞的拉伸、扭转和基质压缩行为。高流量细胞能够感知剪切力并相应地增强收缩力和旋转力(表现为“收缩-旋度”特征);而低流量细胞则反应较弱,能保持持续的张力。这种区域性的剪切力感知能力丧失解释了为什么随着持续张力的作用,液体流出阻力会增加。该实验结果提供了一种简单的时间分辨型生物标志物,可用于筛选旨在恢复剪切力耦合机制并降低眼内压力的药物或设备。

引言

青光眼是一种进行性的视神经病变,是全球导致不可逆失明的主要原因之一。在原发性开角型青光眼(POAG)中,由于房水流出阻力增加而引起的眼内压(IOP)升高是该疾病的关键风险因素[[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12]]。在正常的液体流出路径中,小梁网(TM)、管周组织(JCT)和施莱姆管(SC)的内皮细胞对房水流出提供生理性的阻力[7,[13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21], [22]],但在POAG患者中这种阻力异常升高,显著促进了眼内压的升高[19,23]。房水通过小梁网的流动是分段进行的,存在明显的高流量(HF)、中等流量(IF)和低流量(LF)区域[15,19,[24], [25], [26], [27], [28], [29], [30], [31], [32], [33], [34], [35], [36], [37]]。我们在3名正常人供体中的定量灌注成像显示,总流量的62%通过高流量区域流出,22%通过中等流量区域流出,仅16%通过低流量区域流出[38]。相比之下,在青光眼患者中(3名供体),低流量区域占比上升至49%,中等流量区域占比降至30%,高流量区域显著减少(21%)[23,[38], [39], [40]]。这种分布变化的重要性:我们的机械拉伸测试表明,正常人眼中的低流量区域硬度是高流量区域的2.5倍,在青光眼患者中则高达5.8倍;平均而言,低流量区域的硬度约为高流量区域的4.1倍[41]。我们最近使用的创新压力控制光学相干断层扫描(OCT)技术也证实,高流量区域比低流量区域更具柔韧性/顺应性[41,42]。大部分房水流出阻力发生在坚硬的低流量区域,因此这一区域很可能提供了更大的总流出阻力[19]。路径中的这些区域差异表明,低流量区域的细胞可能经历了不同的机械微环境,并可能产生不同的生物学反应。这种细胞-细胞外基质(ECM)相互作用的局部改变可能解释了为什么某些流出路径区域更容易出现阻力增加和组织变化,从而与青光眼相关[32]。
除了由于眼内压波动导致的小梁网/JCT/SC复合体所承受的机械应变[43]外,小梁网还受到房水流出的流体剪切力的影响。当房水流经小梁网(剪切力较高的区域)和施莱姆管内壁(剪切力较低的区域)时,会在细胞上产生剪切力[44,45]。小梁网/JCT细胞通过整合素感知与眼内压相关的负荷,从而重塑细胞骨架并改变蛋白质表达和磷酸化,以精细调节流出阻力[35,44,[46], [47], [48], [49], [50], [51], [52], [53], [54], [55], [56], [57], [58]]。细胞外基质的硬度反过来又控制着细胞的存活甚至细胞命运[[59], [60], [61]]。小梁网/JCT细胞会调整自身的硬度以匹配周围细胞外基质的硬度[[61], [62], [63]]。在正常眼中,这种相互作用有助于适应压力变化,保持眼内压的稳定[7,[63], [64], [65]]。然而,在青光眼中,细胞和它们的细胞外基质都会变硬[19],适应性也随之丧失[66]。原子力显微镜(AFM)测量结果证实,青光眼患者的低流量区域细胞比高流量区域细胞更硬[19,23,35,63,67,68]。我们最近的研究[40]显示,在1.5 kPa(无流动时:0.56 Pa vs. 有流动时:1.13 Pa)和21.7 kPa(无流动时:12.70 Pa vs. 有流动时:15.70 Pa)的聚丙烯酰胺(PAM)凝胶上,正常的小梁网/JCT细胞在有流动条件下表现出更大的牵引力。然而,青光眼患者的小梁网/JCT细胞在较软的1.5 kPa基质上牵引力仅增加了2.75倍(无流动时:3.43 Pa vs. 有流动时:9.45 Pa),而在较硬的21.7 kPa基质上则变化不大(无流动时:20.25 Pa vs. 有流动时:19.54 Pa)。我们推测,由于低流量区域几乎不受剪切力的影响,而中等流量区域仍会感受到一定程度的剪切力,因此这些区域仍能对剪切力作出反应并得以维持。随着剪切力感知能力的减弱(尤其是在低流量细胞中),机械转导能力下降,细胞和细胞外基质变硬,形成一个正面的细胞-基质反馈循环,促使它们向低流量区域转变[38], [39], [40],69]。我们的最新研究[40]间接表明,剪切力感知能力的丧失可能导致细胞硬化,使原本较为柔韧的中等流量区域转变为坚硬的低流量区域。
越来越多的研究表明,剪切应力会触发流出路径中的生化反应,有助于调节眼内压。有证据表明,小梁网细胞具有机械敏感性信号通路(如伸展激活的离子通道),这些通路将流体力量与细胞行为的变化联系起来[45,70]。Zode团队[70]和Krizaj团队[45]的最新重要研究指出,小梁网细胞中的Piezo1通道可作为剪切应力的传感器;激活Piezo1通道可以增强流出能力并维持压力稳态,这与剪切力转导的保护作用一致。同时,TRPV4-eNOS信号通路将机械信号与一氧化氮(NO)的产生联系起来;在青光眼中,这一通路的损伤会升高眼内压。这些发现促使人们直接研究剪切力与细胞力学之间的耦合[45,70]。尽管有这些认识,但流体剪切力与小梁网细胞产生的牵引力之间的耦合关系尚未被直接量化。
牵引力显微镜(TFM)[38], [39], [40],69]用于可视化细胞对其细胞外基质(ECM)的力传递过程。我们将0.2微米的荧光微球嵌入I型胶原蛋白凝胶[38,71]或涂有胶原蛋白的聚丙烯酰胺凝胶[39,40]中,并使用配备温育器的旋转盘共聚焦显微镜获取体积共聚焦图像。这些细胞机械转导特征为宏观层面的房水模型提供了定量依据。
为填补上述知识空白,本研究探讨了剪切流(模拟房水在小梁网细胞上的流动)对高流量和低流量小梁网/JCT细胞剪切感知机制的影响。我们开发了一个实验系统,能够在生理相关的流体动力学环境中捕捉小梁网/JCT细胞对流动扰动的时序响应。从高流量和低流量区域分离出的正常人小梁网/JCT细胞被培养在涂有I型胶原蛋白的软质聚丙烯酰胺(PAM)水凝胶上(弹性模量约为4.7 kPa),这种基质硬度旨在模拟天然小梁组织的柔韧性,以接近体内机械条件。荧光微球或FluoSpheres被嵌入PAM凝胶中,从而实现三维TFM分析,以绘制细胞在所有三个维度上的牵引应力。我们在细胞表面引入了50–60 μL/分钟的受控灌注。CFD分析表明,这种灌注方式在中心分析区域内产生了空间均匀的极低剪切应力(WSS约为10?? Pa)。选择这种温和的灌注刺激是为了实现长时间稳定的活体成像和牵引力重建,应将其视为剪切扰动的下限,而不是施莱姆管腔内剪切力的直接复制。我们测试了两种互补的流动情景,以观察剪切力的起始和消除对细胞的影响。在情景1中,细胞首先在无剪切力状态下保持6小时,然后经历6小时的流动;在情景2中,细胞首先在流动状态下保持6小时,随后在无剪切力状态下保持6小时。在整个实验过程中,使用时间延迟共聚焦成像技术追踪荧光微球在PAM凝胶基质中的位移,从而计算出高时间分辨率下的牵引力场。通过比较流动状态和无流动状态下的牵引力大小、散度和旋度,以及高流量和低流量来源的细胞培养物之间的差异,我们能够了解剪切力如何急性调节小梁网/JCT细胞-基质的机械相互作用。

人类供体眼睛、细胞分离和培养

高流量/低流量(以及中等流量)区域是通过我们之前开发并验证的灌注成像技术[38], [39], [40],71]识别的,如本文中所述[29,[32], [33], [34],37,39,40]。图1A中的供体#1420的右眼(OD)含有广泛的高流量区域,而左眼(OS)则以中等流量和少量低流量区域为主;图1B中的供体#1425两只眼睛都含有中等流量区域,OS中还包含一个高流量区域。所有样本的亮度进行了统一调整。

结果与讨论

我们研究了来自高流量和低流量区域的小梁网/JCT细胞对极低剪切力的敏感性是否存在差异。我们构建了一个台式流动过凝胶系统,并验证了稳定的、对称的灌注过程(约52 μL/分钟,持续0.5-6小时),以在细胞表面施加由CFD预测的空间均匀剪切力(见图2、图3、图4)。使用来自高流量和低流量区域的小梁网/JCT细胞,我们量化了流动引起的细胞排列和凝胶牵引力的重组。

结论

在这个单供体数据集中,高流量和低流量区域的小梁网/JCT细胞对剪切力的反应不同。在生理相关的剪切力作用下,高流量细胞的牵引力和旋转力(旋度)更快且可逆地增加,散度向负值方向变化;而低流量细胞的改变很小,并且无论剪切状态如何都能保持持续的张力。到12小时时(最后6小时处于流动状态),高流量区域的牵引力和旋度均高于低流量区域。

CRediT作者贡献声明

阿里雷扎·卡里米(Alireza Karimi):撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、实验设计、软件开发、资源协调、项目管理、方法学研究、资金获取、数据分析、概念化。哈斯蒂·戈尔钦(Hasti Golchin):方法学研究和实验设计。安塞尔·斯塔尼克(Ansel Stanik)和蒂亚·哈博(Tia Harbaugh):软件开发。米尼·阿加(Mini Aga)、梅根·阿德梅克(Megan Adamec)、索菲亚·阮(Sophia Nguyen)、丹妮拉·阿维拉·埃雷拉(Daniela Avila Herrera):方法学研究。伊丽莎白·怀特(Elizabeth White):软件开发。玛丽·J·凯利(Mary J. Kelley):实验设计、撰写 – 审稿与

数据可用性

我们致力于保持研究的透明度。所有原始数据和处理后的数据,以及重现我们的研究结果所需的后分析材料,均可向相应作者提出合理请求后获得。这一承诺支持研究的可重复性,并鼓励科学界的进一步研究。

代码可用性

实现的算法对应的Python代码可向相应作者提出合理请求后获取。
补充材料1. 蠕动泵的校准和稳定性。 对蠕动泵进行了30分钟、60分钟、120分钟和360分钟的体积校准(每次测试3个样本)。表S1-S4报告了每次实验的注入/抽出体积和计算出的流量;表S5总结了平均值和标准差。在所有测试时间段内,蠕动泵均提供了对称且稳定的流量。

CRediT作者贡献声明

阿里雷扎·卡里米(Alireza Karimi):撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、实验设计、软件开发、资源协调、项目管理、方法学研究、资金获取、数据分析、概念化。哈斯蒂·戈尔钦(Hasti Golchin):方法学研究。安塞尔·斯塔尼克(Ansel Stanik):软件开发。蒂亚·哈博(Tia Harbaugh):方法学研究。梅根·阿德梅克(Megan Adamec):方法学研究。索菲亚·阮(Sophia Nguyen):方法学研究。丹妮拉·阿维拉·埃雷拉(Daniela Avila Herrera):方法学研究。米尼·阿加(Mini Aga):方法学研究。伊丽莎白·怀特(Elizabeth White):软件开发。
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