Product

マルチモーダル細胞動態解析システム

Pixelシリーズ

複合領域・汎用心血管領域神経科学領域腫瘍・がん研究

マルチモーダル細胞動態解析システム

半導体による高分解能ライブセル解析

CytoTronics社製マルチモーダル細胞動態解析システム Pixelシリーズは、独自の半導体マイクロチップを利用して、生細胞の様々な機能や動態を評価することが可能なシステムです。

生細胞のインピーダンス、電気生理学、電気化学、電気的マニピュレーションを利用したマルチモーダルな高分解能データを記録することにより、幅広い研究分野において新たな洞察をもたらします。

特長

  • シングルセルレベルの高分解能:
    プレート底部に埋め込まれたCMOS(半導体)マイクロチップを備えた高密度電極アレイ(12.5 µm間隔)により、シングルセルレベルの高分解能測定が実現。
    pixelプレート画像
    【 電極数 】
    96ウェルプレート:最⼤ 138,000 / well
    384ウェルプレート:最⼤ 34,500 / well
    電極アレイ上で増殖する細胞
    電極アレイ上で増殖する細胞
    (イメージ画像)
  • マルチモーダルかつリアルタイムな測定:
    数千ものマルチモーダル測定をシームレスに実行。様々な細胞機能に関するデータを収集。
    様々な細胞機能に関するデータの収集
    Pixel電気生理学測定用電極の配置
    電気生理学測定用の電極の配置。(左)エレクトリックイメージング用の電極、およびウェル全体に均一に400 µmの分解能で配置された電気生理学測定用の電極。(右)12.5 µmの分解能で69,000個以上の電極を使用して生成されたエレクトリックイメージに、ニューロンのレコーディングチャネル(白いボックス)を重ねたもの。
  • モダリティの組み合わせにより多分野への応用が可能
    多分野への応用が可能
  • 様々な細胞タイプ、スフェロイド、3Dオルガノイドの測定が可能:
    プレートは幅広い生物学的コーティングが可能であるため、様々な細胞タイプ、スフェロイド、3Dオルガノイドに対応します。
  • クラウドベースの強力な制御と解析:
    Pixel Proソフトウェアが実験デザインと実行、解析、レポート作成を クラウドベースで制御。データリッチな生細胞測定を迅速に評価可能です。
    クラウドベースのソフトウェア
  • 使用済みCMOSプレートの再生サービス提供予定

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原理

インピーダンス測定による「エレクトリックイメージ」から経時的な空間情報を抽出
インピーダンス測定エレクトリックイメージ作成
電⼦マイクロプレートの電極上で
増殖する細胞
異なる電場と周波数でスキャンすることにより、各タイムポイントで複数の「エレクトリックイメージ」を作成。 20以上の空間パラメーターを
経時的に測定可能。

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アプリケーション

  培養細胞の接着モニタリング
培養細胞の接着モニタリング

(A)様々な密度で播種したMDCK(初代イヌ腎臓上皮細胞)、A549(肺腺がん細胞)、MDA-MB-231(乳腺がん細胞)の細胞のコンフルエンスと接着。 侵襲性が高く、転移性の乳腺がんに由来するMDA-MB-231細胞株は間葉系の形態を示し、コンフルエントな上皮シートを形成しなかった。曲線の周りの網掛け部分は、ウェルreplicateの標準誤差を表す。 (B)各細胞株の最大接着値を接着値の多い方から少ない方へと並べた。 点線は無細胞電極シグナルを表し、検出可能な最小接着シグナルを示す。 (C)(A)のタイムポイントに対応する、30kで播種したMDCK細胞の接着画像。

CytoTronics社 Technical Note “Monitoring Cell Attachment Using CytoTronics’ Microplate” より引用

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  培養細胞のバリア機能モニタリング
⽣細胞の空間的増殖特性解析画像とグラフ

(A) 増殖中のCalu-3細胞(気管支上皮由来細胞)(上)とA549細胞(肺腺がん細胞)(下)の画像。細胞シートの端を赤で強調。 (B) 72時間にわたる、Calu-3細胞(左)とA549細胞(右)の組織バリアと平坦性(シート内:水色、増殖端:赤)。Calu-3細胞のシートの中心部は、端に比べて有意に高い組織バリア性を示した。

CytoTronics社 Technical Note "Analysis of Spatial Growth Properties in Live Cells" より引用

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  疾患モデリングと異種細胞集団
異種細胞集団画像
異種細胞集団特性グラフ1異種細胞集団特性グラフ2

組織内の複数の細胞タイプの相互作用は、しばしば疾患モデルにおいて役割を果たす。明視野イメージングでは正常上皮細胞とがん上皮細胞を区別できないが、エレクトリックイメージにより、表現型に基づいて異なる細胞集団を区別することができる。

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  個々のスフェロイドの成長と死滅の追跡
個々のスフェロイドの成長と死滅

HepG2スフェロイドサイズに対するドキソルビシンの用量依存性効果を測定可能。化合物処理に伴うスフェロイドの機能的特性の変化をモニタリングできる。

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  CAR T細胞を介した接着性腫瘍細胞のキリングアッセイ
CAR T細胞を介した接着性腫瘍細胞のキリングアッセイ

CD19を発現する遺伝子改変HeLa細胞(HeLa-CD19)を6,000 cells/wellで播種して24時間培養した後、Mock CAR T細胞またはCD19-CAR T細胞(CD19を標的とするCAR T細胞)を様々な比率(6:1、3:1、1:1、1:3)で添加。(A) 22時間後(CAR T細胞添加前)と48時間後(CAR T細胞添加後24時間)のHeLa-CD19細胞のコンフルエンス画像。 (B)全タイムコースにおけるHeLa-CD19細胞のコンフルエンス(上)と細胞溶解率(下)。 CAR T細胞は24時間後に添加。 (C) Mock CAR T細胞およびCD19-CAR T細胞の示されたエフェクター/ターゲット(E:T)比における最大殺傷率(上)とKT25(下、CAR T細胞添加後、該当する条件の細胞溶解が25%に達するまでの時間と定義)。コンフルエンスをリアルタイムで測定することにより、E:T比が低くてもエフェクター細胞の活性を正確に定量することができ、生理学的に適切な条件下でのCAR T細胞試験が容易になる。

CytoTronics社 Application Note “Real-Time Monitoring of CAR T-Cell Mediated Killing of Adherent Tumor Cells” より引用

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  ヒトiPS細胞由来ニューロンの電気生理学的測定
ヒトiPS細胞由来グルタミン酸作動性ニューロンのスパイク総数 ヒトiPS細胞由来グルタミン酸作動性ニューロンのスパイク波形

(左) DIV (days in vitro) 20におけるヒトiPS細胞由来グルタミン酸作動性ニューロンの、単一ウェル内の各チャネルで記録されたスパイク総数を示すウェルレベルのヒートマップ。各アクティブチャネルの平均バースト率(バースト/秒)やスパイク間インターバル(秒)のヒートマップ表示も可能(data not shown)。(右) 選択した 12チャネルの平均スパイク波形。

ヒトiPS細胞由来ニューロンの電気生理学的測定

(A) DIV 10、(B)DIV 17、(C)DIV 22 における単一ウェルの集団密度プロット(上)とスパイクラスター(下)。チャネルとネットワークのバーストパターンの発達に加え、全体的なアクティビティの増加を示す。

CytoTronics社 Technical Note “Electrophysiological and Morphological Profiling of Human Neurons with the Pixel System” より引用

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  ラット皮質ニューロン - スパイク検出
ラット皮質ニューロンラット皮質ニューロンエレクトリックイメージ

ラット皮質ニューロンのスパイク検出

E18ラット皮質ニューロン。インピーダンスマップは、典型的なin vitroでの神経細胞の経時的なクランピングを反映している。

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  電気生理学的測定による心毒性の評価
電気生理学的測定による心毒性の評価グラフ

ヒトiPS細胞由来心筋細胞(iCell®)におけるドフェチリド(hERGチャネル遮断薬およびクラスIII抗不整脈薬)による用量依存的なフィールド電位持続時間の増加

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  心筋細胞-線維芽細胞共培養における疾患モデリング
心筋細胞-線維芽細胞共培養における疾患モデリング'

心筋細胞(CM)のみの培養、およびCM:線維芽細胞比が15:1、10:1、4:1の共培養における代表的な心筋細胞レベル伝導マップ。(B)条件ごとの伝導速度の定量化で、線維芽細胞含有量の増加に伴い伝導速度が徐々に低下することが示されている。

CytoTronics社 Technical Note “Electrophysiological and Morphological Profiling of Human Cardiomyocytes with the Pixel System” より引用

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最新の Pixel エレクトリックイメージングデータ 

Pixel テクノロジーは、腫瘍学から血管生物学まで、さまざまな種類の細胞からリアルタイムのマルチパラメーターデータを取得します。単層および3Dオルガノイドの両方で、細胞の生存率、形態、構造、挙動、そして機能に関する高解像度の情報を活用し、in vitro研究を掘り下げることができます。

スフェロイドにおけるCAR-T細胞療法

2D細胞培養におけるCAR-T細胞療法

神経細胞

運動ニューロンにおけるALS

内皮細胞の運動性と組織バリア

  スフェロイドにおけるCAR-T細胞療法 

CAR-T細胞はリアルタイムでどのように腫瘍を攻撃するのでしょうか? Pixelのエレクトリックイメージングは、T細胞と腫瘍スフェロイド間の動的相互作用をとらえ、構造変化と免疫細胞の活性の両方を明らかにします。

この実験では、HeLa-CD19スフェロイドをProMab Biotechnologies社のCD19標的T細胞と72時間インキュベートしました。 左のパネルは未処理のスフェロイドが経時的に生育する様子を示し、右のパネルはCAR-T細胞がその添加後24時間以内に腫瘍量を減少させる様子を示しています。 Pixelにより、T細胞の動きと腫瘍微小環境への影響を可視化することができます。

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  2D細胞培養におけるCAR-T細胞療法 

生理的に適切なin vitroモデルで細胞死を高感度に検出することは、CAR-T細胞療法の改善に不可欠です。 Pixelのエレクトリックイメージングでは、シングルセルの分解能で、死滅前の細胞形態の変化を含め、T細胞と腫瘍細胞の相互作用を詳細にモニタリングすることができます。 ここでは、形態が変化した瀕死の細胞が緑と青で見えています。

この実験では、HeLa-CD19細胞をProMab Biotechnologies社のCD19標的T細胞と共に72時間インキュベートしました。 左のパネルは未処理の細胞を示し、中央と右のパネルはそれぞれCAR-T:腫瘍細胞を1:6と1:10で播種した場合の24時間後のものです。 CAR-T:腫瘍細胞の比が低くても細胞死が見られます。

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  神経細胞 

神経細胞は共培養でどのように相互作用するのでしょうか? 神経細胞、アストロサイト、ミクログリアは、エレクトリックイメージングによって同定できるユニークな表現型とライブセルの挙動を持っています。 Pixelを使用すると、BrainXell社の神経細胞のように、単培養または共培養における各細胞タイプの挙動と反応を追跡できます。

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  運動ニューロンにおけるALS 

ALSは運動ニューロンの構造と挙動をどのように変化させるのでしょうか? Axol Bioscience社のaxoCells™にPixel高次元エレクトリックイメージングを適用することで、健常ドナーとALS患者の両方から採取したiPSC由来運動ニューロンにおける異なる表現型を識別することができます。

これらのビデオでは、Pixelの20以上の形態学的・機能的パラメーターのうち3つを用いて、健常患者細胞と2つの異なる遺伝子変異を持つALS患者細胞の表現型の違いを示しています。

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  内皮細胞の運動性と組織バリア 

Pixelのエレクトリックイメージングは、運動性(左)や組織バリア形成(右)など、内皮細胞のさまざまな特性を観察できます。 Pixelの高い感度と空間的正確性は、細胞間結合と組織バリア(右、濃青色)の形成をリアルタイムなモニタリングを可能にします。 Pixelの96ウェルおよび384ウェルマイクロプレートでは、さまざまな分子に対するバリア反応を調べることもできます。

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消耗品・ソフトウェア

 消耗品

製品名 型式
PIXEL-96 (プレートx1枚) PIXEL96-1
PIXEL-96 (プレートx4枚セット) PIXEL96-4
PIXEL-384 (プレートx1枚) PIXEL384-1
PIXEL-384 (プレートx3枚セット) PIXEL384-3
※使用後のプレートをメーカー返送しての再生サービスが登場予定です。

 ソフトウェア

製品名 型式
PRIMO Baseline Profiling + Imaging (1TB)/月 PRIMOSW
PRIMO Baseline Profiling + Imaging + EP(10TB)/月 PRIMOSW EPHYS
OCTO Baseline Profiling + Imaging (8TB)/月 OCTOSW
OCTO Cardiac Module (20TB)/月 OCTOSW CARDIAC
OCTO Neural Module (30TB)/月 OCTOSW NEURAL
追加FATデータストレージ(1TB)/月 (モデル共通) PIXELDATA FAT
クラウドAWS長期保存アーカイブストレージ(1TB)/月 (モデル共通) PIXELDATA LT
※ソフトウェアはクラウドサービスです。

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仕様

 Pixelシステム仕様

モデル名 Pixel Primo Pixel Octo
最⼤測定プレート枚数 1プレート 8プレート
プレートあたりのウェル数 96 または 384
設置環境 インキュベーター内 ベンチトップ
環境制御項目 なし 温度、CO2/O2、湿度
⼨法 (L × W × H) 35.8 cm × 12.5 cm × 7.7 cm 64.2 cm × 32.5cm × 62 cm
データストレージ CytoTronics-AWS cloud
接続速度 Ethernet 1 Gbps
オフラインストレージバッファ 512 GB
(最⼤500枚のプレートのエレクトリックイメージングスキャン、または最⼤20枚のプレートの1分間の電気⽣理学的スキャン)
4,096 GB
(最⼤5,000枚のプレートのエレクトリックイメージングスキャン、または最⼤150枚のプレートの1分間の電気⽣理学的スキャン)

 Pixelマイクロプレート仕様

プレートタイプ Pixel-96 Pixel-384
ウェル数 96 384
電極数 138,000 / well 34,500 / well
電極間隔 12.5 μm
レコーディング領域 最大 3.5 mm × 3.5 mm 最大 1.5 mm × 1.5 mm
プレート表面の素材 ガラス
電極の素材
ワーキングウェル容量 150 μL 36 μL
最大ウェル容量 170 μL 50 μL

 Pixelアプリケーション仕様

プレートタイプ Pixel-96 Pixel-384
エレクトリックイメージング
(インピーダンス)
電極数:69,000 以上 / well
空間分解能:12.5 μm
周波数範囲:250Hz - 60kHz
電極数:17,250 以上 / well
空間分解能:12.5 μm
周波数範囲:250Hz - 60kHz
電気生理学 レコーディングチャネル数:最⼤ 64
空間分解能:400 μm
サンプリングレート:12.5 kHz
レコーディングチャネル数:最⼤ 16
空間分解能:400 μm
サンプリングレート:12.5 kHz
電気刺激 電極:定義されたパターン (全電極による刺激が可能)
心収縮性 サンプリングレート:2.5 kHz (400 μs 応答)

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References

A semiconductor 96-microplate platform for electrical-imaging based high-throughput phenotypic screening ()
Shalaka Chitale, Wenxuan Wu, Avik Mukherjee, Herbert Lannon, Pooja Suresh, Ishan Nag, Christina M Ambrosi, Rona S Gertner, Hendrick Melo, Brendan Powers, Hollin Wilkins, Henry Hinton, Michael Cheah, Zachariah G Boynton, Alexander Alexeyev, Duane Sword, Markus Basan, Hongkun Park, Donhee Ham, Jeffrey Abbott
Nat Commun. 2023 Nov 21;14(1):7576. doi: 10.1038/s41467-023-43333-9.

Multi-parametric functional imaging of cell cultures and tissues with a CMOS microelectrode array ()
Jeffrey Abbott , Avik Mukherjee, Wenxuan Wu, Tianyang Ye, Han Sae Jung, Kevin M Cheung, Rona S Gertner, Markus Basan, Donhee Ham, Hongkun Park
Lab Chip. 2022 Mar 29;22(7):1286-1296. doi: 10.1039/d1lc00878a.

Extracellular recording of direct synaptic signals with a CMOS-nanoelectrode array ()
Jeffrey Abbott, Tianyang Ye, Keith Krenek, Rona S Gertner , Wenxuan Wu, Han Sae Jung, Donhee Ham, Hongkun Park
Lab Chip. 2020 Aug 26;20(17):3239-3248. doi: 10.1039/d0lc00553c.

The Design of a CMOS Nanoelectrode Array with 4096 Current-Clamp/Voltage-Clamp Amplifiers for Intracellular Recording/Stimulation of Mammalian Neurons ()
Jeffrey Abbott, Tianyang Ye, Keith Krenek, Ling Qin, Youbin Kim, Wenxuan Wu, Rona S Gertner, Hongkun Park, Donhee Ham
IEEE J Solid-State Circuits. 2020 Sep;55(9):2567-2582. doi: 10.1109/jssc.2020.3005816.

A nanoelectrode array for obtaining intracellular recordings from thousands of connected neurons ()
Jeffrey Abbott, Tianyang Ye, Keith Krenek, Rona S Gertner, Steven Ban, Youbin Kim, Ling Qin, Wenxuan Wu, Hongkun Park, Donhee Ham
Nat Biomed Eng. 2020 Feb;4(2):232-241. doi: 10.1038/s41551-019-0455-7.

CMOS nanoelectrode array for all-electrical intracellular electrophysiological imaging ()
Jeffrey Abbott, Tianyang Ye, Ling Qin, Marsela Jorgolli, Rona S Gertner, Donhee Ham, Hongkun Park
Nat Nanotechnol. 2017 May;12(5):460-466. doi: 10.1038/nnano.2017.3.

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この製品のメーカー

  • CytoTronics

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