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2026.06.10

HoloMonitor M4数字全息成像技术应用案例:实时追踪心肌细胞“变胖”全过程

心肌细胞肥大是高血压、心肌梗死等心血管疾病典型的病理改变,病理性肥大若持续发展,最终会演变为心力衰竭。原代心肌细胞是研究心肌肥厚机制、开展药效评价的经典实验模型。然而,流式细胞术、细胞固定染色、共聚焦显微镜等传统检测手段,仅能获取实验终点的静态数据,无法捕捉心肌细胞肥大的动态演变过程。

HoloMonitor M4 数字全息成像系统可直接放置于细胞培养箱内工作,利用低功率激光,实现无标记、低光毒性、长时程的单细胞三维形态动态检测。本研究以去甲NE诱导新生大鼠心肌细胞建立肥大模型,验证该技术在实时追踪心肌细胞肥大动力学中的应用价值,为心血管病理研究与药物筛选提供前沿检测方案。

 

材料与方法

1. 细胞与造模

选取出生 1~3 日的 SD 新生大鼠,经酶消化法结合差速贴壁法分离并纯化原代心肌细胞,接种至明胶包被的六孔培养板中。待细胞贴壁后,更换为无血清培养液,并将细胞分为两组:空白对照组、10 μmol/L 去甲NE处理组,以此构建体外心肌细胞肥大模型。

2. HoloMonitor M4 成像检测

培养板加盖专用成像盖板后,放入搭载HoloMonitor M4设备的 CO₂培养箱内,静置1 h直至冷凝水完全消散。通过配套软件HoloMonitor App Suite划定观测视野并分组设置参数,每20 min采集一次图像,连续动态观测记录24 h。成像结束后,启用软件单细胞追踪模块,统一图像分割参数,筛选出形态独立、无重叠的心肌细胞,定量检测细胞二维表面积与三维光学体积。所有数据采用 GraphPad Prism 软件进行统计学分析,原始数据以细胞初始数值做归一化处理,消除基线误差。

 

实验结果

1. HoloMonitor M4 清晰识别心肌细胞并检测NE诱导的体积增加

经前期实验验证,α-辅肌动蛋白阳性的心肌细胞具备体积更大、运动速率更慢的特征,可在HoloMonitor M4成像结果中与非心肌细胞明确区分。无论是否经去甲NE处理,系统均能清晰识别培养体系内的心肌细胞(详见补充视频 S1、S2)。对比结果显示:培养24 h后,去甲NE处理组的心肌细胞铺展范围明显增大,并生出细胞突起,该表型与过往研究结论一致(图1C)。

借助HoloMonitor App Suite单细胞追踪功能,研究人员分别在实验起始(0 h)与结束(24 h)两个时间点,对单个心肌细胞、非心肌细胞的三维光学体积开展定量分析(图 1D、E),结果显示:

  • 0 h:未处理心肌细胞(n=256)的平均光学体积为1380±501 μm³,而去甲NE处理组(n=187)略低,为1074±501 μm³。

  • 24 h:未处理组平均体积为1341±473 μm³,变化不大;处理组则显著上升至1492±501 μm³。

数据表明,24 h观测周期内,对照组心肌细胞光学体积仅为初始值的 0.98 倍,基本保持稳定;而NE处理组细胞体积增长至初始值的1.39倍。与此同时,以体积小、运动能力强为特点的非心肌细胞,在NE刺激下两个时间点的体积均无显著变化(图1E)。由此证实,去甲NE可特异性诱导心肌细胞体积增大。

图1. 10 μmol/L NE处理24 h后心肌细胞光学体积的定量分析

 

2. 单细胞动态追踪揭示肥大反应始于处理后2 h

库尔特计数器、流式细胞术、共聚焦成像等传统检测方式,难以实现长时间、无创的实时动态监测。HoloMonitor M4采用低功率635 nm激光,光毒性低,适合长时间活细胞成像(图2A),配套软件可实现细胞识别分割与单细胞追踪(图2B)。

细胞表面积检测结果显示:NE 处理约 10 h后,心肌细胞表面积开始显著增加;但对照组细胞表面积也增至初始值的 1.2 倍(图 2C),说明仅依靠表面积指标进行评估,易受到培养体系中成纤维细胞等杂细胞的干扰。针对光学体积指标分析发现:对照组细胞体积始终保持稳定(为初始值 0.98 倍);由于 NE 处理组细胞初始体积偏低(图1D、图2D),直接对比原始数据难以精准判定体积变化的起始时间。

通过对每个细胞进行初始值归一化处理(图2E、F),发现NE刺激后仅2 h即可检测到光学体积的显著增加,且这一优势持续存在。结果表明,HoloMonitor M4可成功用于监测心肌细胞对肥大刺激的表面积与体积动态变化。

图2. 10 μmol/L NE处理24 h内心肌细胞表面积与光学体积动态变化的单细胞追踪

 

实验结论

实验结果证明,HoloMonitor M4能够精准检测去甲NE诱导的心肌细胞表面积与三维体积增加,可清晰明确心肌肥大反应的启动时间、动态进程,也可用于评估不同诱导剂的作用效果及联合作用机制。该技术大幅提升了观测的时间分辨率,为心脏病理机制的深度研究提供了强有力的技术支撑。

HoloMonitor

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