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Jul 23, 2023

液滴内の細胞生存率の最適化

Scientific Reports volume 5、記事番号: 11304 (2015) この記事を引用

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メトリクスの詳細

バイオファブリケーションでは一般に、細胞を印刷された構造に輸送するために液滴の使用が含まれます。 しかし、衝撃後の細胞の生存能力は十分に制御および理解されておらず、細胞スプレー、インクジェットバイオプリンティング、レーザー支援による細胞転写などの用途の妨げとなっています。 ここでは、細胞周囲の液滴特性の関数として衝撃後の細胞生存率を記述する解析モデルを紹介します。 このモデルは、(1) 細胞膜伸長の関数としての細胞生存、(2) 細胞を含む液滴のサイズと速度の関数としての膜伸長、および (3) 基質の特性を結び付けます。 このモデルは、バイオファブリケーションの方法であり、火傷の治療に使用される細胞噴霧における細胞生存率の測定によって検証されます。 この結果により、液滴ベースの細胞堆積技術の合理的な最適化が可能になり、細胞スプレーにおける細胞生存率を向上させるための実用的な提案が含まれています。

液滴ベースの細胞堆積は、さまざまな生体組織を構築または充填するためのツールとしてますます注目を集めています。 顕著な例は、火傷 1、2 または潰瘍 3 の細胞スプレー治療です。これは治癒を促進し改善し、現在臨床現場で導入されています。 1 件の応用が成功したことで、私たちは腹腔鏡、内視鏡、関節鏡手術を含む他の臨床分野への拡大を目指しています4。 これにより、組織再生のための低侵襲細胞療法の可能性が開かれます。 2 番目の例は、非機能組織の治癒を可能にするために、研究室で機能的組織代替品を作製することです 5、6、7。 インクジェットバイオプリンティング 8,9,10、レーザー誘起前方移動 11、バルブベースのバイオプリンティング 12,13、および細胞スプレー 2,14,15,16,17 を含む現在のバイオファブリケーション技術では、最初の細胞懸濁液からの細胞輸送は「バイオ」と呼ばれます。製造されたティッシュへの「インク」の塗布は、液滴の吐出と付着によって実現されます。 これらの技術は高生存率の細胞堆積を可能にしますが、限られたスループット、限られた精度、および不十分に最適化された細胞含有バイオインクは、機能性組織の作製に必要な細胞の堆積を制御する上で大きな障害となります5,7。

これらの問題を解決し、それによって液滴ベースの細胞堆積を最適化するには、細胞を含む液滴のサイズと衝突速度の関数としての細胞生存率の知識が重要です。 理想的には、単一の細胞を含む液滴の再現性の高い単一の衝撃を、広範囲の衝撃パラメータ (液滴のサイズ、速度、および材料特性) について監視する必要があります。 ドロップオンデマンドシステムは、このような再現性の高い液滴を提供しますが、通常、使用される細胞を含む液体の衝撃パラメータ空間は比較的狭い18、19、20、21、22、23。 したがって、衝撃後の細胞生存率を研究するために、はるかに広範囲の衝撃パラメータを可能にする細胞スプレー堆積を使用します。 衝撃後の細胞生存率に対するスプレーパラメータの実質的な影響2、15、16、17、24は、細胞生存率を制御できることを示唆しており、衝撃後の細胞生存を評価するためのモデルシステムを提供します。 さらに、スプレー ノズル内のセルにかかるせん断応力は、衝撃時のせん断応力よりもはるかに低いため、衝撃プロセスのみを評価することができます (補足セクション I で説明するように、他の技術ではこれは当てはまりません)。

現在の研究は、ドロップオンデマンド技術とスプレー堆積技術の両方に適用できる、細胞生存率に対する液滴の衝撃の影響を理解することを目的としています。 細胞を含む液滴のサイズ、粘度、衝撃速度の関数として細胞の生存率を記述するモデルを紹介します。 このモデルは、2 段階のアプローチに従って細胞スプレー実験によって検証されます。 まず、液滴のサイズと衝突速度が測定され、説明したようにモデルの予測を取得するために使用されます。 続いて、噴霧後の細胞生存率が、空気圧、液体粘度、ノズルと基板の距離、および基板の剛性の関数として測定されます。 このモデルは、入力パラメータの関数として生存率の測定値を正確に記述することが示されています。 これらの結果は、臨床スプレー治療および組織工学応用を合理的に評価および改善するための強力なツールを提供します。

 1/C1 we define S = 1, which implies an effectively stiff surface for Cg > 0.2./p> 5) a decrease in cell viability is observed. In this regime, the size of the surrounding droplet and its viscosity strongly affect cell viability. Larger surrounding droplets provide stronger cushioning and thereby increase the viability (Fig. 2(a)). Increasing the droplet viscosity negatively influences the cell viability, since for μc = μ0 the droplet will flow around the (relatively stiff) cell, whereas for μc < μ0 the cell flows to dampen the (relatively stiff) droplet’s impact, resulting in significant cell deformation and decreased viability. Finally, softer substrates provide increased cushioning as shown by the color gradient in Fig. 2(a). Here, the surface deforms such that the deformation of the droplet is reduced. Consequently, cell deformation is suppressed and a higher viability is expected. In conclusion, optimal cell viability is expected for slow, large and low-viscosity cell-containing droplets impacting onto a soft surface./p>

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