Editorial

Tipp 231: Rosinenpicker aus der Puszta

(08.02.2021) Ein selbstgebauter, automatischer SpheroidPicker aus Ungarn erledigt die Vorauswahl von Sphäroiden genauso gut wie ein 3D-Zellkultur-Experte und verschafft diesem Luft für andere Aufgaben.

3D-Zellkulturen sind wesentlich realitätsnähere Modelle für Tumore als zweidimensionale Kulturen, schließlich breiten sich Tumore in allen drei Dimensionen aus und nicht nur in der Fläche. Eine einfache Möglichkeit, Zellen dreidimensional wachsen zu lassen, sind Sphäroide. Diese kugelförmigen Zellhaufen bilden sich zum Beispiel, wenn Tumorzellen, Embryoidkörper, Hepatozyten oder Nervenzellen ohne zusätzliche Gerüststruktur in den Wells spezieller Mikrotiterplatten kultiviert werden.

Die Sphäroide wachsen in diesen zunächst praktisch von alleine heran. Aus den vielen kleinen Zellklumpen diejenigen herauszupicken, die sich für die Weiterkultivierung am besten eignen, ist aber nicht so einfach. Meist hat der Experimentator mehr oder weniger Erfahrung mit Sphäroiden und die Geräteausstattung ist oft unterschiedlich. Zudem darf er sich nicht von Lichtstreuungen oder unterschiedlichen Mediendichten irritieren lassen. Und er muss abwägen, ob er die Sphäroide in Platten mit U-förmigen Böden aufpäppelt, in denen sie zwar besser gedeihen – in denen die Bildqualität aber schlechter ist als in Platten mit ebenen Böden.

Schön wäre es, wenn man die Auswahl der optimalen Sphäroide einem Automaten überlassen könnte, der unbestechlich und präzise die besten Kandidaten aus den Zellhaufen herauspickt. Peter Horvaths Team am Institute of Biochemistry, Biological Research Centre, in Szeged, Ungarn, konstruierte einen einfach nachzubauenden SpheroidPicker, der dies kann (bioRxiv doi.org/10.1101/2020.11.25.397331).

Das handliche Gerät findet problemlos in der Sterilbank Platz und besteht aus einem Stereo-Lichtmikroskop, einem Mikromanipulator, einer Spritzenpumpe sowie einem Computer, der den Picker steuert. Herzstück des Computers ist eine intelligente Datenbank mit fast 2.000 Aufnahmen annotierter Sphäroide. Mithilfe von Deep-Learning-Techniken lernt das Computergehirn in den Zellhaufen Objekte zu erkennen, die den Sphäroid-Bildern in der Datenbank gleichen.

Die Hauptkriterien für die Sphäroid-Auswahl definiert der Nutzer auf Basis ihrer morphologischen Eigenschaften. Mitentscheidend sind die Fläche und Zirkularität der erkannten Sphäroide – je kugeliger sie sind, desto eher weisen sie die gewünschten Eigenschaften auf.

Mit der Mikroskop-Funktion scannt der SpheroidPicker zunächst die Proben, die wahlweise in Multiwell-Platten oder einer Petrischale vorliegen. Unmittelbar neben der Probenplatte ist ein entsprechendes Gefäß platziert, in dem die gepickten Sphäroide letztlich landen. Die Halterungen für beide Platten sowie andere Kleinteile konstruierte Horvaths Mannschaft mit dem 3D-Drucker.

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Der SpheroidPicker ist auf das Nötigste beschränkt und passt in jede Sterilbank. Foto: Peter Horvath

Mikrometergenau

Der Nutzer kann nach einem Blick durch das Mikroskop den Ausschnitt eines Mikroplatten-Wells festlegen, den der SpheroidPicker anvisieren soll und stellt den Bewegungsspielraum des Mikromanipulators entsprechend ein. Erkennt der SpheroidPicker ein geeignetes Sphäroid, steuert der Arm des Mikromanipulators mikrometergenau auf dieses zu. Er positioniert sich direkt über dem anvisierten Zellklumpen und saugt das ausgesuchte Sphäroid mithilfe einer Glaspipette an, die nur wenige Mikroliter Flüssigkeit fasst. Danach befördert der Mikromanipulator das Sphäroid in eine Mikroplatte mit einem entsprechenden Medium für die Weiterkultivierung und macht sich auf die Suche nach dem nächsten geeigneten Zellklumpen.

Die Treffsicherheit des Pickers demonstrierte Horvaths Gruppe unter anderem mit Proben von Brust- und Lungenkrebszellen. Dabei musste das Gerät gegen einen Experten antreten, der die Sphäroide nach vorgegebenen Kriterien bezüglich ihrer Fläche und Zirkularität von Hand verlas. Die Vermessung der jeweils etwa vierzig transferierten Sphäroide ergab, dass Mensch und Maschine die Aufgabe ähnlich gut lösten: 90 beziehungsweise 87 Prozent der gepickten Sphäroide entsprachen den Wunschmaßen. Pro Sphäroid benötigt der kleine Roboter insgesamt zwanzig Sekunden: etwa fünf davon für das Scannen der Zellen und Prozessieren der Daten, rund fünfzehn für den reinen Transfer der Zellen.

Wer den SpheroidPicker nachbauen will, findet zusätzliche Informationen, insbesondere zur Software, auf der Webseite des Start-ups Single Cell Technologies, das Horvath 2016 gegründet hat (http://single-cell-technologies.com/asp/).

Andrea Pitzschke