Сравнительная характеристика клеток купфера в печени крыс SHR и WISTAR

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В исследовании были проанализированы структурные особенности резидентных макрофагов печени на фоне стойкой артериальной гипертензии, в сравнении с нормотензивным контролем. Для выявления резидентных макрофагов на образцах печени девятимесячных самцов крыс SHR и Wistar (n = 14) применяли иммуногистохимическую реакцию против белка Iba-1. Морфометрические параметры и характер пространственного распределения клеток Купфера оценивали с помощью программ математической обработки и анализа изображений ImageJ и GIMP. Показано, что клетки Купфера в образцах печени крыс линии SHR имеют преимущественно слабоотросчатую либо элипсоидную форму, и не имеют определенной корреляции с расположением в печеночном ацинусе, в отличие от макрофагов группы Wistar. Статистически значимые различия обнаружены в характере распределения клеток Купфера: в группе SHR клетки в печеночном ацинусе распределены более равномерно по сравнению с клетками группы Wistar, наиболее выраженная плотность распределения которых фиксировалась в интермедиальной зоне ацинуса. Обнаруженные структурно-функциональные особенности резидентных макрофагов печени крыс SHR могут быть обусловлены функциональными нарушениями в печени на фоне стойкой артериальной гипертензии.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

И. А. Никитина

Институт экспериментальной медицины

Автор, ответственный за переписку.
Email: inga06819@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

В. А. Разенкова

Институт экспериментальной медицины

Email: inga06819@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

Д. Э. Коржевский

Институт экспериментальной медицины

Email: inga06819@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Bennett H, Troutman TD, Sakai M, Glass CK (2021) Epigenetic Regulation of Kupffer Cell Function in Health and Disease. Front Immunol 11: 609618. https://doi.org/10.3389/fimmu.2020.609618
  2. Helmy KY, Katschke KJ, Gorgani NN, Kljavin NM, Elliott JM, Diehl L, Scales SJ, Ghilardi N, van Lookeren Campagne M (2006) CRIg: a macrophage complement receptor required for phagocytosis of circulating pathogens. Cell 124(5):915–927. https://doi.org/10.1016/j.cell.2005.12.039
  3. Liu R, Scimeca M, Sun Q, Melino G, Mauriello A, Shao C, Shi Y, Piacentini M, Tisone G, Agostini M (2023) Harnessing metabolism of hepatic macrophages to aid liver regeneration. Cell Death Dis 14(8):1–10. https://doi.org/10.1038/s41419-023-06066-7
  4. Thomas SK, Wattenberg MM, Choi-Bose S, Uhlik M, Harrison B, Coho H, Cassella CR, Stone ML, Patel D, Markowitz K, Delman D, Chisamore M, Drees J, Bose N, Beatty GL (2023) Kupffer cells prevent pancreatic ductal adenocarcinoma metastasis to the liver in mice. Nat Commun 14(1):6330. https://doi.org/10.1038/s41467-023-41771-z
  5. Wen SW, Ager EI, Christophi C (2013) Bimodal role of Kupffer cells during colorectal cancer liver metastasis. Cancer Biology & Therapy 14(7):606–613. https://doi.org/10.4161/cbt.24593
  6. Chen Y, Liu Z, Liang S, Luan X, Long F, Chen J, Peng Y, Yan L, Gong J (2008) Role of Kupffer cells in the induction of tolerance of orthotopic liver transplantation in rats. Liver Transpl 14(6):823–836. https://doi.org/10.1002/lt.21450
  7. Mosoian A, Zhang L, Hong F, Cunyat F, Rahman A, Bhalla R, Panchal A, Saiman Y, Fiel MI, Florman S, Roayaie S, Schwartz M, Branch A, Stevenson M, Bansal MB (2017) Frontline Science: HIV infection of Kupffer cells results in an amplified proinflammatory response to LPS. J Leukocyte Biol 101(5):1083–1090. https://doi.org/10.1189/jlb.3HI0516-242R
  8. Park S-J, Garcia Diaz J, Um E, Hahn YS (2023) Major roles of kupffer cells and macrophages in NAFLD development. Front Endocrinol (Lausanne) 14:1150118. https://doi.org/10.3389/fendo.2023.1150118
  9. Tran S, Baba I, Poupel L, Dussaud S, Moreau M, Gélineau A, Marcelin G, Magréau-Davy E, Ouhachi M, Lesnik P, Boissonnas A, Le Goff W, Clausen BE, Yvan-Charvet L, Sennlaub F, Huby T, Gautier EL (2020) Impaired Kupffer Cell Self-Renewal Alters the Liver Response to Lipid Overload during Non-alcoholic Steatohepatitis. Immunity 53(3):627-640.e5. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2020.06.003
  10. Kućmierz J, Frąk W, Rysz J, Młynarska E, Franczyk B (2021) Molecular Interactions of Arterial Hypertension in Its Target Organs. Int J Mol Sci 22. https://doi.org/10.3390/ijms22189669
  11. Touyz RM, Camargo LL, Rios FJ, Alves-Lopes R, Neves KB, Eluwole O, Maseko MJ, Lucas-Herald A, Blaikie Z, Montezano AC, Feldman RD (2022) Arterial Hypertension. In: Comprehensive Pharmacology. Elsevier, pp 469–487. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-820472-6.00192-4
  12. Sone H, Suzuki H, Takahashi A, Yamada N (2001) Disease model: hyperinsulinemia and insulin resistance. Part A-targeted disruption of insulin signaling or glucose transport. Trends Mol Med 7:320–2
  13. Grigorev IP, Korzhevskii DE (2018) Current Technologies for Fixation of Biological Material for Immunohistochemical Analysis (Review). Sovrem Tehnol Med 10(2):156. https://doi.org/10.17691/stm2018.10.2.19
  14. Schindelin J, Arganda-Carreras I, Frise E, Kaynig V, Longair M, Pietzsch T, Preibisch S, Rueden C, Saalfeld S, Schmid B, Tinevez J-Y, White DJ, Hartenstein V, Eliceiri K, Tomancak P, Cardona A (2012) Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nat Methods 9(7):676–682. https://doi.org/10.1038/nmeth.2019
  15. GIMP: GNU Image manipulation program. https://www.gimp.org/
  16. Brocher J (2023) biovoxxel/BioVoxxel-Toolbox: BioVoxxel Toolbox v2.6.0. biovoxxel/BioVoxxel-Toolbox. https://doi.org/10.5281/zenodo.5986129
  17. Wijesundera KK, Izawa T, Tennakoon AH, Murakami H, Golbar HM, Katou-Ichikawa C, Tanaka M, Kuwamura M, Yamate J (2014) M1- and M2-macrophage polarization in rat liver cirrhosis induced by thioacetamide (TAA), focusing on Iba1 and galectin-3. Exp Mol Pathol 96(3):382–392. https://doi.org/10.1016/j.yexmp.2014.04.003
  18. Nikitina IA, Razenkova VA, Kirik OV, Korzhevskii DE (2023) Visualisation of kupffer cells in the rat liver with poly- and monoclonal antibodies against microglial-specific protein Iba-1. Medical Acad J 23(1):85–94. https://doi.org/10.17816/MAJ133649
  19. Zhang X, Wang L-P, Ziober A, Zhang PJ, Bagg A (2021) Ionized Calcium Binding Adaptor Molecule 1 (IBA1). Am J Clin Pathol 156(1):86–99. https://doi.org/10.1093/ajcp/aqaa209
  20. Nikitina IA, Razenkova VA, Fedorova EA, Kirik OV, Korzhevskii DE (2024) Technology of Combined Identification of Macrophages and Collagen Fibers in Liver Samples. Sovrem Tehnol Med 16(3):24. https://doi.org/10.17691/stm2024.16.3.03
  21. Kim J, Zhang C, Sperati C, Bagnasco S, Barman I (2023) Non-Perturbative Identification and Subtyping of Amyloidosis in Human Kidney Tissue with Raman Spectroscopy and Machine Learning. Biosensors 13:466. https://doi.org/10.3390/bios13040466
  22. Spoorthy D, Manne SR, Dhyani V, Swain S, Shahulhameed S, Mishra S, Kaur I, Giri L, Jana S (2019) Automatic Identification of Mixed Retinal Cells in Time-Lapse Fluorescent Microscopy Images using High-Dimensional DBSCAN. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc 2019:4783–4786. https://doi.org/10.1109/EMBC.2019.8857375
  23. Kietzmann T (2017) Metabolic zonation of the liver: The oxygen gradient revisited. Redox Biol 11:622–630. https://doi.org/10.1016/j.redox.2017.01.012
  24. Sasse D, Spornitz UM, Maly IP (1992) Liver architecture. Enzyme 46(1–3):8–32. https://doi.org/10.1159/000468776
  25. Sleyster EC, Knook DL (1982) Relation between localization and function of rat liver Kupffer cells. Lab Invest 47(5):484–490
  26. Elchaninov A, Lokhonina A, Makarov A, Vishnyakova P, Kananykhina E, Nikitina M, Grinberg M, Bykov A, Charyeva I, Bolshakova G, Fatkhudinov T (2019) Phenotypic Polymorphism of Normal Rat Liver Kupffer Cells. J Anat Histopathol 8:35–39. https://doi.org/10.18499/2225-7357-2019-8-3-35-39
  27. Zumerle S, Calì B, Munari F, Angioni R, Di Virgilio F, Molon B, Viola A (2019) Intercellular Calcium Signaling Induced by ATP Potentiates Macrophage Phagocytosis. Cell Rep 27(1):1-10.e4. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2019.03.011
  28. Цыркунов ВМ, Андреев ВП, Кравчук РИ, Прокопчик НИ (2017) Клиническая Цитология печени: клетки Купффера. Журн Гродненск гос мед универс 4:419–431. [Tsyrkunov VM, Andreyev VP, Kravchuk RI, Prokopchik NI (2017) Clinical Cytology of the Liver: Kupffer Cells. J Grodno State Med Univ 4:419–431. (In Russ)].
  29. Cai J, Hu M, Chen Z, Ling Z (2021) The roles and mechanisms of hypoxia in liver fibrosis. J Transl Med 19(1):186. https://doi.org/10.1186/s12967-021-02854-x
  30. Tedesco S, Scattolini V, Albiero, Bortolozzi M, Avogaro, Cignarella, Fadini (2019) Mitochondrial Calcium Uptake Is Instrumental to Alternative Macrophage Polarization and Phagocytic Activity. Int J Mol Sci 20:4966. https://doi.org/10.3390/ijms20194966
  31. Zumerle S, Calì B, Munari F, Angioni R, Di Virgilio F, Molon B, Viola A (2019) Intercellular Calcium Signaling Induced by ATP Potentiates Macrophage Phagocytosis. Cell Rep 27(1):1-10.e4. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2019.03.011

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Iba-1-иммунопозитивные структуры в препаратах печени: (a, с) — в печени крысы линии SHR, увеличение микроскопа х10 (a) и х100 (с); (b, d) — в печени крысы породы Wistar, увеличение микроскопа х10 (b) и х100 (d). Звездочка — центральная вена; закрашенная стрелка — клетки Купфера с выраженными цитоплазматическими отростками; прозрачная стрелка — клетки Купфера эллипсоидной формы. Объективы Plan 10х/0.22 (a; b); Plan 100x/1.25 (с; d).

Скачать (851KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Структура печеночных триад в препарате печени: (a, c) — в печени крысы линии SHR; (b; d) — в печени крысы породы Wistar. Гистологическое окрашивание препаратов анилиновым синим (a; b), гематоксилином и эозином (с; d). Объектив Plan 40х/0.65.

Скачать (1MB)
Метаданные
4. Рис. 3. Результат статистического сравнения Iba-1-иммунопозитивных структур двух групп (SHR n = 7; Wistar n = 7): (a) — общая площадь Iba-1-иммунопозитивных клеток; (b) — число выявленных структур в одном поле зрения; (с) — размер клеток Купфера и их фрагментов. Линия внутри бокс-плота отображает медиану (Ме) распределения иммунопозитивных структур.

Скачать (224KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Оценка равномерности распределения иммунопозитивных структур на изображениях: (a) — оценка равномерности распределения структур с помощью индекса Шеннона (P). Относительно более низкие значения индекса говорят о наличии кластеризации, высокие — о равномерности распределения структур; (b) — Число кластеризованных структур на изображениях. Алгоритм DBSCAN. Линия внутри бокс-плота отображает медиану (Ме) распределения иммунопозитивных структур.

Скачать (257KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024