Online high throughput microfluidic single cell analysis for feed-back experimentation

• Online-fähige mikrofluidische Hochdurchsatz-Einzelzellanalyse mit rückgekoppelter Experimentsteuerung

Sachs, Christian Carsten; Wiechert, Wolfgang (Thesis advisor); Usadel, Björn (Thesis advisor)

Aachen (2018, 2019)
Doktorarbeit

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2018

Kurzfassung

Zelluläre Heterogenitäten spielen beim Verständnis und dem Optimieren bio(techno)logischer Prozesse eine wichtige Rolle. Die mikrofluidische Einzelzell-Kultivierung in Verbindung mit Lebendzell-Zeitraffermikroskopie bietet ein mächtiges Werkzeug um die Heterogenitäten auf Einzelzellniveau zeitlich aufgelöst zu untersuchen. In diesem Gebiet wurden in den letzten Jahren vielseitige Kultivierungssysteme sowie Bildverarbeitungswerkzeuge beschrieben. Hierbei werden Bilddatensätze nach dem Experiment analysiert, was zu einem statischen Ablauf mit nachgeschaltetem Erkenntnisgewinn führt. Bilddaten direkt bei ihrer Entstehung zu analysieren, ermöglicht das schnellere Erlangen von Erkenntnissen und eröffnet neue Experimentiermöglichkeiten, bei der die Ergebnisse rückgekoppelt zur weiteren Steuerung der Abläufe verwendet werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurden online-fähige Verfahren zur rückgekoppelten Experimentsteuerung erarbeitet: Die Anwendung und Entwicklung von Bildanalysepipelines, sowie die Entwicklung der neuen Plattform HiMiCs, zur automatischen Experimentführung: Für die die Analyse von 1D-Wachstumskanälen wurde eine bestehende Bildanalysepipeline angewandt und angebunden, zur Auswertung filamentös wachsender Mikroorganismen in Kultivierungskammern eine neue Bildanalysepipeline entwickelt und angewandt, und ein Verfahren zur Segmentierung stäbchenförmiger Bakterien wurde auf Basis von maschinellem Lernen entwickelt. Die Experimentplattform HiMiCs bietet Möglichkeiten zur Steuerung des Mikroskops auf einer hohen Ebene und bietet zusätzliche Hilfestellungen speziell zugeschnitten auf mikrofluidische Versuche. Dazu sind die Hardwaresteuerung des Mikroskops und zusätzlicher Peripherie, Bildanalyse und Fernsteuerung sowie entfernte Datenspeicherung in einer zentralen Software implementiert, gemeinsam mit Möglichkeiten zur Anbindung von Bildanalyseroutinen. Dies ermöglicht die direkte, automatische Bildanalyse während der Bildakquise. Die Ergebnisse werden direkt dem Nutzer zur Einflussnahme bereitgestellt, sowie an eine einfache, aber mächtige Skript-Schnittstelle weitergereicht, wobei die Ergebnisse zur modellgestützten Steuerung des Experiments dienen können. Des Weiteren wird ein Simulator zur synthetischen Bildgenerierung beschrieben, der reine in silico Testszenarien der Plattform ermöglichen kann und darüber hinaus Einblicke in Mikrokoloniewachstum bringen kann. In einer erfolgreichen Machbarkeitsstudie wurde das Wachstum des biotechnologisch relevanten Organismus Corynebacterium glutamicum durch Nährstoffverfügbarkeit reguliert. Somit legt die Experimentsteuerplattform, HiMiCs, das Fundament für neue Arten von Experimenten, und verkürzt die Zeit zum Erkenntnisgewinn: Anhand biologischen Verhaltens lassen sich Experimentbedingungen automatisch anpassen, und so den Zyklus aus Datengenerierung, Auswertung und Parameterauswahl innerhalb eines Experiments schließt.

Einrichtungen

• Lehrstuhl für Computational Systems Biotechnology (FZ Jülich) [420410]