Lysosomen spielen entscheidende Rolle bei der zellulären Homöostase. Die Überwachung von Lysosomen, die Lipide ansammeln, ist eine erhebliche Herausforderung. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung der oberflächenverstärkten Raman-Streuung (SERS) als Methode zur Überwachung intakter Lysosomen, insbesondere hinsichtlich des Einflusses von Arzneimitteln, die den Lipidstoffwechsel stören. Um das Potenzial von SERS zur Untersuchung von Lysosomen in lebenden Zellen zu bewerten, wurden die Wechselwirkungen zwischen trizyklischen Antidepressiva und saurer Sphingomyelinase untersucht. Zunächst wurden Modellsysteme untersucht. Die Wechselwirkungen zwischen den Antidepressiva und Goldnanopartikeln wurden durch SERS charakterisiert. Die Daten zeigten, dass Moleküle mit den Nanopartikeln interagieren. Als Modellsystem der lipidreichen Umgebung wurden Komposite aus Liposomen und Goldnanopartikeln von SERS und Cryo-EM untersucht. Die SERS-Spektren sind charakteristisch für die Lipidzusammensetzung der Vesikel. Die Wechselwirkungen zwischen den Antidepressiva und den Lysosomen wurden in der Fibroblastenzelllinie 3T3 durch SERS und komplementäre Methoden untersucht. In Übereinstimmung mit den SERS-Spektren von Modellsystemen zeigen die SERS-Spektren lebender Zellen Signaturen sowohl der Antidepressiva als auch der Lipide. Um die Unterschiede in den Lysosomen zwischen behandelten und nicht behandelten Zellen aufzudecken, wurde ein zufälliger Waldansatz verwendet. Darüber hinaus wurde SERS verwendet, um die Lipidverteilung in Leishmania-infizierten Makrophagen zu untersuchen, von denen bekannt ist, dass sie Lipide akkumulieren. Die Ergebnisse zeigen, dass SERS verwendet werden kann, um die Lipidzusammensetzung in lebenden Zellen verschiedener Zelltypen zu untersuchen. Als neue methodische Entwicklung zeigt die Random-Forest-Analyse von SERS-Daten, dass Ansätze des maschinellen Lernens für ein besseres Verständnis von Daten aus biologischen Systemen nützlich sein können. / Lysosomes play a crucial role in cellular homeostasis. Monitoring lysosomes that accumulate lipids represents a considerable challenge. This thesis focuses on the development of surface-enhanced Raman scattering (SERS) as a method to monitor intact lysosomes, in particular regarding the influence of drugs that interfere with lipid metabolism. To evaluate the potential of SERS for studying lysosomes in live cells, the interactions between tricyclic antidepressants and acid sphingomyelinase were studied. First, model systems were investigated. The interactions between the antidepressants and gold nanoparticles were characterized by SERS. The data showed that molecules interact with the nanoparticles. As a model system of the lipid-rich environment, composites of liposome and gold nanoparticles were studied by SERS and cryo-EM. The SERS spectra are characteristic of the vesicles’ lipid composition. The interactions between the antidepressants and the lysosomes were studied in the fibroblast cell line 3T3 by SERS and complementary methods. In agreement with the SERS spectra of model systems, the SERS spectra of live cells show signatures of both, the antidepressants and the lipids. To reveal the differences in the lysosomes between treated and non-treated cells, a random forest approach was used. Moreover, SERS was used to study the lipid distribution in Leishmania-infected macrophages known to accumulate lipids. The results show that SERS can be used to investigate lipid composition in live cells of different cell types. As a new methodological development, the random forest analysis of SERS data shows that machine learning approaches can be useful for a better understanding of data from biological systems.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/21978 |
| Date | 28 February 2020 |
| Creators | Živanović, Vesna |
| Contributors | Kneipp, Janina, Lu, Yan, Arenz, Christoph |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ |
| Relation | 10.1021/acs.analchem.8b01451, 10.1021/acs.jpclett.8b03191, 10.1021/acsnano.9b04001, 10.1021/acs.jpcc.7b08026, 10.1117/12.2508584 |
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