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한빛사논문

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박상우
박상우Sangwoo Park

한국기초과학지원연구원

ACS Nano, Publication Date:January 7, 2020 | https://doi.org/10.1021/acsnano.9b07993 Label-Free Tomographic Imaging of Lipid Droplets in Foam Cells for Machine-Learning-Assisted Therapeutic Evaluation of Targeted Nanodrugs

Sangwoo Park1,†, Jae Won Ahn2,†, YoungJu Jo3,4,†,‡, Ha-Young Kang1, Hyun Jung Kim5, Yeongmi Cheon1, Jin Won Kim5, YongKeun Park3,4,6, Seongsoo Lee1,* and Kyeongsoon Park2,*

1Gwangju  Center,  Korea Basic  Science  Institute  (KBSI), Gwangju,  61186, Korea.
2Department  of Systems  Biotechnology,  Chung-Ang  University,  Anseong,  Gyeonggi,  17546, Korea.
3Department  of Physics,  Korea Advanced  Institute  of Science  and Technology  (KAIST), Daejeon,  34141, Korea.
4KAIST Institute  for  Health  Science  and Technology,  KAIST, Daejeon,  34141, Korea.
5Cardiovascular  Center, Korea University  Guro Hospital,  Seoul,  08308, Korea.
6Tomocube  Inc., Daejeon,  34051, Korea

†Authorscontributed equally
‡Present  address: Department  of Applied  Physics,  Stanford  University,  Stanford,  CA 94305, United  States.
*Corresponding  Authors

Abstract

Lipid droplet (LD) accumulation, a key feature of foam cells, constitutes an attractive target for therapeutic intervention in atherosclerosis. However, despite advances in cellular imaging techniques, current noninvasive and quantitative methods have limited application in living foam cells. Here, using optical diffraction tomography (ODT), we performed quantitative morphological and biophysical analysis of living foam cells in a label-free manner. We identified LDs in foam cells by verifying the specific refractive index using correlative imaging comprising ODT integrated with three-dimensional fluorescence imaging. Through time-lapse monitoring of three-dimensional dynamics of label-free living foam cells, we precisely and quantitatively evaluated the therapeutic effects of a nanodrug (mannose–polyethylene glycol–glycol chitosan–fluorescein isothiocyanate–lobeglitazone; MMR-Lobe) designed to affect the targeted delivery of lobeglitazone to foam cells based on high mannose receptor specificity. Furthermore, by exploiting machine-learning-based image analysis, we further demonstrated therapeutic evaluation at the single-cell level. These findings suggest that refractive index measurement is a promising tool to explore new drugs against LD-related metabolic diseases.

KEYWORDS : atherosclerosis, foam cell, lipid droplet, 3-D holotomography, refractive index, machine learning

논문정보

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  • 한국대학신문
  • 2020. 02. 27
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