Cellernas biologiska membran och deras beståndsdelar (organeller) är uppdelade i små områden (nanodomäner) som består av fetter (lipider) och proteiner.
Dessa specialiserade områden utför viktiga uppgifter för cellen, såsom signalering, sortering eller transport. Medan proteinerna i dessa domäner är välkända, förblir lipidfördelningen och beteendet inom dem något av ett mysterium, eftersom lipider rör sig mycket snabbt och befintliga metoder har svårt att visualisera enskilda lipidarter med hög upplösning.
För att lokalisera lipider använder forskare ”bifunktionella lipidprober”, som är mycket små, lätt modifierade lipider som fungerar som molekylära GPS-taggar. Dessa prober kan införas i levande celler, sedan ”frysas fast” med ljus (fotokorslänkning) och senare märkas med fluorescens genom en kemisk reaktion (klickkemi). På detta sätt kan forskare spåra var specifika lipider befinner sig utan att förändra och störa cellen för mycket.
Ljusmikroskopi räcker dock inte för att visualisera små detaljer i cellmembranet. Mer detaljerade bilder kan fås med elektronmikroskopi. Korrelativ ljus- och elektronmikroskopi (CLEM) kombinerar styrkorna hos båda teknikerna. Tillsammans med de bifunktionella lipidproberna visar Lipid-CLEM var de märkta lipiderna befinner sig och gör membranens finstruktur synlig.
Tidigare CLEM-metoder skadade dock antingen membranstrukturen, fungerade endast på cellens yttre yta eller kunde inte skilja mellan enskilda lipidarter. För att lösa dessa problem har Mathilda Lennartz och ett team av forskare i gruppen ledd av André Nadler, gruppledare vid Max Planck-institutet för molekylär cellbiologi och genetik (MPI-CBG) i Dresden, Tyskland, samt i gruppen ledd av Ori Avinoam vid Weizmann Institute of Science i Rehovot, Israel, nu utvecklat en ny metod som de kallar Lipid-CLEM.
Ny 3D-avbildning av lipider
Lennartz, medförfattare och huvudförfattare till studien som publicerats i Nature Cell Biology, förklarar: ”För att studera lipidsortering i tidiga endosomer – en viktig sorteringsstation inuti cellen – måste cellerna frysas snabbt för att stoppa lipiderna och bevara cellernas membran. Senare kan dessa lipider märkas på mycket tunna skivor av provet, så kallade ’sektioner’, av celler med hjälp av klickkemi. Det är dessa sektioner som vi sedan avbildar med hjälp av Lipid-CLEM-metoden.
”Med Lipid-CLEM observerade vi att ett specifikt lipid som kallas sfingomyelin är vanligare i små vesiklar inuti endosomen och mindre vanligt i rörformiga membrandomäner. Denna separation har redan observerats för vissa proteiner”, säger Lennartz. ”Vår slutsats av detta är att åtminstone vissa lipider, precis som proteiner, också måste sorteras i endosomen. Intressant nog anländer sfingomyelin och en proteinlast samtidigt till den tidiga endosomen i vår studie, men separeras i olika domäner, vilket indikerar att transportvägarna för lipider och proteiner kan divergera under denna sortering.”
Kraften i teamarbete
Avinoams team vid Weizmann-institutet bidrog till denna studie med sin expertis inom korrelativ ljus- och elektronmikroskopi. Avinoam säger: ”Denna studie belyser hur viktigt samarbete är för att driva forskningen framåt. Genom att sammanföra kompletterande expertis kunde vi etablera en metod som gjorde det möjligt att avslöja grundläggande principer för lipidsortering som tidigare var otillgängliga.”
Nadler, korresponderande författare, sammanfattar: ”Vårt Lipid-CLEM-arbetsflöde möjliggör 3D-visualisering av lipiddensiteter i membran-nanodomäner, vilket erbjuder ett nytt sätt att studera lipidorganisation i komplexa cellulära strukturer. Vi kan äntligen studera lipidsortering i membran med den upplösning vi behöver. Vi tror att vår nya metod Lipid-CLEM kommer att hjälpa oss att bättre förstå hur lipider fungerar i celler, eftersom den gör det möjligt för oss att studera både lipider och proteiner tillsammans under membranets organisation och funktion. Detta kan också bidra till en bättre förståelse av sjukdomar relaterade till membrandysfunktion.”
Publikationsuppgifter
H. Mathilda Lennartz et al, Visualizing suborganellar lipid distribution using correlative light and electron microscopy, Nature Cell Biology (2026). DOI: 10.1038/s41556-026-01915-x
