Network dynamics of coupled mitochondrial oscillators in cardiac cells

Abstract

Inter-mitochondrial coupling in cardiac cells initiates synchronized mitochondrial network behavior under oxidative and metabolic stress. Cellular imbalances in reactive oxygen species (ROS) handling lead to a collapse of inner mitochondrial membrane potential and ensuing self-sustained periodic inner membrane potential oscillations that are propagated by ROS-induced ROS release. Gaining information about the temporal properties of individual mitochondrial oscillators is essential to comprehend the network’s intrinsic spatio-temporal organization. In the present work, signal processing tools have been developed to detect individual mitochondrial tetramethylrhodamine ethyl ester fluorescence oscillations and assess their dynamical properties, using wavelet analysis. Motivated by heterogeneous frequency behavior, mitochondria were sorted according to their frequencies into different mitochondrial clusters with similar frequencies. For the largest cluster, signal analysis of the mitochondrial network showed an inverse relationship between cluster size and cluster frequency as well as between cluster amplitude and cluster size. Cross correlation coefficients between neighboring mitochondria clustered along the myocyte striations were higher than for neighboring mitochondria clustered perpendicularly to striations, thus indicating anisotropic communication between mitochondria. The results suggested that frequency and amplitude modulation of clusters of synchronized mitochondria arise through strong changes in local coupling between neighboring mitochondria. Therefore, apart from isolated glucose-perfused cardiac cells, the same signal processing tools were applied to uncover similar spatio-temporal mitochondrial cluster properties in myocytes of the intact heart, where myocytes are physiologically connected through gap junctions. Furthermore, given the switch in energy substrate utilization during heart failure, cardiac cells were perfused with metabolic agents other than glucose (pyruvate, lactate and b-hydroxy-butyrate) to reveal substrate- specific spatio-temporal mitochondrial network organization. Moreover, a stochastic phase model was developed that extends the basic Kuramoto model for a network of coupled oscillators to time-dependent coupling constants and frequencies that drift in time for each mitochondrial oscillator. The model therefore quantifies mitochondrial coupling in the pathophysiological regime via substrate-specific coupling constants. Coupling was found to be stronger for cluster mitochondria than for non-cluster mitochondria and to be stronger for higher oscillation frequencies. The findings indicate a strong mutual influence of ROS formation and metabolic pathway alterations on mitochondrial spatio-temporal organization.

Unter Einwirkung von oxidativem und metabolischem Stress kann die Kopplung zwischen Mitochondrien in Herzzellen ein synchronisiertes Verhalten des mitochondrialen Netzwerkes initiieren. Zelluläre Ungleichgewichte im Umgang der Zelle mit reaktiven Sauerstoffspezies (ROS) führen zu einem Kollaps des inneren mitochondrialen Membranpotentials und die folgenden sich selbst- erhaltenden periodischen Membranpotential-Oszillationen werden über ROS- induzierte ROS-Freisetzung propagiert. Es ist für das Verständnis der intrinsischen spatio-temporalen Organisation des mitochondrialen Netzwerkes essenziell, Informationen über die temporalen Eigenschaften der individuellen mitochondrialen Oszillatoren zu gewinnen. In der vorliegenden Arbeit sind Methoden zur Signalprozessierung entwickelt worden, um individuelle mitochondriale Tetramethylrhodamineethylester-Fluoreszenz-Oszillationen zu detektieren und, mit der Hilfe von Wavelet-Analyse, deren dynamischen Eigenschaften zu beurteilen. Heterogene Frequenzeigenschaften von Mitochondrien dienten als Motivation, Mitochondrien nach ihren Frequenzen in verschiedene mitochondriale Cluster mit ähnlichen Frequenzen einzuteilen. Für das größte solche Cluster zeigte die Signalanalyse des mitochondrialen Netzwerks eine inverse Beziehung zwischen Cluster-Größe und Cluster-Frequenz und ebenso zwischen Cluster-Amplitude und Cluster-Größe. Höhere Kreuzkorrelation-Koeffizienten zwischen benachbarten Mitochondrien, die entlang der Streifung der Herzzelle angehäuft sind, als zwischen senkrecht dazu angehäuften Mitochondrien, weisen auf eine anisotrope Kommunikation zwischen Mitochondrien hin. Die Resultate ließen vermuten, dass Modulation von Frequenz und Amplitude der Cluster von synchronisierten Mitochondrien anhand von starken Veränderungen der lokalen Kopplung zwischen benachbarten Mitochondrien entstehen. Deshalb wurde dieselbe Art der Signalprozessierung neben isolierten Glukose-perfundierten Herzzellen auch für Verbände von Herzzellen angewandt, die physiologisch über gap junctions miteinander verbunden sind. Es konnten ähnliche spatio-temporale Eigenschaften der mitochondrialen Cluster festgestellt werden. Da während Herzinsuffizienz ein Wechsel in der energetischen Substratausnutzung stattfindet, wurden die Herzzellen zudem mit, neben Glukose, weiteren metabolisch relevanten Lösungen perfundiert (Pyruvat, Laktat, b-Hydroxybutyrat). Hier zeigte sich eine substrat-spezifische spatio-temporale Organisation des mitochondrialen Netzwerks. Weiter wurde ein stochastisches Phasenmodell entwickelt, welches das grundlegende Kuramoto-Modell eines Netzwerks von gekoppelten Oszillatoren auf für jeden mitochondrialen Oszillator zeitabhängige Kopplungskonstanten und Frequenzen erweitert, die im zeitlichen Verlauf von ihrer Ausgangsfrequenz abdriften. Das Modell quantifiziert so mitochondriale Kopplung im pathophysiologischen Regime über substrat-spezifische Kopplungskonstanten. Die Kopplung zwischen Cluster-Mitochondrien wurde als stärker als zwischen Nicht- Cluster-Mitochondrien festgestellt. Außerdem war die mitochondriale Kopplung stärker bei höheren Oszillationsfrequenzen. Die Ergebnisse verdeutlichen den gemeinsamen Einfluss von ROS-Formierung und Veränderungen der metabolischen Übertragungswege auf die mitochondriale spatio-temporale Organisation.