Immune cells such as natural killer (NK) cells migrate with high speeds of several µm/min through dense tissue, but the traction forces are unknown. We present a method to measure dynamic traction forces of fast migrating cells in non-linear biopolymer matrices. The method accounts for the mechanical non-linearity of the 3D tissue matrix and can be applied to time series of confocal or bright-field image stacks. The method is highly sensitive over a large range of forces and object sizes, from ∼1 nN for axon growth cones up to ∼10 µN for mouse intestinal organoids. We find that NK cells display bursts of large traction forces that increase with matrix stiffness and facilitate migration through tight constrictions.

Abstract Cellular force generation and force transduction are of fundamental importance for numerous biological processes and can be studied with the methods of Traction Force Microscopy (TFM) and Monolayer Stress Microscopy. Traction Force Microscopy and Monolayer Stress Microscopy solve the inverse problem of reconstructing cell-matrix tractions and inter- and intra-cellular stresses from the measured cell force-induced deformations of an adhesive substrate with known elasticity. Although several laboratories have developed software for Traction Force Microscopy and Monolayer Stress Microscopy computations, there is currently no software package available that allows non-expert users to perform a full evaluation of such experiments. Here we present pyTFM, a tool to perform Traction Force Microscopy and Monolayer Stress Microscopy on single cells, cell patches and cell layers grown in a 2-dimensional environment. pyTFM was optimized for ease-of-use; it is open-source and well documented (hosted at https://pytfm.readthedocs.io/ ) including usage examples and explanations of the theoretical background. pyTFM can be used as a standalone Python package or as an add-on to the image annotation tool ClickPoints . In combination with the ClickPoints environment, pyTFM allows the user to set all necessary analysis parameters, select regions of interest, examine the input data and intermediary results, and calculate a wide range of parameters describing forces, stresses, and their distribution. The Monolayer Stress Microscopy implementation in pyTFM allows for the analysis of small cell patches and single cells; we analyze the accuracy and performance of Traction Force Microscopy and Monolayer Stress Microscopy algorithms using synthetic and experimental data from epithelial cell patches.

Cells cultured in 3D fibrous biopolymer matrices exert traction forces on their environment that induce deformations and remodeling of the fiber network. By measuring these deformations, the traction forces can be reconstructed if the mechanical properties of the matrix and the force-free matrix configuration are known. These requirements severely limit the applicability of traction force reconstruction in practice. In this study, we test whether force-induced matrix remodeling can instead be used as a proxy for cellular traction forces. We measure the traction forces of hepatic stellate cells and different glioblastoma cell lines and quantify matrix remodeling by measuring the fiber orientation and fiber density around these cells. In agreement with simulated fiber networks, we demonstrate that changes in local fiber orientation and density are directly related to cell forces. By resolving Rho-kinase (ROCK) Inhibitor-induced changes of traction forces and fiber alignment and density in hepatic stellate cells, we show that the method is suitable for drug screening assays. We conclude that differences in local fiber orientation and density, which are easily measurable, can be used as a qualitative proxy for changes in traction forces. The method is available as an open-source Python package with a graphical user interface.

ABSTRACT Numerous cell functions are accompanied by phenotypic changes in viscoelastic properties, and measuring them can help elucidate higher-level cellular functions in health and disease. We present a high-throughput, simple and low-cost microfluidic method for quantitatively measuring the elastic (storage) and viscous (loss) modulus of individual cells. Cells are suspended in a high-viscosity fluid and are pumped with high pressure through a 5.8 cm long and 200 µm wide microfluidic channel. The fluid shear stress induces large, near ellipsoidal cell deformations. In addition, the flow profile in the channel causes the cells to rotate in a tank-treading manner. From the cell deformation and tank treading frequency, we extract the frequency-dependent viscoelastic cell properties based on a theoretical framework developed by R. Roscoe 1 that describes the deformation of a viscoelastic sphere in a viscous fluid under steady laminar flow. We confirm the accuracy of the method using atomic force microscopy-calibrated polyacrylamide beads and cells. Our measurements demonstrate that suspended cells exhibit power-law, soft glassy rheological behavior that is cell cycle-dependent and mediated by the physical interplay between the actin filament and intermediate filament networks.