2020年3月14日
颅骨外植体的ex vivo培养可作为研究骨生理学以及评估药物在骨重塑和骨疾病中潜在作用的有力工具。本方案描述了从小鼠新生颅骨中分离颅骨外植体的制备与培养方法,以及其应用。
本实验的目的是建立一种离体模型,用于评估骨重塑,并通过颅骨培养或与癌细胞共培养来重建肿瘤-骨微环境。目前大多数颅骨培养技术是一种器官培养系统,利用新生小鼠的颅骨骨组织来评估骨重塑过程。您可利用该系统检测多种分子的治疗潜力,或通过与癌细胞共培养来重建骨-肿瘤微环境。
所有这些均可在短时间内通过一种简单、便捷且低成本的检测方法实现。该技术的目的是利用小鼠颅骨器官培养的离体模型,作为评估癌症骨微环境中骨再生的工具。首先,选择一只幼鼠并将其置于超净台中。
我们使用5至7日龄小鼠幼崽的颅骨。用注射器固定头部,剪开皮肤,充分暴露头皮区域以便分离颅骨。辨认颅骨的缝合线,包括矢状缝、冠状缝和人字缝。
沿人字缝做一直线切口,切至眼睛水平位置。在两侧分别从人字缝向冠状缝方向切割。以45度角再做一切口,连接先前切口的末端与前囟切口的末端。
明确定义颅骨缝线(矢状缝、额缝、冠状缝、人字缝)对于确保正确的组织包埋和组织学分析至关重要。使用尖头镊子取下颅盖骨,并将其置于培养皿盖上。用手术刀从后囟处沿矢状缝经冠状缝作一直线切口。
获得两半头盖骨。用镊子分别夹取每一块头盖骨,放入盛有磷酸盐缓冲液(PBS)的新培养皿中。进行培养时,将头盖骨半片置于含有1毫升培养基的24孔组织培养板中,在37摄氏度下孵育24小时。
我们还可以利用原代颅骨细胞培养来重建肿瘤-骨微环境,以研究骨吸收。为此,可将颅骨组织与癌细胞共培养,或与癌细胞的条件培养基共同培养。24小时后,移除原培养基,并更换为含有待测处理因素的新培养基。
如果希望评估癌细胞与骨之间的相互作用,或重建肿瘤-骨微环境,可将颅骨瓣转移至低细胞黏附培养板中,以避免癌细胞黏附于培养板表面。用胰蛋白酶消化癌细胞,计数后小心地将其接种于半颅骨瓣的上方。也可使用癌细胞的条件培养基,并用其孵育半颅骨瓣。
在37摄氏度、5% CO2条件下培养六至七天。第三天更换培养基后继续培养。共培养中使用的细胞数量取决于癌细胞系。
首先,需要优化用于诱导反应的细胞数量。培养后,颅骨需经过固定、脱钙和石蜡包埋处理。随后,组织在切片机中切片,进行染色,并开展组织形态计量学分析。
包埋颅骨时可能会比较困难。为确保组织在包埋过程中得到保护,可将组织置于海绵之间,或在放入包埋盒前用滤纸或其他吸水纸包裹。进行组织处理时,用滤纸将半颅骨包裹起来。
然后,将样本放入包埋盒中,在4°C条件下用中性缓冲福尔马林固定24小时。为脱去颅骨的钙质,将包埋盒置于10% EDTA溶液中,在4°C条件下脱钙48小时。使用自动组织处理机对含有半颅骨的组织包埋盒进行组织处理。
按照常规的日间轮转周期进行处理,然后包埋于石蜡中。切片时,使用切片机切出四张显微切片,将切片贴附于玻璃载玻片上,并用苏木精和伊红染色。通过组织学分析对骨表面及骨重塑区域进行定量分析。
使用成像软件分析了第七天颅骨的图像。进行定量评估时,首先定义分析区域。在组织切片上寻找四叉形的顶骨区域,以确定方位和骨缝位置。
定义冠状缝,并识别一侧的长骨表面,然后识别另一侧的短表面。在40倍放大倍数下,找到冠状缝,并沿长骨表面向远离缝线方向移动两到三个视野。拍摄该区域的图像用于分析。
可以使用图像软件分析骨组织的结构完整性。可对颅顶骨半片的厚度和骨面积进行定量组织形态学分析。准确的颅顶骨分析依赖于良好的包埋和正确的取向,以获得一致的组织学结果。
每个实验条件务必使用至少三块颅骨。此处,我们可以观察到骨的结构。橙色部分显示的是骨组织。
我们还可以观察到骨膜、骨细胞、骨内膜以及骨的其他部分。在本实验中,我们使用胰岛素来促进骨重建。与对照组相比,可见骨面积显著增加。
在此,我们可以观察到 MDA-MB-231 细胞系对颅骨模型的影响。与对照组相比,癌细胞的存在会诱导破骨因子的产生,从而促进骨破坏。我们采用颅骨模型,通过将癌细胞与骨组织共培养并结合组织学分析,来评估骨再生及癌细胞与骨之间的相互作用。
我们还通过定量实时 PCR 验证数据。该体外模型具有多种优势,例如骨组织的三维结构和细胞多样性得以保留,且实验条件可控。此外,该模型操作简便,可在较短时间内观察到结果,且成本较低。
并且可与其他技术结合使用,如定量实时 PCR、显微镜和微计算机断层扫描。
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本文介绍了一种用于新生小鼠颅骨离体培养的实验方案,旨在研究骨生理学并评估药物对骨重塑的影响。该技术可用于重建肿瘤-骨微环境。
这种离体颅骨模型提供了一个生理相关性较强的系统,可在受控且可重复的条件下评估骨重塑动态及肿瘤-骨相互作用。该模型通过保留天然组织结构和细胞多样性,能够对靶向骨转移或骨质疏松症的治疗候选药物进行早期机制性风险评估。该检测方法在明确定义的条件下定量分析骨的同化和分解代谢反应,从而支持在先导化合物筛选中获得更具预测性的结果。
该方法适用于从靶点验证到先导化合物优化的整个发现流程,尤其适用于具有骨骼调节作用的药物以及对骨骼产生效应的抗癌药物。