Physiologische Rand-3D-Sphäroide für antineoplastisches Arzneimittel-Screening, um Krebs-Stammzellen gezielt anzusprechen

Michael E. Bregenzer; Ciara Davis; Eric N. Horst; Pooja Mehta; Caymen M. Novak; Shreya Raghavan; Catherine S. Snyder; Geeta Mehta

doi:10.3791/59696

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Methodenartikel

Physiologische Rand-3D-Sphäroide für antineoplastisches Arzneimittel-Screening, um Krebs-Stammzellen gezielt anzusprechen

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DOI:

10.3791/59696

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5. Juli 2019

Michael E. Bregenzer^*¹ , Ciara Davis^*¹ , Eric N. Horst^*¹ , Pooja Mehta^*² , Caymen M. Novak^*¹ , Shreya Raghavan^*² , Catherine S. Snyder^*² , Geeta Mehta¹^,²^,³^,⁴

¹Department of Biomedical Engineering, University of Michigan, ²Department of Materials Science and Engineering, University of Michigan, ³Rogel Cancer Center, School of Medicine, University of Michigan, ⁴Macromolecular Science and Engineering, University of Michigan

^* These authors contributed equally

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Dieses Protokoll beschreibt die Erzeugung von vom Patienten abgeleiteten Sphäroiden und nachgelagerte Analysen, einschließlich Quantifizierung der Proliferation, Zytotoxizitätstests, Durchflusszytometrie, Immunfluoreszenzfärbung und konfokale Bildgebung, um Potenzial der Kandidaten als antineoplastische Therapeutika. Dieses Protokoll unterstützt Präzisionsmedizin mit der Identifizierung spezifischer Medikamente für jeden Patienten und das Krankheitsstadium.

Zusammenfassung

In diesem Protokoll beschreiben wir das Verfahren zur Erzeugung von Tumorsphäroiden innerhalb von 384 gut hängenden Tröpfchen, um ein Hochdurchsatzscreening von Krebstherapeutika in einer physiologisch repräsentativen Mikroumgebung zu ermöglichen. Wir skizzieren die Bildung von patientenabgeleiteten Krebsstammzellsphäroiden sowie die Manipulation dieser Sphäroide für eine gründliche Analyse nach medikamentöser Behandlung. Insbesondere beschreiben wir die Sammlung von Sphäroidmorphologie, Proliferation, Lebensfähigkeit, Arzneimitteltoxizität, Zellphänotyp und Zelllokalisierungsdaten. Dieses Protokoll konzentriert sich stark auf Analysetechniken, die leicht mit der 384-Well hängenden Tropfen-Plattform implementiert werden können, so dass es ideal für High-Through-Through-Drogen-Screening. Während wir die Bedeutung dieses Modells in der Eierstockkrebsforschung und der Krebsstammzellforschung betonen, ist die 384-Well-Plattform für die Erforschung anderer Krebsarten und Krankheitsmodelle zugänglich und erweitert den Nutzen der Plattform auf viele Bereiche. Durch die Verbesserung der Geschwindigkeit des personalisierten Arzneimittelscreenings und der Qualität der Screening-Ergebnisse durch leicht zu implementierende physiologisch repräsentative 3D-Kulturen wird diese Plattform bei der Entwicklung neuer Therapeutika und patientenspezifischer Behandlungsstrategien und haben daher weitreichende klinische Auswirkungen.

Einleitung

Die weltweite krebsbedingte Sterblichkeit erreichte 2018 eine Zahl von 9,8 Millionen Todesfällen¹, was die Notwendigkeit der Entwicklung verbesserter Therapeutika unterstreicht. Leider steigen die Kosten für die Entwicklung von Krebsmedikamenten, wobei die Entwicklung eines einzigen Medikaments, das etwa 650 Millionen US-Dollar kostet, darauf hinweist, dass verbesserte Strategien zur Entwicklung neuer Krebsmedikamente erforderlich sind. Krebsstammzellen (CSCs), die durch erhöhte Chemoresistenz gekennzeichnet sind³, die Fähigkeit zur Selbsterneuerung und die Fähigkeit, neue Tumoren