Artículo de método

Modelos preclínicos y modalidades de imagen del microambiente tumoral en metástasis

DOI:

10.3791/64933

17 de marzo de 2023

En este artículo

Editorial

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Esta colección retrata sistemas más allá de los métodos experimentales tradicionales de investigación del cáncer para el estudio del microambiente tumoral, un elemento esencial para el crecimiento tumoral y la metástasis. Dichos sistemas son tridimensionales, involucran imágenes de alta profundidad y alta resolución (a menudo con el tiempo, lo que requiere herramientas complejas de análisis de imágenes) y utilizan tejido derivado del paciente y / o emplean andamios sintéticos o descelularizados.

Para enfermedades con necesidades clínicas no cubiertas, como el cáncer de páncreas, colorrectal y cerebral, en las que la traducibilidad de los modelos singénicos o de xenoinjerto de ratón es baja, el establecimiento y expansión de biobancos es esencial. Bürtin et al.1 proporcionan una guía sobre cómo logran esto, incluida la expansión del material donante en xenoinjertos derivados de pacientes (PDX), estableciendo así un biobanco vivo que recapitula de cerca la histología y los cursos de la enfermedad de los pacientes. A través de la optimización constante del protocolo y la estrecha colaboración y comunicación con el personal quirúrgico, los autores informan tasas de crecimiento del 63% para PDX colorrectales y del 48% para PDX pancreáticos. Este progreso no llega a ser útil como un proxy de prueba-tratamiento para pacientes individuales que necesitan opciones de tratamiento inmediatas, únicamente debido al largo período de tiempo requerido para el establecimiento del modelo. No obstante, es útil para comprender mejor la biología tumoral y ayudar a futuros pacientes con características tumorales similares. Además, Tew et al.2 describen el establecimiento y uso de PDX metastásicos del sistema nervioso central (SNC), destacando la importancia de la vía de inoculación tisular para el éxito del crecimiento y los fines de estudio.

Alternativamente a los modelos PDX, los cultivos ex vivo de cortes tumorales derivados del paciente proporcionan un sistema potencialmente más rápido y económico, con una matriz y arquitectura nativas, tanto multicelulares como heterotípicas, que se pueden usar para probar las respuestas a los medicamentos. Braun et al.3 presentan sus cultivos organotípicos en corte (OTSC) para tumores primarios pancreáticos y metástasis. Transmiten un método desde el establecimiento y monitoreo del xenoinjerto, que incluye: fabricación de un dispositivo para respaldar imágenes en vivo del corte ex vivo ; recolección de cortes tumorales; cultivo de rebanadas y crecimiento ex vivo ; y imágenes y análisis de imágenes. En otro ejemplo, Ciraku et al.4 proporcionan un método integral para estudiar las metástasis cerebrales y su tratamiento mediante el uso de cortes de tumores metastásicos cerebrales ex vivo .

El tejido adyacente al tumor y la matriz extracelular también son clave para comprender completamente la metástasis. Jelinek et al.5 proporcionan un PDX para estudiar el impacto de los fibroblastos asociados al cáncer en el crecimiento tumoral, utilizando fibroblastos dérmicos derivados de pacientes para coinyectarse con líneas celulares de melanoma humano. Mayorca-Guiliani et al.6 describen un método para descelularizar el corazón y los pulmones de ratones y generar un andamio intacto, que puede usarse para sembrar células y, lo que es más importante, para comprender la ubicación / topología y la composición de la matriz extracelular (ECM) de estos órganos. Los pulmones son particularmente un sitio muy común de metástasis para varios tipos de tumores. Este método también se puede utilizar para generar otros andamios ECM. El colágeno es uno de los principales componentes de la MEC, y los cambios topológicos en el colágeno fibrilar se han asociado con la progresión de la enfermedad. Liu et al.7 proporcionan una herramienta de análisis de imágenes de código abierto para cuantificar la organización del colágeno fibrilar a partir de imágenes de tomografía confocal de alta dimensión y alta resolución. Parte de la relevancia de la ECM es su adaptabilidad a factores externos, como la presión. La ECM adopta diferentes propiedades biofísicas en respuesta a estos factores externos que pueden afectar el crecimiento tumoral. Utilizando geles de colágeno y fibrinógeno, Calitz et al.8 introducen un modelo biomimético para el cáncer de hígado que imita su capacidad de ajuste de ECM en un entorno 3D. Los autores crean condiciones experimentales que recapitulan las propiedades biofísicas del hígado fibrótico y cirrótico, así como del carcinoma hepatocelular (HCC) para estudiar las interacciones tumor-estroma en el HCC. Los modelos biomiméticos creados (que cubren una amplia gama de rigidez) exhiben respuestas de tratamiento más representativas en comparación con los cultivos 2D.

Otros enfoques heterotípicos para imitar la metástasis incluyen cultivos de organoides, órganos en chips y / o sistemas de cocultivo microfluídicos, que están evolucionando hacia sistemas complejos para acomodar el cocultivo de células inmunes y cancerosas con necesidades de condición de cultivo muy diferentes. Chakrabarti et al.9 presentan un sistema de organoides que incluye células T y mieloides, así como células de cáncer gástrico autólogo de origen humano en un cocultivo de organoides y células inmunitarias que sirve como modelo preclínico para predecir la eficacia de la terapia dirigida. De Ninno et al.10 describen un concepto similar utilizando sistemas de cocultivo microfluídico compatibles con mediciones dinámicas y multiparamétricas. Oliver et al.11 describen la fabricación, siembra, obtención de imágenes y análisis de células cancerosas y el microambiente tisular (TME) de un nuevo nicho hematoencefálico microfluídico 3D (μmBBN)11. Los autores muestran el uso de la inteligencia artificial para identificar las diferencias fenotípicas de las células cancerosas que son capaces de superar la barrera hematoencefálica, y asignan a esas células un potencial metastásico cerebral objetivo. Esto se puede utilizar para responder preguntas básicas y traslacionales sobre la metástasis, la eficacia terapéutica y el papel del TME en ambos.

En conjunto, los autores que contribuyen a esta colección proporcionan al campo de la TME y la metástasis una gama de métodos innovadores y listos para usar para responder preguntas clave que los cultivos in vitro monotípicos 2D no pueden abordar. En última instancia, la amplia implementación de estos métodos mejorará nuestra comprensión de los ecosistemas tumorales y, por lo tanto, ayudará a desarrollar terapias dirigidas a TME contra la enfermedad metastásica, una afección que sigue siendo un desafío para tratar y con un alto impacto en la supervivencia y la calidad de vida de los pacientes.

Divulgaciones

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

El editor no tiene divulgaciones.

Agradecimientos

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Al editor le gustaría reconocer a todos los autores que contribuyeron por sus excelentes presentaciones.

Referencias

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Bürtin, F., et al. Creation and maintenance of a living biobank - how we do it. Journal of Visualized Experiments. (170), e62065(2021).
  2. Tew, B. Y., Salhia, B. The establishment and utilization of patient derived xenograft models of central nervous system metastasis. Journal of Visualized Experiments. (171), e62264(2021).
  3. Braun, R., et al. Organotypic slice cultures as preclinical models of tumor microenvironment in primary pancreatic cancer and metastasis. Journal of Visualized Experiments. (172), e62541(2021).
  4. Ciraku, L., et al. An ex vivo brain slice model to study and target breast cancer brain metastatic tumor growth. Journal of Visualized Experiments. (175), e62617(2021).
  5. Jelinek, D., et al. A mouse model to investigate the role of cancer-associated fibroblasts in tumor growth. Journal of Visualized Experiments. (166), e61883(2020).
  6. Mayorca-Guiliani, A. E., et al. Decellularization of the murine cardiopulmonary complex. Journal of Visualized Experiments. (171), e61854(2021).
  7. Liu, Y., Eliceiri, K. W. Quantifying fibrillar collagen organization with curvelet transform-based tools. Journal of Visualized Experiments. (165), e61931(2020).
  8. Calitz, C., et al. A biomimetic model for liver cancer to study tumor-stroma interactions in a 3D environment with tunable bio-physical properties. Journal of Visualized Experiments. (162), e61606(2020).
  9. Chakrabarti, J., Koh, V., So, J. B. Y., Yong, W. P., Zavros, Y. A preclinical human-derived autologous gastric cancer organoid/immune cell co-culture model to predict the efficacy of targeted therapies. Journal of Visualized Experiments. (173), e61443(2021).
  10. De Ninno, A., et al. Microfluidic co-culture models for dissecting the immune response in in vitro tumor microenvironments. Journal of Visualized Experiments. (170), e61895(2021).
  11. Oliver, C. R., Westerhof, T. M., Castro, M. G., Merajver, S. D. Quantifying the brain metastatic tumor micro-environment using an organ-on-a chip 3D model, machine learning, and confocal tomography. Journal of Visualized Experiments. (162), e61654(2020).

Reimpresiones y permisos

Solicitar permiso para reutilizar el texto o las figuras de este artículo de JoVE

Solicitar permiso

Etiquetas

Cancer ResearchCancer BiologyExperimental ModelsImaging TechniquesMetastatic Disease

Artículos relacionados