Article de méthode

Modèles précliniques et modalités d’imagerie du microenvironnement tumoral dans les métastases

DOI :

10.3791/64933

17 mars 2023

Dans cet article

Éditorial

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Cette collection décrit des systèmes allant au-delà des méthodes expérimentales traditionnelles de recherche sur le cancer pour l’étude du microenvironnement tumoral, un élément essentiel pour la croissance tumorale et les métastases. Ces systèmes sont tridimensionnels, impliquent une imagerie à haute profondeur et à haute résolution (souvent au fil du temps, nécessitant ainsi des outils d’analyse d’imagerie complexes), et utilisent des tissus dérivés de patients et/ou utilisent des échafaudages synthétiques ou décellularisés.

Pour les maladies dont les besoins cliniques ne sont pas satisfaits, comme le cancer du pancréas, le cancer colorectal et le cancer du cerveau, pour lesquelles la traduisibilité des modèles syngéniques ou xénogreffes de souris est faible, la création et l’expansion de biobanques sont essentielles. Bürtin et al.1 fournissent un guide sur la façon dont ils y parviennent, y compris l’expansion du matériel du donneur dans les xénogreffes dérivées de patients (PDX), établissant ainsi une biobanque vivante qui récapitule étroitement l’histologie et l’évolution de la maladie des patients. Grâce à une optimisation constante du protocole et à une collaboration et une communication étroites avec le personnel chirurgical, les auteurs rapportent des taux de croissance de 63 % pour les PDX colorectaux et de 48 % pour les PDX pancréatiques. Ces progrès ne sont pas utiles en tant qu’indicateur de traitement test pour les patients individuels ayant besoin d’options de traitement immédiates, uniquement en raison de la longue période de temps nécessaire à l’établissement du modèle. Il est néanmoins utile de mieux comprendre la biologie tumorale et d’aider les futurs patients présentant des caractéristiques tumorales similaires. De plus, Tew et al.2 décrivent l’établissement et l’utilisation des PDX métastatiques du système nerveux central (SNC), soulignant l’importance de la voie d’inoculation tissulaire pour la réussite de la croissance et de l’étude.

Contrairement aux modèles PDX, les cultures ex vivo de coupes tumorales dérivées de patients fournissent un système potentiellement plus rapide et plus économique, avec une matrice et une architecture natives – à la fois multicellulaires et hétérotypiques – qui peuvent être utilisées pour tester les réponses aux médicaments. Braun et al.3 présentent leurs cultures de coupes organotypiques (OTSC) pour les tumeurs primaires du pancréas et les métastases. Ils transmettent une méthode d’établissement et de surveillance de la xénogreffe, y compris : la fabrication d’un dispositif pour soutenir l’imagerie en direct de la tranche ex vivo ; collection de tranches tumorales ; culture en tranches et croissance ex vivo  ; et l’imagerie et l’analyse d’images. Dans un autre exemple, Ciraku et al.4 proposent une méthode complète pour étudier les métastases cérébrales et leur traitement grâce à l’utilisation de coupes de tumeurs métastatiques cérébrales ex vivo .

Les tissus adjacents à la tumeur et la matrice extracellulaire sont également essentiels pour bien comprendre les métastases. Jelinek et al.5 fournissent un PDX pour étudier l’impact des fibroblastes associés au cancer sur la croissance tumorale, en utilisant des fibroblastes dermiques dérivés de patients pour co-injecter avec des lignées cellulaires de mélanome humain. Mayorca-Guiliani et al.6 décrivent une méthode pour décellulariser le cœur et les poumons des souris et générer un échafaudage intact, qui peut être utilisé pour ensemencer des cellules, et plus important encore, pour comprendre l’emplacement/la topologie et la composition de la matrice extracellulaire (ECM) de ces organes. Les poumons sont particulièrement un site très fréquent de métastases pour plusieurs types de tumeurs. Cette méthode peut également être utilisée pour générer d’autres échafaudages ECM. Le collagène est l’un des principaux composants de l’ECM, et des changements topologiques dans le collagène fibrillaire ont été associés à la progression de la maladie. Liu et al.7 fournissent un outil d’analyse d’images open source pour quantifier l’organisation du collagène fibrillaire à partir d’images de tomographie confocale de haute dimension et de haute résolution. Une partie de la pertinence de l’ECM réside dans son adaptabilité à des facteurs externes, tels que la pression. L’ECM adopte différentes propriétés biophysiques en réponse à ces facteurs externes qui peuvent avoir un impact sur la croissance tumorale. À l’aide de gels de collagène et de fibrinogène, Calitz et al.8 présentent un modèle biomimétique pour le cancer du foie qui imite sa syntonisabilité ECM dans un environnement 3D. Les auteurs créent des conditions expérimentales qui récapitulent les propriétés biophysiques du foie fibrotique et cirrhotique, ainsi que du carcinome hépatocellulaire (CHC) pour étudier les interactions tumeur-stroma dans le CHC. Les modèles biomimétiques créés (couvrant une large gamme de rigidités) présentent des réponses de traitement plus représentatives par rapport aux cultures 2D.

D’autres approches hétérotypiques pour mimer les métastases comprennent les cultures d’organoïdes, les organes sur puce et/ou les systèmes de co-culture microfluidique, qui évoluent vers des systèmes complexes pour s’adapter à la co-culture de cellules immunitaires et cancéreuses ayant des besoins très différents en matière de conditions de culture. Chakrabarti et al.9 présentent un système organoïde qui comprend des cellules T et myéloïdes, ainsi que des cellules cancéreuses gastriques autologues dérivées de l’homme dans une co-culture de cellules organoïdes/immunitaires qui sert de modèle préclinique pour prédire l’efficacité de la thérapie ciblée. De Ninno et al.10 décrivent un concept similaire en utilisant des systèmes de co-culture microfluidique compatibles avec des mesures dynamiques et multiparamétriques. La fabrication, l’ensemencement, l’imagerie et l’analyse des cellules cancéreuses et du microenvironnement tissulaire (TME) d’une nouvelle niche microfluidique 3D du cerveau sanguin (μmBBN) sont décrites par Oliver et al.11. Les auteurs montrent l’utilisation de l’intelligence artificielle pour identifier les différences phénotypiques des cellules cancéreuses capables de dépasser la barrière hémato-encéphalique, et attribuent à ces cellules un potentiel métastatique cérébral objectif. Cela peut être utilisé pour répondre à des questions fondamentales et translationnelles sur les métastases, l’efficacité thérapeutique et le rôle de l’EUT dans les deux.

Collectivement, les auteurs qui contribuent à cette collection fournissent au domaine de l’EUT et des métastases une gamme de méthodes innovantes et prêtes à l’emploi pour répondre à des questions clés que les cultures in vitro monotypiques en 2D ne peuvent pas aborder. À terme, la mise en œuvre à grande échelle de ces méthodes améliorera notre compréhension des écosystèmes tumoraux, et contribuera donc au développement de thérapies ciblées par TME contre les maladies métastatiques, une condition qui reste un défi à traiter et qui a un impact important sur la survie et la qualité de vie des patients.

Déclarations de divulgation

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L’éditeur n’a aucune divulgation.

Remerciements

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L’éditeur tient à remercier tous les auteurs contributeurs pour leurs excellentes soumissions.

Références

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  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).

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Mots-clés

Cancer ResearchCancer BiologyExperimental ModelsImaging TechniquesMetastatic Disease

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