Lo studio della dormienza del cancro al seno nel midollo osseo è un'impresa eccezionalmente difficile a causa della complessità delle interazioni delle cellule dormienti con il loro microambiente, la loro rarità e l'eccessivo eccesso di cellule ematopoietiche. A tal fine, abbiamo sviluppato un modello clonogenico 2D in vitro della dormienza di cellule di carcinoma mammario sensibili agli estrogeni nel midollo osseo. Il modello è costituito da alcuni elementi chiave necessari per la dormienza. Questi includono 1) l'uso di cellule di carcinoma mammario sensibili agli estrogeni, che sono il tipo che probabilmente rimane dormiente per periodi prolungati, 2) incubazione di cellule a densità clonogenica, in cui l'interazione strutturale di ciascuna cellula è principalmente con il substrato, 3) fibronectina, un elemento strutturale chiave del midollo e 4) FGF-2, un fattore di crescita abbondantemente sintetizzato dalle cellule stromali del midollo osseo e fortemente depositato nella matrice extracellulare. Le cellule incubate con FGF-2 formano cloni dormienti dopo 6 giorni, che consistono di 12 o meno cellule che hanno un aspetto piatto distinto, sono significativamente più grandi e più sparse rispetto alle cellule in crescita e hanno un ampio rapporto citoplasma/nucleo. Al contrario, le cellule incubate senza FGF-2 formano principalmente colonie in crescita costituite da >30 cellule relativamente piccole. Le perturbazioni del sistema con anticorpi, inibitori, peptidi o acidi nucleici il giorno 3 dopo l'incubazione possono influenzare significativamente vari aspetti fenotipici e molecolari delle cellule dormienti a 6 giorni e possono essere utilizzate per valutare il ruolo di molecole, fattori o vie di segnalazione localizzate nella membrana o nella sopravvivenza delle cellule dormienti. Pur riconoscendo la natura in vitro del test, può funzionare come uno strumento molto utile per raccogliere informazioni significative sui meccanismi molecolari necessari per l'insediamento e la sopravvivenza delle cellule dormienti. Questi dati possono essere utilizzati per generare ipotesi da testare in modelli in vivo.