Paziente fisiologico Derivato da spheroid 3D per lo screening farmacologico anti-neoplastico per colpire le cellule staminali tumorali

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

doi:10.3791/59696

È richiesta un abbonamento a JoVE per visualizzare questo contenuto. Accedi o inizia la tua prova gratuita.

Articolo metodologico

Paziente fisiologico Derivato da spheroid 3D per lo screening farmacologico anti-neoplastico per colpire le cellule staminali tumorali

8.1K visualizzazioni

⸱

DOI:

10.3791/59696

⸱

5 luglio 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 questo articolo

Sommario

Questo protocollo descrive la generazione di sferoidi derivati dal paziente e l'analisi a valle, tra cui la quantificazione della proliferazione, il test di citotossicità, la citometria di flusso, la colorazione dell'immunofluorescenza e l'imaging confocale, al fine di valutare il farmaco potenziale dei candidati come terapie anti-neoplastiche. Questo protocollo supporta la medicina di precisione con l'identificazione di farmaci specifici per ogni paziente e lo stadio della malattia.

Abstract

In questo protocollo, illustreremo la procedura per la generazione di sferoidi tumorali all'interno di goccioline appese 384-well per consentire lo screening ad alto rendimento delle terapie anti-cancro in un microambiente fisiologicamente rappresentativo. Illustreremo la formazione di sferoidi di cellule staminali tumorali derivati dal paziente, nonché la manipolazione di questi sferoidi per un'analisi approfondita dopo il trattamento farmacologico. In particolare, descriviamo la raccolta di morfologia sferoide, proliferazione, vitalità, tossicità dei farmaci, fenotipo cellulare e dati di localizzazione cellulare. Questo protocollo si concentra fortemente sulle tecniche di analisi che sono facilmente implementabili utilizzando la piattaforma di sospensione a 384 gradi, rendendola ideale per lo screening farmacologico ad alta produttività. Mentre sottolineiamo l'importanza di questo modello negli studi sul cancro ovarico e nella ricerca sulle cellule staminali del cancro, la piattaforma a 384 pozzet è suscettibile alla ricerca di altri tipi di cancro e modelli di malattia, estendendo l'utilità della piattaforma a molti campi. Migliorando la velocità dello screening farmacologico personalizzato e la qualità dei risultati dello screening attraverso colture 3D fisiologicamente rappresentative, questa piattaforma è prevista per aiutare nello sviluppo di nuove terapie e specifiche per il paziente strategie di trattamento, e quindi hanno un impatto clinico di ampia portata.

Introduzione

La mortalità legata al cancro in tutto il mondo haraggiunto un numero di 9,8 milioni di decessi nel 2018 1, evidenziando la necessità di migliorare lo sviluppo di migliori terapie. Purtroppo, il costo dello sviluppo di farmaci per il cancro è in aumento, con lo sviluppo di un singolo farmaco che costa circa 650 milioni di dollari² che indica la necessità di migliori strategie per sviluppare nuovi farmaci anti-cancro. Le cellule staminali tumorali (CSC), caratterizzate da una maggiore chemiostiera³, la capacità di auto-rinnovarsi, e la capacità di semina nuovi tumori⁴ sono p....