Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Cancer Research

Visualización de proteínas de reparación del daño del ADN en organoides de cáncer de ovario derivados de pacientes a través de ensayos de inmunofluorescencia

Published: February 24, 2023 doi: 10.3791/64881

Summary

El presente protocolo describe métodos para evaluar las proteínas de reparación del daño del ADN en organoides de cáncer de ovario derivados de pacientes. Aquí se incluyen métodos integrales de recubrimiento y tinción, así como procedimientos de cuantificación detallados y objetivos.

Abstract

La inmunofluorescencia es una de las técnicas más utilizadas para visualizar antígenos diana con alta sensibilidad y especificidad, lo que permite la identificación y localización precisa de proteínas, glicanos y moléculas pequeñas. Si bien esta técnica está bien establecida en el cultivo celular bidimensional (2D), se sabe menos sobre su uso en modelos celulares tridimensionales (3D). Los organoides del cáncer de ovario son modelos tumorales 3D que recapitulan la heterogeneidad clonal de las células tumorales, el microambiente tumoral y las interacciones célula-célula y célula-matriz. Por lo tanto, son superiores a las líneas celulares para la evaluación de la sensibilidad a los medicamentos y los biomarcadores funcionales. Por lo tanto, la capacidad de utilizar la inmunofluorescencia en organoides primarios de cáncer de ovario es extremadamente beneficiosa para comprender la biología de este cáncer. El estudio actual describe la técnica de inmunofluorescencia para detectar proteínas de reparación del daño del ADN en organoides de cáncer de ovario (DOP) serosos de alto grado derivados de pacientes. Después de exponer los PDO a la radiación ionizante, la inmunofluorescencia se realiza en organoides intactos para evaluar las proteínas nucleares como focos. Las imágenes se recopilan utilizando imágenes z-stack en microscopía confocal y se analizan utilizando un software automatizado de conteo de focos. Los métodos descritos permiten el análisis del reclutamiento temporal y especial de proteínas de reparación del daño del ADN y la colocalización de estas proteínas con marcadores del ciclo celular.

Introduction

El cáncer de ovario es la principal causa de muerte por neoplasia maligna ginecológica. La mayoría de los pacientes son tratados con fármacos que dañan el ADN, como el carboplatino, y aquellos con tumores deficientes en reparación por recombinación homóloga (HRR) pueden recibir inhibidores de la poli (ADP-ribosa) polimerasa (PARP) 1,2. Sin embargo, la mayoría de los pacientes desarrollan resistencia a estas terapias y mueren dentro de los 5 años posteriores al diagnóstico. La desregulación de la respuesta al daño del ADN (DDR) se ha asociado con el desarrollo de cáncer de ovario y resistencia tanto a la quimioterapia como a los inhibidores de PARP3. Por lo tanto, el estudio de la DDR es imprescindible para comprender la fisiopatología del cáncer de ovario, los posibles biomarcadores y las nuevas terapias dirigidas.

Los métodos actuales para evaluar la DDR utilizan inmunofluorescencia (IF), ya que esto permite la identificación y localización precisas de proteínas de daño al ADN y análogos de nucleótidos. Una vez que hay una ruptura de doble cadena (DSB) en el ADN, la proteína histona H2AX se fosforila rápidamente, formando un foco donde las proteínas de reparación del daño del ADN se congregan4. Esta fosforilación se puede identificar fácilmente utilizando IF; de hecho, el ensayo ɣ-H2AX se ha empleado comúnmente para confirmar la inducción de un DSB 5,6,7,8,9. El aumento del daño en el ADN se ha asociado con la sensibilidad al platino y la eficacia de los agentes dañinos del ADN 10,11,12, y ɣ-H2AX se ha propuesto como un biomarcador asociado con la respuesta a la quimioterapia en otros tratamientos contra el cáncer 13. Tras un DSB, una célula competente en HRR realiza una serie de eventos que conducen a BRCA1 y BRCA2 a reclutar RAD51 para reemplazar la proteína de replicación A (RPA) y unirse al ADN. HRR repair utiliza una plantilla de ADN para reparar fielmente el DSB. Sin embargo, cuando los tumores son deficientes en HRR, dependen de vías de reparación alternativas, como la unión de extremos no homólogos (NHEJ). Se sabe que NHEJ es propenso a errores y crea una alta carga mutacional en la célula, que utiliza 53BP1 como regulador positivo14. Todas estas proteínas de daño en el ADN se pueden identificar con precisión como focos utilizando IF. Además de la tinción de proteínas, el AI se puede usar para estudiar la protección de la horquilla y la formación de brechas de ADN monocatenario. La capacidad de tener horquillas estables se ha correlacionado con la respuesta al platino, y recientemente, los ensayos de brecha han demostrado el potencial para predecir la respuesta a los inhibidores de PARP 6,15,16,17. Por lo tanto, la tinción de los análogos de nucleótidos después de la introducción en el genoma es otra forma de estudiar la DDR.

Hasta la fecha, la evaluación de la DDR en el cáncer de ovario se ha limitado en gran medida a líneas celulares 2D homogéneas que no recapitulan la heterogeneidad clonal, el microambiente o la arquitectura de los tumores in vivo 18,19. Investigaciones recientes sugieren que los organoides son superiores a las líneas celulares 2D en el estudio de procesos biológicos complejos como los mecanismos DDR6. La presente metodología evalúa RAD51, ɣ-H2AX, 53BP1, RPA y geminina en DOP. Estos métodos evalúan el organoide intacto y permiten el estudio de los mecanismos DDR en un entorno más similar al microambiente tumoral in vivo. Junto con la microscopía confocal y el conteo automatizado de focos, esta metodología puede ayudar a comprender la vía DDR en el cáncer de ovario y personalizar los planes de tratamiento para las pacientes.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

El tejido tumoral y la ascitis se obtuvieron después de obtener el consentimiento del paciente como parte de un biorepositorio de oncología ginecológica que fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional (IRB) de la Universidad de Washington en St. Louis. Las pacientes se incluyeron si tenían cáncer de ovario seroso de grado alto (HGSOC) en estadio avanzado. Todos los procedimientos se realizaron a temperatura ambiente en el banco a menos que se especifique lo contrario. Todos los reactivos se prepararon a temperatura ambiente (a menos que se indique lo contrario) y se almacenaron a 4 °C.

1. Generación de organoides

  1. Generar los organoides siguiendo el informe publicado anteriormente20.

2. Recubrimiento e irradiación de organoides

  1. Usando organoides en cultivo, desaloje las pestañas de los organoides del plato de cultivo mediante la manipulación manual de la punta de una pipeta. Recoger los organoides en un tubo cónico de 15 ml.
  2. Centrifugar el tubo cónico a 1.650 x g durante 5 min a 4 °C. Con una pipeta, aspire el sobrenadante con cuidado.
  3. Agregue 1,000 μL de una enzima recombinante libre de origen animal al pellet (ver Tabla de materiales). Mezclar la solución e incubar durante 15 min a 37 °C.
  4. Centrifugar la solución a 1.650 x g durante 5 min a 4 °C. Con una pipeta, aspire cuidadosamente el sobrenadante.
  5. Después de la centrifugación y aspiración, resuspender el pellet en 1.000 μL de solución salina tamponada con fosfato.
  6. Transfiera 10 μL de la solución a un tubo de microcentrífuga de 1,5 ml y mezcle con 10 μL de azul de tripano.
  7. Tome 10 μL de la solución de células azules de tripano en un portaobjetos de la cámara de conteo de células e insértelo en la máquina de conteo de células (consulte la Tabla de materiales).
  8. Coloque 40,000 células por 20 μL de extracto de membrana basal (BME) en un portaobjetos de cámara de vidrio de 8 pocillos (consulte la Tabla de materiales). Esto mantiene los organoides durante 3-5 días para permitir que las células formen organoides y crezcan a un tamaño adecuado.
  9. Para inducir roturas de ADN de doble cadena, irradie los organoides plateados con 10 Gray (Gy) de ɣ-irradiación (ver Tabla de materiales para detalles del irradiador).
    NOTA: Esto podría tardar hasta 5-10 minutos.
  10. Incubar los organoides en sus medios de cultivo en una incubadora humidificada a 37 °C y 5% deCO2 durante 4 h.

3. Tinción por inmunofluorescencia

NOTA: Los volúmenes se refieren a la cantidad por pocillo del portaobjetos de la cámara de 8 pocillos (~300 μL).

  1. Después de la irradiación e incubación de los organoides, aspire el medio con una pipeta, con cuidado para no interrumpir la matriz 3D. Lavar con 300 μL de PBS.
  2. Fijar los organoides en 300 μL de paraformaldehído al 2% (PFA) durante 10 min.
    NOTAS: No dejar por mucho tiempo, ya que el BME se despolimerizará y podría aspirarse.
  3. Lave los organoides con 300 μL de tampón de tinción (ver Tabla de materiales). Colocar en una coctelera durante 5 min.
  4. Para la permeabilización, agregue suavemente 300 μL de tampón de permeabilización (consulte la Tabla de materiales) e incube durante 20 min. Lavar con 300 μL de tampón de tinción. Colocar en una coctelera durante 5 min.
  5. Agregue 300 μL de tampón de tinción para bloquear la etapa de permeabilización. Colocar en una coctelera durante 30 min. Aspirar el tampón de tinción con una pipeta.
  6. Añadir 300 μL de anticuerpos primarios (conejo anti-RAD51, ratón anti-Geminina, conejo anti-RPA, ratón anti-ɣH2AX, conejo anti-Geminin, ratón anti-53BP1; ver Tabla de materiales) diluido en tampón de tinción. Incubar a 4 °C durante 16 h.
    NOTA: Evite la tinción conjunta con el mismo animal huésped. Deje la tapa cerrada para evitar que los anticuerpos se mezclen en los pocillos vecinos.
  7. Retire la solución primaria de anticuerpos. Realice tres lavados con 300 μL de tampón de tinción durante 5 min cada uno en el agitador.
  8. Añadir 300 μL de solución de anticuerpo secundario (cabra anti-ratón Alexa fluor 488 y cabra anti-conejo Alexa fluor 647; ver Tabla de materiales) diluida en tampón de tinción e incubar durante 1 h en la oscuridad.
    NOTA: Todos los pasos posteriores deben realizarse en la oscuridad.
  9. Aspirar la solución de anticuerpos secundarios. Añadir 300 μL de DAPI diluido. Colocar en una coctelera durante 5 min.
  10. Realice tres lavados con 300 μL de tampón de tinción durante 5 min cada uno en el agitador. Retire el tampón de tinción y separe las cámaras utilizando el kit de extracción incluido con los portaobjetos de la cámara (consulte la Tabla de materiales).
    NOTA: Asegúrese de no empujar demasiado hacia adelante para interrumpir la matriz 3D.
  11. Usando una punta de pipeta p200 con la punta cortada, agregue un medio de montaje (consulte la Tabla de materiales) para cubrir cada pocillo con una lengüeta organoide (por ejemplo, 20-30 μL para cada pestaña organoide).
  12. Coloque un cubreobjetos sobre la muestra, evitando burbujas.
  13. Tome esmalte de uñas transparente y píntelo en los lados del vidrio de la cubierta para sellar el portaobjetos. Dejar endurecer durante 1 h y colocar a -20 °C.
    NOTA: Después de la toma de imágenes, el portaobjetos se puede almacenar durante al menos 6 meses con una pérdida mínima de fluorescencia.

4. Imágenes

  1. Adquiera imágenes usando un microscopio confocal (ver Tabla de materiales) a un objetivo de 63x con aceite de inmersión.
    NOTA: Si se obtienen imágenes de proteínas nucleares, 63x es ventajoso, pero 40x también es aceptable.
  2. Use DAPI para localizar los organoides a través del ocular. Seleccione los filtros apropiados para microscopía en función de los fluoróforos utilizados. Establezca los parámetros para capturar las imágenes z-stack.
    NOTA: Los fluoróforos utilizados en el estudio fueron DAPI, 488 y 647. Los láseres 405, 488 y 638 se encendieron para visualizar la tinción.
    NOTA: La pila z recomendada depende del poder de resolución del objetivo.
  3. Ajuste la imagen en vivo: ajuste el enfoque, la intensidad del láser, etc.
    NOTA: Cuanto mayor sea la intensidad del láser, más probable es que la muestra se fotoblanquee. Por lo tanto, seleccione una intensidad láser óptima.
  4. Adquiera el z-stack.
    NOTA: Esto podría tardar hasta 5-10 minutos.
  5. De las imágenes recopiladas en la pila z, captura al menos tres imágenes por pila.
    NOTA: Asegúrese de obtener capturas de pantalla en toda la pila para no duplicar los núcleos al cuantificar.
  6. Guarde cada archivo como TIFF y proceda al análisis (paso 5).

5. Análisis

NOTA: Utilice JCountPro para todos los análisis de imágenes después del informe publicado anteriormente21. Para obtener este software, consulte la publicación asociada.

  1. En el panel de análisis de objetos (parte superior del programa) en la pestaña de selección de archivos (parte inferior del programa), seleccione los archivos TIFF .
  2. Haga clic en Agregar para mover los archivos seleccionados al grupo de archivos seleccionados. Seleccione Pantalla.
  3. En la pestaña de segmentación, seleccione azul como color de los núcleos. Seleccione Segmentación automática para optimizar el umbral de los núcleos.
    NOTA: Si la segmentación automática no identifica con precisión los objetos, el usuario puede ajustar el ajuste fino y el ajuste sin procesar a la imagen o ver el manual del usuario para optimizar aún más la segmentación.
  4. En el panel de objetos, seleccione Dividir automáticamente objetos grandes y optimizar el tamaño de los núcleos.
    NOTA: Los núcleos suelen tener un tamaño incondicional de 5.000 píxeles, mientras que el tamaño condicional es de 1.500 píxeles. Consulte el manual del usuario para optimizar aún más el tamaño de los objetos.
  5. Seleccione Identificar objetos para probar los parámetros.
    NOTA: Si estos parámetros no son precisos, el tamaño y la afinación se pueden ajustar junto con otros ajustes. Consulte el manual del usuario para obtener instrucciones sobre una mayor optimización.
  6. Después de ajustar los parámetros a la imagen, seleccione Identificar objetos en todas las imágenes para identificar los núcleos en todas las imágenes seleccionadas.
  7. Seleccione el panel Análisis de focos (parte superior del programa).
  8. En la pestaña seleccionar archivos (parte inferior del programa), seleccione los archivos TIFF que se utilizaron para el análisis de objetos y seleccione los botones de flecha (>>) para mover las imágenes al grupo de archivos de imagen.
  9. En el grupo de directorios situado debajo de los archivos de imagen que se movieron, haga doble clic en la carpeta Edición manual y seleccione mover los archivos ioc al grupo de archivos de colección de objetos.
    NOTA: Todos los TIFF seleccionados deben tener archivos ioc coincidentes.
  10. Pulse Seleccionar para mover los archivos al grupo de archivos seleccionados. Seleccione la pestaña Conteo de focos en la parte inferior del programa.
  11. Optimice los parámetros siguiendo los pasos a continuación.
    1. Índice de configuración del sombrero de copa: 12.
    2. Canal de enfoque: Seleccione el color de los focos (verde: ɣ-H2AX; rojo: RAD51).
    3. Ajustes de cúpula H: altura de la cúpula %: 30; % umbral: 28 y 28.
    4. Ajuste de forma/tamaño: Tamaño mínimo de enfoque, píxeles: 5. Seleccione Aplicar forma/tamaño. Tamaño máximo de enfoque (condicional): 32. Redondez mínima, x100: 96. Enfoque máximo, píxeles: 60.
    5. Filtro de ruido: tamaño 1.
      NOTA: Si se determina si un núcleo es positivo para la tinción de geminina, en el segundo canal seleccione verde y bajo análisis seleccione intensidad.
  12. Para probar los parámetros establecidos, seleccione los siguientes botones en orden: Top Hat > H-Dome > Foci Count.
    NOTA: Si estos parámetros no funcionan, el tamaño y la afinación se pueden ajustar junto con otros ajustes. Consulte el manual del usuario para obtener más información sobre cómo se puede optimizar aún más la imagen.
  13. Una vez optimizados los parámetros para las imágenes seleccionadas, seleccione Recuento automático para contar los focos en cada imagen por núcleo. Si se desea el segundo canal, el programa determinará la intensidad que se puede utilizar.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

El protocolo presentado puede teñir, visualizar y cuantificar con éxito las proteínas de reparación del daño del ADN nuclear en organoides. Esta técnica se utilizó para teñir y evaluar las DOP antes y después de la irradiación. Los PDO se expusieron a 10 Gy de radiación y se evaluaron los siguientes biomarcadores: ɣ-H2AX (Figura 1), un marcador de daño en el ADN; RAD51 (Figura 2), un marcador para HRR; 53BP1, un marcador de NHEJ; RPA, un marcador de estrés de replicación (Figura 3); y geminina, un marcador del ciclo celular de fase G2/S14. La dosis de 10 Gy fue elegida con base en investigaciones previamente publicadas que estudian el daño del ADN en el cáncer de ovario 6,22. Se utilizó el software JCountPro para identificar el núcleo y cuantificar el número de focos dentro del núcleo con parámetros ilustrados13 (Figura 4). El software identifica el núcleo (Figura 4A, B), luego los focos nucleares (Figura 4C) y filtra los focos de las células positivas para geminina (Figura 4D).

Figure 1
Figura 1: focos ɣ-H2AX en DOP antes y después de la irradiación. Imágenes representativas de focos DAPI y ɣ-H2AX en PDOs antes y después de la irradiación a 10x con recuadros de 63x. Barras de escala: 10 μm. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 2
Figura 2: focos RAD51 y geminina en DOP antes y después de la irradiación. Imágenes representativas de DAPI, geminina, RAD51 y tinción conjunta de focos de geminina/RAD51 PDOs antes y después de la irradiación a 10x con inserciones de 63x. Barras de escala: 10 μm. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 3
Figura 3: RPA y 53BP1 en DOP antes y después de la irradiación. Imágenes representativas de (A) DAPI, RPA; (B) geminina, 53BP1, y co-tinción de focos de geminina/53BP1 a 10x con inserciones 63x. Barras de escala: 10 μm. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 4
Figura 4: El flujo de trabajo de cuantificación del software JCountPro. (A) Bajo el análisis de objetos, el canal azul se selecciona para identificar los objetos azules, núcleos, luego se optimiza automáticamente seleccionando la segmentación automática (flecha roja). (B) Bajo división automática, el tamaño del objeto (núcleos) se adapta al tamaño de la imagen y la ampliación. El botón identificar objeto se selecciona para probar los parámetros (1), y el botón identificar objetos en todas las imágenes (flecha roja) se selecciona para identificar objetos (núcleos) para cada imagen. (C) En la pestaña de análisis de focos, se ingresan las imágenes y se establecen los parámetros de conteo de focos: primero, el color de los focos se selecciona debajo del canal de enfoque, verde; El índice Top Hat se establece en 12; los ajustes de la cúpula H están configurados para tener un porcentaje de altura de cúpula de 30 y un porcentaje de umbral de 28; la forma y el tamaño de los focos se optimizan al tamaño de la imagen con los parámetros manuales de píxeles de tamaño de enfoque máximo a 60 y redondez mínima x 100 a 96; Finalmente, se aplica el filtro de ruido. Los ajustes se prueban aplicando el sombrero de copa, la cúpula H y el recuento de focos (1-3). Para cuantificar los focos ɣ-H2AX por celda, pulse inicio (flecha roja). (D) Para los focos RAD51, los ajustes se aplican como se ilustra para los focos ɣ-H2AX, excepto el canal de enfoque que se cambia a rojo; Sin embargo, para identificar los núcleos que están teñidos con geminina, el segundo canal se selecciona para verde y el análisis se cambia a intensidad. Los parámetros se prueban aplicando el sombrero superior, la cúpula H y el recuento de focos (1-3), luego presionando inicio (flecha roja) para cuantificar todos los focos RAD51 y evaluando la intensidad de verde por celda en cada imagen. Barra de escala: 10 μm. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

La respuesta al daño del ADN juega un papel integral tanto en el desarrollo del cáncer de ovario como en la resistencia a la quimioterapia. Por lo tanto, es imperativo una comprensión profunda de los mecanismos de reparación del ADN. Aquí, se presenta una metodología para estudiar las proteínas de reparación del daño del ADN en organoides 3D intactos. Se desarrolla un protocolo reproducible y confiable que utiliza anticuerpos distintivos para evaluar el daño del ADN, la recombinación homóloga, la unión final no homóloga y el estrés de replicación. Es importante destacar que estos métodos se validan utilizando controles modificados genéticamente que demuestran la especificidad y sensibilidad de estos métodos.

El paso más crítico en este protocolo es el recubrimiento y la fijación de los organoides. Este protocolo incuba específicamente organoides en PFA al 2% durante 10 minutos con un monitoreo cercano del extracto de membrana basal (BME) durante el proceso de fijación. Esto difiere de otros protocolos de inmunofluorescencia en organoides que sugieren el uso de PFA al 4% durante 10-60 min23,24,25. Se ha encontrado que si las pestañas del BME están en una cantidad concentrada de PFA durante demasiado tiempo, las pestañas se despolimerizan y están sujetas a aspiración. Cabe destacar que los fabricantes de BME específicos a menudo ofrecen sugerencias con respecto a la fijación. Otro punto importante de discusión es el recubrimiento de los organoides. El proceso de tinción puede resultar en la pérdida de una parte o la totalidad de los organoides. Por lo tanto, cuanto más confluente sea la lengüeta en el momento del recubrimiento, mayor será la probabilidad de que la muestra resista con éxito los pasos de tinción.

Los puntos fuertes de este protocolo incluyen la validación de la tinción de anticuerpos nucleares, la capacidad de realizar inmunofluorescencia e imágenes de organoides 3D intactos, y la adaptabilidad del protocolo a cualquier tratamiento o molécula de interés.

Los anticuerpos utilizados en estos experimentos fueron rigurosamente validados para la especificidad utilizando células de cáncer de ovario modificadas genéticamente. Los métodos se validaron aún más para la sensibilidad mediante la exposición de PDO a dosis crecientes de radiación. Esto resultó en un aumento de los focos ɣ-H2AX, RAD51 y RPA en las DOP competentes en HRR. Por último, los métodos de cuantificación objetiva facilitan la reproducibilidad de este ensayo y evitan el sesgo subjetivo de la cuantificación manual.

Los métodos tradicionales para explorar la DDR son a través de condiciones de cultivo 2D conocidas como líneas celulares, pero no tienen la capacidad de mantener la heterogeneidad genética del tumor original. El microambiente tumoral es vital en la tumorigénesis y la resistencia a la quimioterapia en el cáncer de ovario 26,27,28, por lo tanto, estos modelos ofrecen una ventaja a los cultivos celulares homogéneos 2D cuando se estudia la DDR. Al estudiar el DDR, es necesario controlar el ciclo celular para evitar la clasificación errónea de la incapacidad de realizar tipos específicos de reparación del ADN que son específicos del ciclo celular (es decir, HRR). El trabajo futuro se centra en el estudio de tipos específicos de lesiones de ADN causadas por quimioterapia con platino, inhibidores de la poli (ADP-ribosa) polimerasa o hidroxiurea.

Por último, este protocolo es adaptable para estudiar cualquier antígeno modificable a la inmunofluorescencia tradicional y puede acomodar el estudio de nuevas terapias farmacológicas. El protocolo presentado se centra en las proteínas DDR, pero con un simple cambio de anticuerpos, este protocolo puede modificarse para estudiar otras proteínas, glicanos y moléculas pequeñas. Además, como los organoides son modelos 3D heterogéneos cultivados in vitro, cualquier tratamiento de los organoides es posible, incluyendo inmunoterapia, terapia antiangiogénica, terapia metabolómica y otras terapias novedosas que son difíciles de evaluar en líneas celulares homogéneas 29,30,31.

Las limitaciones de este método incluyen el uso de un BME con composición inconsistente y tinción no específica. Como los BME comerciales se producen a partir de líneas celulares, la composición de cada unidad puede variar enormemente. Estas diferencias podrían afectar la fijación y tinción, así como la generación de organoides. Además, dependiendo de la muestra, puede haber tinción no específica del BME, lo que puede obstruir la proteína de interés. No obstante, la tinción nuclear es muy específica y demuestra claros focos nucleares que pueden cuantificarse fácilmente.

En conclusión, se presenta un protocolo detallado para evaluar las proteínas DDR en organoides. A medida que avanza la tecnología, se anticipa que los organoides podrán usarse para evaluar la reparación del daño del ADN de las células vivas en estos modelos 3D. Además, como el método más efectivo para el cultivo, se establecerán los organoides, y serán posibles ensayos más sofisticados como la fibra de ADN y los ensayos de brecha de replicación32.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Los autores no tienen nada que revelar.

Acknowledgments

Estamos agradecidos por la orientación de Pavel Lobachevsky, PhD en el establecimiento de este protocolo. También nos gustaría reconocer a la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en el Departamento de Obstetricia y Ginecología de St. Louis y la División de Oncología Ginecológica, el Programa de Becarios del Decano de la Universidad de Washington, la Fundación del Grupo de Oncología Ginecológica y el Programa de Desarrollo de Científicos Reproductivos por su apoyo a este proyecto.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
1x phosphate buffered saline with calcium and magnesium (PBS++) Sigma 14-040-133
1x phosphate buffered saline without calcium and magnesium (PBS) Fisher Scientific  ICN1860454
Ant-53BP1 Antibody  BD Biosciences 612522 diluted to 1:500 in staining buffer
Ant-Geminin Antibody  Abcam ab104306 diluted to 1:200 in staining buffer
Anti-Geminin Antibody  ProteinTech 10802-1-AP diluted to 1:400 in staining buffer
Anti-RAD51 Antibody  Abcam ab133534 diluted to 1:1000 in staining buffer
Anti-yH2AX Antibody  Millipore-Sigma 05-636 diluted to 1:500 in staining buffer
Ant-phospho-RPA32 (S4/S8) Antibody Bethyl Laboratories  A300-245A-M diluted to 1:200 in staining buffer
Bovine Serum Albumin (BSA) Fisher Scientific  BP1605 100
Centrifuge; Sorvall St 16R Centrifuge Thermo Scientific  75004240
Confocal Microscope, Leica SP5 confocal system DMI4000 Leica  389584
Conical Tubes, 15 mL Corning  14-959-53A
Countess 3 FL Automated Cell Counter (Cell Counting Machine)  Thermo Scientific  AMQAF2000
Countess Cell Counting Chamber Slides Thermo Scientific  C10228
Cover Slip LA Colors Any clear nail polish will suffice
Cultrex RGF Basement Membrane Extract, Type 2  R&D Systems  3533-010-02 Could probably use Matrigel or other BME Matrix 
DAPI  Thermo Scientific   R37606 NucBlue Fixed Cell ReadyProbes Reagent, Diluted in 1x PBS 
Glycine  Fisher Scientific  NC0756056
JCountPro JCountPro For access to the software, Email: jcountpro@gmail.com 
Microcentrifuge Tubes  Fisher Scientific  07-000-243
Nail Polish  StatLab SL102450
Parafomraldehyde (PFA), 2%  Electron Microscopy Sciences  157-4 Dilute to 4% PFA in PBS++ to obtain 2% PFA
Permeabilization Buffer Made in Lab 0.2% X-100 Triton in PBS++ 
Pipette Rainin 17014382
Pipette Tips  Rainin  17014967
ProLong Gold Antifade Mountant Thermo Scientific   P36930
Staining Buffer  Made in Lab 0.5% BSA, 0.15% Glycine, 0.1% X-100 Triton in PBS++ 
Thermo Scientific Nunc Lab-Tek II Chamber Slide System  Thermo Scientific  12-565-8
Triton X-100 Sigma-Alderich  11332481001
Trypan Blue Solution, 0.4% Thermo Scientific  15250061
TrypLE Express Invitrogen 12604013 animal origin-free, recombinant enzyme
X-RAD 320 Biological Irradiator  Precision X-Ray Irradiation  X-RAD320

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Lheureux, S., Gourley, C., Vergote, I., Oza, A. M. Epithelial ovarian cancer. Lancet Oncology. 393 (10177), 1240-1253 (2019).
  2. Tew, W. P., et al. PARP inhibitors in the management of ovarian cancer: ASCO guideline. Journal of Clinical Oncology. 38 (30), 3468-3493 (2020).
  3. Tomasova, K., et al. DNA repair and ovarian carcinogenesis: impact on risk, prognosis and therapy outcome. Cancers. 12 (7), 1713 (2020).
  4. Mukhopadhyay, A., et al. Development of a functional assay for homologous recombination status in primary cultures of epithelial ovarian tumor and correlation with sensitivity to poly(ADP-Ribose) polymerase inhibitors. Clinical Cancer Research. 16 (8), 2344-2351 (2010).
  5. Graeser, M., et al. A marker of homologous recombination predicts pathologic complete response to neoadjuvant chemotherapy in primary breast cancer. Clinical Cancer Research. 16 (24), 6159-6168 (2010).
  6. Hill, S. J., et al. Prediction of DNA repair inhibitor response in short-term patient-derived ovarian cancer organoids. Cancer Discovery. 8 (11), 1404-1421 (2018).
  7. Naipal, K. A. T., et al. Functional ex vivo assay to select homologous recombination-deficient breast tumors for PARP inhibitor treatment. Clinical Cancer Research. 20 (18), 4816-4826 (2014).
  8. Tumiati, M., et al. A functional homologous recombination assay predicts primary chemotherapy response and long-term survival in ovarian cancer patients. Clinical Cancer Research. 24 (18), 4482-4493 (2018).
  9. Mukhopadhyay, A., et al. Clinicopathological features of homologous recombination-deficient epithelial ovarian cancers: sensitivity to PARP inhibitors, platinum, and survival. Cancer Research. 72 (22), 5675-5682 (2012).
  10. Johnson, S. W., Laub, P. B., Beesley, J. S., Ozols, R. F., Hamilton, T. C. Increased platinum-DNA damage tolerance is associated with cisplatin resistance and cross-resistance to various chemotherapeutic agents in unrelated human ovarian cancer cell lines. Cancer Research. 57 (5), 850-856 (1997).
  11. Stefanou, D. T., et al. Aberrant DNA damage response pathways may predict the outcome of platinum chemotherapy in ovarian cancer. PLoS One. 10 (2), 0117654 (2015).
  12. Helleday, T., Petermann, E., Lundin, C., Hodgson, B., Sharma, R. A. DNA repair pathways as targets for cancer therapy. Nature Reviews Cancer. 8 (3), 193-204 (2008).
  13. Ivashkevich, A., Redon, C. E., Nakamura, A. J., Martin, R. F., Martin, O. A. Use of the γ-H2AX assay to monitor DNA damage and repair in translational cancer research. Cancer Letters. 327 (1-2), 123-133 (2012).
  14. Fuh, K., et al. Homologous recombination deficiency real-time clinical assays, ready or not. Gynecologic Oncology. 159 (3), 877-886 (2020).
  15. Cong, K., et al. Replication gaps are a key determinant of PARP inhibitor synthetic lethality with BRCA deficiency. Molecular Cell. 81 (15), 3128-3144 (2021).
  16. Lee, E. K., Matulonis, U. A. PARP inhibitor resistance mechanisms and implications for post-progression combination therapies. Cancers. 12 (8), 2054 (2020).
  17. Panzarino, N. J., et al. Replication gaps underlie BRCA deficiency and therapy response. Cancer Research. 81 (5), 1388-1397 (2021).
  18. Yee, C., Dickson, K. A., Muntasir, M. N., Ma, Y., Marsh, D. J. Three-dimensional modelling of ovarian cancer: from cell lines to organoids for discovery and personalized medicine. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 10, 836984 (2022).
  19. Regan, J. L. Immunofluorescence staining of colorectal cancer patient-derived organoids. Methods Cell Biology. 171, 163-171 (2022).
  20. Graham, O., et al. Generation and culturing of high-grade serous ovarian cancer patient derived organoids. Journal of Visualized Experiments. (191), (2023).
  21. Jakl, L., et al. Validation of JCountPro software for efficient assessment of ionizing radiation-induced foci in human lymphocytes. International Journal of Radiation Biology. 92 (12), 766-773 (2016).
  22. Mullen, M. M., et al. GAS6/AXL inhibition enhances ovarian cancer sensitivity to chemotherapy and PARP inhibition through increased DNA damage and enhanced replication stress. Molecular Cancer Research. 20 (2), 265-279 (2022).
  23. van Ineveld, R. L., Ariese, H. C. R., Wehrens, E. J., Dekkers, J. F., Rios, A. C. Single-cell resolution three-dimensional imaging of intact organoids. Journal of Visualized Experiments. (160), e60709 (2020).
  24. Dekkers, J. F., et al. High-resolution 3D imaging of fixed and cleared organoids. Nature Protocols. 14 (6), 1756-1771 (2019).
  25. O'Rourke, K. P., Dow, L. E., Lowe, S. W. Immunofluorescent staining of mouse intestinal stem cells. Bio Protocols. 6 (4), 1732 (2016).
  26. Nwani, N. G., Sima, L. E., Nieves-Neira, W., Matei, D. Targeting the microenvironment in high grade serous ovarian cancer. Cancers. 10 (8), 266 (2018).
  27. Ghoneum, A., et al. Exploring the clinical value of tumor microenvironment in platinum-resistant ovarian cancer. Seminars in Cancer Biology. 77, 83-98 (2021).
  28. Yang, Y., Yang, Y., Yang, J., Zhao, X., Wei, X. Tumor microenvironment in ovarian cancer: function and therapeutic strategy. Frontiers in Cell and Developmental Biology. 8, 758 (2020).
  29. van de Wetering, M., et al. Prospective derivation of a living organoid biobank of colorectal cancer patients. Cell. 161 (4), 933-945 (2015).
  30. Broutier, L., et al. Human primary liver cancer-derived organoid cultures for disease modeling and drug screening. Nature Medicine. 23 (12), 1424-1435 (2017).
  31. Drost, J., Clevers, H. Organoids in cancer research. Nature Reviews Cancer. 18 (7), 407-418 (2018).
  32. Cybulla, E., Vindigni, A. Leveraging the replication stress response to optimize cancer therapy. Nature Reviews. , (2022).

Tags

Investigación del cáncer Número 192
Visualización de proteínas de reparación del daño del ADN en organoides de cáncer de ovario derivados de pacientes <em>a través</em> de ensayos de inmunofluorescencia
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

van Biljon, L., Fashemi, B.,More

van Biljon, L., Fashemi, B., Rodriguez, J., Graham, O., Compadre, A., Fuh, K., Khabele, D., Mullen, M. Visualizing DNA Damage Repair Proteins in Patient-Derived Ovarian Cancer Organoids via Immunofluorescence Assays. J. Vis. Exp. (192), e64881, doi:10.3791/64881 (2023).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter