生体内で肝細胞癌の開発の間葉系幹細胞シートの可能性を探る
September 11th, 2018
ここでは、細胞シート技術を用いた生体内で癌モデルを開発するためのプロトコルを提案する.このようなモデルは、抗癌剤治療の評価のため非常に役に立つかもしれない。
こんにちは、キング・アブドラ国際医学研究センター幹細胞・再生医療科のアラア・アルシャレダ博士です。本日は、細胞シート技術を用いて、ラットモデル上で肝細胞がんの発生に及ぼす間葉系幹細胞の影響を実証します。こんにちは、アブドラ・アルムバラクです。
私はキングサウード大学の実験外科と動物実験で働いています。細胞シートを移植した後の拒絶反応を避けるために、ヌードラットを使用します。この図は、ヌードラットの細胞シート移植手順を示しています。
この研究では、生後8〜12週齢のヌードラットを使用します。まず、ラットを切り倒し、メスを使用して皮膚とその下の筋肉との間に7〜10センチの切り込みを入れ、肝臓を露出させます。細胞シートを移すには、滅菌メンブレンを使用します。
メンブレンを細胞シートの上に置いて回収します。次に、膜のある細胞シートを肝臓の片方の葉の上に置きます。セルシート構造。
細胞を播種する前に、3.5 cmの温度応答性UpCell培養皿を原液のFBSでコーティングします。FBSでディッシュをコーティングすると、膜層の細胞の成長をサポートし、細胞の劣化を防ぎます。皿のすべての表面を覆うことを確認してください。
5%の二酸化炭素と95%の空気を含む加湿雰囲気で、摂氏37度で24時間培養します。翌日、余分なFBSを取り除き、皿を室温で少なくとも1時間乾燥させます。少なくとも100万個のHepG2がん細胞を単独で、または間葉系幹細胞と共培養したDMEM培養培地に播種します。
培地には10%FBSと1%ペニシリン-ストレプトマイシンを添加しました。この研究で使用されたがん細胞と間葉系幹細胞の比率は4:1です。細胞を加えた後、皿を静かに振ってください。
細胞を摂氏37度で、二酸化炭素5%と空気95%を含む加湿雰囲気でインキュベートします。細胞シートの剥離。100%cellの合流点で、37°Cのインキュベーターから皿を取り出します。
次に、HepG2がん細胞シートを室温で1時間インキュベートし、間葉系幹細胞と共培養したHepG2を20°Cで30〜40分間インキュベートします。細胞シート剥離のためのインキュベーション時間中に、動物処置を開始する。動物に関するすべての研究は、キングサウード大学の倫理委員会によって承認されました。
外科的処置を行う。ペダル離脱反射をテストして、麻酔の深さを確認します。手術部位をヨウ素で消毒します。
次に、ヨウ素で2回目のスクラブを塗ります。切開部の汚染を避けるために、滅菌されたドレープで動物を覆います。滅菌されたメスを使用して、肝臓を露出させるために約7〜10センチメートルの大きさの皮膚とその下の筋肉との間に切り込み
を入れます。メスの平らな後端で腹筋を皮膚から分離します。リネアアルバをメスで丁寧に刺し、鋭利なハサミで切り口を伸ばします。ラットの肝臓への細胞シート移植。
培養皿をベンチの上にそっと軽くたたいて、シートを表面から剥がします。シートの端を半円でこすり落とすことにより、セルシートを皿の表面から分離します。次に、皿からすべての培地をそっと取り出します。
シートが損傷なく無傷であることを確認してください、そうでなければ、それは使用できません。細胞シートを回収して移すための滅菌メンブレンを準備します。したがって、最初にメンブレンを通常の生理食塩水に浸し、次に滅菌綿棒で余分な生理食塩水を取り除きます。
湿ったメンブレンを細胞シートの上に置きますが、メンブレンと細胞シートの間に気泡が入らないようにします。メンブレンと細胞シートに生理食塩水を数滴加えて、材料を収集します。メンブレンを数秒間放置して、細胞シートがメンブレンに適切に付着していることを確認してから、それを回収します。
次に、移植用の肝臓を準備します。肝臓の表面が乾いていることを確認してください。細胞シート付きのメンブレンをラットの肝臓の1つの葉の上に置きます。
滅菌した生理食塩水を数滴加えて、細胞シートをメンブレンから剥がします。メンブレンを慎重に取り外す前に、5分間待ちます。このビデオでは、細胞シートが肝臓に付着しているのを見ることができます。
最後に、5本のナイロン縫合糸で下にある筋肉と皮膚の切開を閉じます。切開部を閉じた後、手術部位をベタジンで消毒します。麻酔薬をオフからヘッドアップまでの時間はさまざまですが、通常は5分から20分の間です。
この図は、HepG2細胞シート移植の1か月後にラットの肝臓に発生した腫瘍を示しています。ここでは、細胞シート作製したHepG2がん細胞と骨髄間葉系幹細胞を移植して腫瘍を発生させた。これは、HepG2がん細胞と臍帯間葉系幹細胞から作製した細胞シートを移植した後、ラットの肝臓に発生した腫瘍が最も小さいのに対し、この図は細胞シート移植1ヶ月後のラットの肝臓のH染色とE染色を示しています。
ここで、Aは正常なラット肝細胞を表し、Bは癌ラット肝細胞を示す。結論。したがって、このビデオを見た後、セルシート技術を使用してヌードラットで肝細胞癌モデルを開発できるはずです。ご視聴いただきありがとうございました。
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概要
この記事は、細胞シート技術を用いたin vivoがんモデルの開発プロトコルを提示しています。このモデルは、抗がん治療薬を効果的に評価するために設計されています。
主要な研究要素
科学の分野
- 腫瘍学
- 幹細胞研究
- 再生医療
背景
- 肝細胞癌は一般的な肝臓がんの種類です。
- 間葉系幹細胞はがん治療に潜在的な治療効果があります。
- 細胞シート技術により、細胞の効果的な移植が可能になります。
- 裸ネズミは移植された細胞の拒絶反応を防ぐために使用されます。
研究の目的
- 間葉系幹細胞が肝細胞癌の発生に与える影響を示すこと。
- がんモデルの開発に細胞シート技術を利用すること。
- 抗がん治療法のテストに信頼できる方法を提供すること。
使用された方法
- 裸ネズミモデルへの細胞シートの移植。
- 移植後のがん発生の評価。
- 移植手順を説明するための図表の使用。
- 包括的な分析のための研究機関間の協力。
主な結果
- 裸ネズミへの細胞シートの成功した移植。
- 腫瘍発生に対する間葉系幹細胞の影響の観察。
- 信頼できるin vivoがんモデルの確立。
- 抗がん治療薬のさらなるテストの可能性。
結論
- この研究は、がんモデリングへの新しいアプローチを提供します。
- 細胞シート技術は治療応用において有望です。
- 将来の研究は、このモデルを基に薬剤評価を行うことができます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Cell sheet technology enables the creation of reproducible in vivo hepatocellular carcinoma (HCC) models, supporting mechanistic de-risking and target validation in oncology pipelines. The integration of mesenchymal stem cells (MSCs) into these models provides a platform to interrogate tumor-stroma interactions and their impact on tumor growth. This approach enhances predictive confidence for preclinical candidate evaluation and informs risk-adjusted portfolio decisions.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Facilitates functional validation of tumorigenic pathways in a physiologically relevant animal model.
- Enables mechanistic de-risking by isolating the effects of MSC subtypes on HCC progression.
- Supports predictive confidence in target selection by modeling tumor-microenvironment interactions.
Screening & Assay Development
- Provides a standardized in vivo platform for evaluating tumor growth modulation by cellular components.
- Delivers reproducible tumor formation timelines, supporting quantitative assessment of intervention effects.
- Enables assay development for measuring tumor size and histopathological changes post-transplantation.
Translational & Preclinical Research
- Aligns with disease-relevant modeling by recapitulating human HCC features in immunodeficient rats.
- Supports translational biomarker exploration through histological and morphological tumor assessment.
- Informs preclinical go/no-go decisions by quantifying MSC impact on tumor development.
Pipeline & Workflow Integration
This cell sheet-based HCC model fits within the early discovery to preclinical validation continuum, enabling iterative hypothesis testing and candidate de-risking before late-stage investment.
- Discovery Biology: Supports hypothesis-driven interrogation of MSC-tumor interactions and pathway modulation.
- Screening: Provides a reproducible in vivo assay for evaluating tumorigenic potential and intervention effects.
- Analytics: Enables quantitative measurement of tumor size and histopathological endpoints for comparative analysis.
- Translational Research: Bridges discovery and preclinical phases by modeling clinically relevant tumor biology.
- Enterprise Reuse: Offers a modular platform adaptable to different cell types and stromal components for broader oncology applications.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in tumor biology studies.
- Operational Value: Standardizes in vivo modeling and supports reproducibility across research teams.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient advancement of oncology assets.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by clarifying MSC contributions to tumor progression.
Implementation Considerations
- Requires expertise in cell culture, animal surgery, and histopathological analysis.
- Demands access to temperature-responsive cultureware and immunodeficient animal models.
- Necessitates cross-team standardization of cell sheet preparation and transplantation protocols.
- Adaptation to other tumor types or stromal cell sources may require protocol optimization.
- Model limitations include species-specific responses and scalability for high-throughput screening.
