Name: 臓器オンAチップ3Dモデル、機械学習、共焦点断層法による脳転移性腫瘍微小環境の定量化 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-08-16T15:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 53 s
Description: 学ぶ 脳転移性腫瘍微小環境の定量化手法。臓器オンAチップ3Dモデル、機械学習、共焦点断層法を用いて、血脳関門におけるがん細胞の挙動を解析し、脳転移の診断予測に活用する。

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国立がん研究所のSteeg Labに対し、MDA-MB-231-BR-GFP細胞の寛大な寄付に感謝します。共焦点顕微鏡は、ミシガン大学バイオインターフェース研究所(BI)で行われました。フローサイトメトリーは、ミシガン大学フローサイトメトリーコアで行われました。ウイルスベクターは、ミシガン大学ベクターコアによって作成されました.また、これらのデータの統計分析におけるガイダンスに対するケリー・キッドウェルに感謝します。
資金：
C.R.O.は、NIH T-32トレーニングフェローシップ(T32CA009676)と1R21CA245597-01によって部分的にサポートされました。T.M.W.は、1R21CA245597-01と国立衛生研究所の国立トランスレーショナルサイエンス推進センターによって部分的にサポートされました。材料と特性評価のための資金は、賞番号1R21CA245597-01、P30CA046592、5T32CA009676-23、CA196018、AI116482、METAvivor財団、乳癌研究財団の下で国立衛生研究所によって提供されました。コンテンツは著者の責任であり、必ずしも国立衛生研究所の公式見解を表すものではありません

<ol><li>Rastogi, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Palliation+of+Brain+Metastases%3A+Analysis+of+Prognostic+Factors+Affecting+Overall+Survival%5BTitle%5D)+AND+%22Indian+Journal+of+Palliative+Care%22%5BJournal%5D)">Palliation of Brain Metastases: Analysis of Prognostic Factors Affecting Overall Survival.</a> Indian Journal of Palliative Care. 24 (3), 308-312 (2018).</li>
<li>Wang, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Clinicopathological+features+and+survival+outcomes+of+patients+with+different+metastatic+sites+in+stage+IV+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Cancer%22%5BJournal%5D)">The Clinicopathological features and survival outcomes of patients with different metastatic sites in stage IV breast cancer.</a> BMC Cancer. 19 (1), 1091(2019).</li>
<li>Valster, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cell+migration+and+invasion+assays%5BTitle%5D)+AND+%22Methods%22%5BJournal%5D)">Cell migration and invasion assays.</a> Methods. 37 (2), 208-215 (2005).</li>
<li>Eccles, S. A., Box, C., Court, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cell+migration%2Finvasion+assays+and+their+application+in+cancer+drug+discovery%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechnology+Annual+Review%22%5BJournal%5D)">Cell migration/invasion assays and their application in cancer drug discovery.</a> Biotechnology Annual Review. 11, 391-421 (2005).</li>
<li>Brekhman, V., Neufeld, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+asymmetric+3D+in-vitro+assay+for+the+study+of+tumor+cell+invasion%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Cancer%22%5BJournal%5D)">A novel asymmetric 3D in-vitro assay for the study of tumor cell invasion.</a> BMC Cancer. 9, 415(2009).</li>
<li>Chen, H. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Boyden+chamber+assay%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">Boyden chamber assay.</a> Methods in Molecular Biology. 294, 15-22 (2005).</li>
<li>Poissonnier, A., Legembre, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Boyden+Chamber+Assay+to+Study+of+Cell+Migration+Induced+by+Metalloprotease+Cleaved-CD95L%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">Boyden Chamber Assay to Study of Cell Migration Induced by Metalloprotease Cleaved-CD95L.</a> Methods in Molecular Biology. 1557, 117-123 (2017).</li>
<li>Li, X., Yang, H., Huang, H., Zhu, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CELLCOUNTER%3A+novel+open-source+software+for+counting+cell+migration+and+invasion+in+vitro%5BTitle%5D)+AND+%22BioMed+Research+International%22%5BJournal%5D)">CELLCOUNTER: novel open-source software for counting cell migration and invasion in vitro.</a> BioMed Research International. 2014, 863564(2014).</li>
<li>Little, A. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((IL-4%2FIL-13+Stimulated+Macrophages+Enhance+Breast+Cancer+Invasion+Via+Rho-GTPase+Regulation+of+Synergistic+VEGF%2FCCL-18+Signaling%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Oncology%22%5BJournal%5D)">IL-4/IL-13 Stimulated Macrophages Enhance Breast Cancer Invasion Via Rho-GTPase Regulation of Synergistic VEGF/CCL-18 Signaling.</a> Frontiers in Oncology. 9, 456(2019).</li>
<li>Allen, S. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Macrophages+Enhance+Migration+in+Inflammatory+Breast+Cancer+Cells+via+RhoC+GTPase+Signaling%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Macrophages Enhance Migration in Inflammatory Breast Cancer Cells via RhoC GTPase Signaling.</a> Scientific Reports. 6, 39190(2016).</li>
<li>Bhatia, S. N., Ingber, D. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Microfluidic+organs-on-chips%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Biotechnology%22%5BJournal%5D)">Microfluidic organs-on-chips.</a> Nature Biotechnology. 32 (8), 760-772 (2014).</li>
<li>Huh, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reconstituting+organ-level+lung+functions+on+a+chip%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Reconstituting organ-level lung functions on a chip.</a> Science. 328 (5986), 1662-1668 (2010).</li>
<li>Chen, Y. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+Migration+Chip+for+Chemotaxis-based+Microfluidic+Selection+of+Heterogeneous+Cell+Populations%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Single-cell Migration Chip for Chemotaxis-based Microfluidic Selection of Heterogeneous Cell Populations.</a> Scientific Reports. 5, 9980(2015).</li>
<li>Choi, Y. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cancer-associated+fibroblast+promote+transmigration+through+endothelial+brain+cells+in+three-dimensional+in+vitro+models%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Cancer%22%5BJournal%5D)">Cancer-associated fibroblast promote transmigration through endothelial brain cells in three-dimensional in vitro models.</a> International Journal of Cancer. 135 (9), 2024-2033 (2014).</li>
<li>Takeshita, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+in+vitro+blood-brain+barrier+model+combining+shear+stress+and+endothelial+cell%2Fastrocyte+co-culture%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">An in vitro blood-brain barrier model combining shear stress and endothelial cell/astrocyte co-culture.</a> Journal of Neuroscience Methods. 232, 165-172 (2014).</li>
<li>Kienast, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Real-time+imaging+reveals+the+single+steps+of+brain+metastasis+formation%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Medicine%22%5BJournal%5D)">Real-time imaging reveals the single steps of brain metastasis formation.</a> Nature Medicine. 16 (1), 116-122 (2010).</li>
<li>Schroeder, W., Martin, K., Lorenson, B. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSchroeder%2C+W+%22The+Visualization+Toolkit.+4th+edn%22">The Visualization Toolkit. 4th edn</a>. , Kitware. (2006).</li>
<li>Wells, W. M., Grimson, W. L., Kikinis, R., Jolesz, F. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+segmentation+of+MRI+data%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Medical+Imaging%22%5BJournal%5D)">Adaptive segmentation of MRI data.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 15 (4), 429-442 (1996).</li>
<li>Agarwal, S. K., Singh, S., Ghuman, S. S., Sharma, S., Lahiri, A. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiological+assessment+of+the+Indian+children+with+congenital+sensorineural+hearing+loss%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Otolaryngology%22%5BJournal%5D)">Radiological assessment of the Indian children with congenital sensorineural hearing loss.</a> International Journal of Otolaryngology. 2014, 808759(2014).</li>
<li>Mansfield, P., Maudsley, A. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Medical+imaging+by+NMR%5BTitle%5D)+AND+%22The+British+Journal+of+Radiology%22%5BJournal%5D)">Medical imaging by NMR.</a> The British Journal of Radiology. 50 (591), 188-194 (1977).</li>
<li>Plewes, D. B., Kucharczyk, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Physics+of+MRI%3A+a+primer%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Magnetic+Resonance+Imaging%22%5BJournal%5D)">Physics of MRI: a primer.</a> Journal of Magnetic Resonance Imaging. 35 (5), 1038-1054 (2012).</li>
<li>Batteux, C., Haidar, M. A., Bonnet, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D-Printed+Models+for+Surgical+Planning+in+Complex+Congenital+Heart+Diseases%3A+A+Systematic+Review%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Pediatrics%22%5BJournal%5D)">3D-Printed Models for Surgical Planning in Complex Congenital Heart Diseases: A Systematic Review.</a> Frontiers in Pediatrics. 7, 23(2019).</li>
<li>Thibault, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MRI+for+surgical+planning+in+patients+with+breast+cancer+who+undergo+preoperative+chemotherapy%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Roentgenology%22%5BJournal%5D)">MRI for surgical planning in patients with breast cancer who undergo preoperative chemotherapy.</a> American Journal of Roentgenology. 183 (4), 1159-1168 (2004).</li>
<li>Oliver, C. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+platform+for+artificial+intelligence+based+identification+of+the+extravasation+potential+of+cancer+cells+into+the+brain+metastatic+niche%5BTitle%5D)+AND+%22Lab+on+a+Chip%22%5BJournal%5D)">A platform for artificial intelligence based identification of the extravasation potential of cancer cells into the brain metastatic niche.</a> Lab on a Chip. 19 (7), 1162-1173 (2019).</li>
<li>Gril, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reactive+astrocytic+S1P3+signaling+modulates+the+blood-tumor+barrier+in+brain+metastases%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Communications%22%5BJournal%5D)">Reactive astrocytic S1P3 signaling modulates the blood-tumor barrier in brain metastases.</a> Nature Communications. 9 (1), 2705(2018).</li>
<li>Badilescu, S., Packirisamy, M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBadilescu%2C+S+%22BioMEMS%3A+Science+And+Engineering+Perspectives%22">BioMEMS: Science And Engineering Perspectives</a>. , Taylor & Francis/CRC Press. (2011).</li>
<li>Liu, C. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLiu%2C+C+%22Foundations+of+MEMS.+2nd+edn%22">Foundations of MEMS. 2nd edn</a>. , Prentice Hall. (2012).</li>
<li>Booth, R., Kim, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterization+of+a+microfluidic+in+vitro+model+of+the+blood-brain+barrier+%28muBBB%29%5BTitle%5D)+AND+%22Lab+on+a+Chip%22%5BJournal%5D)">Characterization of a microfluidic in vitro model of the blood-brain barrier (muBBB).</a> Lab on a Chip. 12 (10), 1784-1792 (2012).</li>
<li>Lockman, P. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Heterogeneous+blood-tumor+barrier+permeability+determines+drug+efficacy+in+experimental+brain+metastases+of+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Cancer+Research%22%5BJournal%5D)">Heterogeneous blood-tumor barrier permeability determines drug efficacy in experimental brain metastases of breast cancer.</a> Clinical Cancer Research. 16 (23), 5664-5678 (2010).</li>
<li>Ryan Oliver, C., W, T. M. Con-tom: A Jupyter Notebook for Analyzing the tumor micro-environment in confocal images. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRyan+Oliver%2C+C+%22Zenodo%22">Zenodo</a>. , Version 0.8, 3825719 (2020).</li>
<li>Lorensen, W. E., Johnson, C., Kasik, D., Whitton, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((History+of+the+Marching+Cubes+Algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Computer+Graphics+and+Applications%22%5BJournal%5D)">History of the Marching Cubes Algorithm.</a> IEEE Computer Graphics and Applications. 40 (2), 8-15 (2020).</li>
<li>Kleinbaum, D. G., Kupper, L. L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKleinbaum%2C+DG+%22Applied+regression+analysis+and+other+multivariable+methods%22">Applied regression analysis and other multivariable methods</a>. , Duxbury Press. (1978).</li>
<li>Berg, M. d <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBerg%2C+Md+%22Computational+geometry+%3A+algorithms+and+applications%2C+2nd+rev.+edn%22">Computational geometry : algorithms and applications, 2nd rev. edn</a>. , Springer. (2000).</li>
<li>Esch, M. B., Post, D. J., Shuler, M. L., Stokol, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterization+of+in+vitro+endothelial+linings+grown+within+microfluidic+channels%5BTitle%5D)+AND+%22Tissue+Engineering+Part+A%22%5BJournal%5D)">Characterization of in vitro endothelial linings grown within microfluidic channels.</a> Tissue Engineering Part A. 17 (23-24), 2965-2971 (2011).</li>
<li>Brinkley, B. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Variations+in+cell+form+and+cytoskeleton+in+human+breast+carcinoma+cells+in+vitro%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Research%22%5BJournal%5D)">Variations in cell form and cytoskeleton in human breast carcinoma cells in vitro.</a> Cancer Research. 40 (9), 3118-3129 (1980).</li>
<li>Eigenmann, D. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparative+study+of+four+immortalized+human+brain+capillary+endothelial+cell+lines%2C+hCMEC%2FD3%2C+hBMEC%2C+TY10%2C+and+BB19%2C+and+optimization+of+culture+conditions%2C+for+an+in+vitro+blood-brain+barrier+model+for+drug+permeability+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Fluids+and+Barriers+of+the+Central+Nervous+System%22%5BJournal%5D)">Comparative study of four immortalized human brain capillary endothelial cell lines, hCMEC/D3, hBMEC, TY10, and BB19, and optimization of culture conditions, for an in vitro blood-brain barrier model for drug permeability studies.</a> Fluids and Barriers of the Central Nervous System. 10 (1), 33(2013).</li>
<li>Griep, L. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BBB+on+chip%3A+microfluidic+platform+to+mechanically+and+biochemically+modulate+blood-brain+barrier+function%5BTitle%5D)+AND+%22Biomedical+Microdevices%22%5BJournal%5D)">BBB on chip: microfluidic platform to mechanically and biochemically modulate blood-brain barrier function.</a> Biomedical Microdevices. 15 (1), 145-150 (2013).</li>
<li>Weksler, B., Romero, I. A., Couraud, P. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+hCMEC%2FD3+cell+line+as+a+model+of+the+human+blood+brain+barrier%5BTitle%5D)+AND+%22Fluids+and+Barriers+of+the+Central+Nervous+System%22%5BJournal%5D)">The hCMEC/D3 cell line as a model of the human blood brain barrier.</a> Fluids and Barriers of the Central Nervous System. 10 (1), 16(2013).</li>
<li>Dello Russo, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+human+microglial+HMC3+cell+line%3A+where+do+we+stand%3F+A+systematic+literature+review%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroinflammation%22%5BJournal%5D)">The human microglial HMC3 cell line: where do we stand? A systematic literature review.</a> Journal of Neuroinflammation. 15 (1), 259(2018).</li>
<li>Dun, M. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Proteotranscriptomic+Profiling+of+231-BR+Breast+Cancer+Cells%3A+Identification+of+Potential+Biomarkers+and+Therapeutic+Targets+for+Brain+Metastasis%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+%26+Cellular+Proteomics%22%5BJournal%5D)">Proteotranscriptomic Profiling of 231-BR Breast Cancer Cells: Identification of Potential Biomarkers and Therapeutic Targets for Brain Metastasis.</a> Molecular & Cellular Proteomics. 14 (9), 2316-2330 (2015).</li>
<li>Xing, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reactive+astrocytes+promote+the+metastatic+growth+of+breast+cancer+stem-like+cells+by+activating+Notch+signalling+in+brain%5BTitle%5D)+AND+%22EMBO+Molecular+Medicine%22%5BJournal%5D)">Reactive astrocytes promote the metastatic growth of breast cancer stem-like cells by activating Notch signalling in brain.</a> EMBO Molecular Medicine. 5 (3), 384-396 (2013).</li>
<li>Zhang, B., Radisic, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Organ-on-a-chip+devices+advance+to+market%5BTitle%5D)+AND+%22Lab+on+a+Chip%22%5BJournal%5D)">Organ-on-a-chip devices advance to market.</a> Lab on a Chip. 17 (14), 2395-2420 (2017).</li>
</ol>

申告する開示はありません。

内皮バリアを介して脳組織へのがん細胞の外挿や移動を測定するために、臨床画像解析に頻繁に利用されるツールを適応させる新しい方法を開発し、発表しました。このアプローチは、生体内測定とインビトロ測定の両方に役立ちます。脳血管系を再現する3Dマイクロ流体システムでの使用を実証しました。がん細胞の測定は、この技術を使用して、外挿距離、体積、球面性、体積による外挿率を含む測定を定量化する。体積によって飛散され、欠通される割合の距離は、ユーザーがチップ内の癌細胞の位置を再構築し、障壁を越えて外挿し、組織内の移動を評価することを可能にする。球形の形状の測定(球形や体積など)は、各時点におけるセルの動きや機能に関連しています。μmBBNデバイスに最初に導入すると、移行MDA-MB-231-BR-GFP細胞は、μmBBNデバイスに導入された際に高いレベルの球形を呈し、動きを減少させ、ニッチを植民地化し始めるにつれて、形状が小さくなります。MDA-MB-231-GFPおよびMDA-MB-231-BR-GFPの全体的な細胞容積は、細胞株の形状の違いにより異なった。内皮バリアを通過する癌細胞は、バリアを通過しない細胞よりも丸みを帯び、したがって、より小さい丸い細...

脳転移は最も致死的な癌病変である。全ての癌の10~30%が脳に転移し、癌タイプ1、22に応じて、生存期間の中央値は約5~201ヶ月である。癌転移を研究する際に生じる主な問題は、サブクローンが血流の液性環境から脳33、44などの器官に移行する方法である。この質問は、移行、侵略、および外挿アッセイの多くのバリエーションにつながっています。これらの方法はすべて、刺激に応答してある場所から別の場所に移動する細胞の特性をカウントまたは測定する重要なステップを共有します。容易に利用できるほとんどの移動のアッセイは癌細胞の二次元(2D)のマイグレーションを研究するために使用される。これらは豊富な知識を解明しました。しかし、他の方法が5を提供できるin vivoシステムの立体的性質を再現しません。したがって、3次元(3D)系で腫瘍微小環境(TME)を研究する必要がありますが、3D構造に対して利用可能な解析アプローチは限られており、しばしば矛盾しています。
最も人気のある3Dツールの1つは、2つの異なる領域を分離し、井戸の底に吊り下げられた膜で構成されるボイデン室です。ボイデンは白血球の化学軸4を研究するアッセイを導入した。底部領域は、化学または他の手段66、77によって変化させ、上領域の細胞を下領域に移行するように誘導することができる。移行した細胞の数を定量化する最も一般的なアプローチは、バッファー溶液を用いて膜底から細胞を放出し、それらを溶解し、そして溶液7中のDNA含有量の量に基づいてそれらを数える。この間接的なアプローチは、技術の変動のためにオペレータエラーを起こしやすいため、処置は癌表現型および微小環境に関する情報を破壊する。ボイデンチャンバーアッセイのバリエーションは、膜上に残っている回遊細胞の固定を伴うが、継続的な研究66、8、98,9のためにもはや生存できない細胞の数を提供する。
ボイデン室の限界とマイクロ流体コミュニティにおける技術革新の成長により、移行アッセイチップは、3つの10、11、12ではなく一11,12方向の刺激に応答して細胞の動きを観察する開発が行われている。これらの移行アッセイは、結果のより良い解釈を可能にするフローまたは単一細胞分離13、14,14などの要因の制御を容易にする。ただし、2D 形式では動的な情報が失われるのは避けがちです。最近の研究では、3D環境14,15,15における血管外開法(すなわち、血液脳関門などの組織への循環からの細胞の移動)に焦点を当てている。細胞バリア/膜で起こる組織およびプローブ挙動への飛離距離は、ボイデンチャンバーまたは2Dマイクロ流体移動装置16のいずれかを使用して収集された測定値よりも洗練されている。したがって、3D外挿の適切なイメージングと解析を可能にするデバイスは、これらの高度な測定値をキャプチャするために重要ですが、文献には欠けています。
移動アッセイとは無関係に、3D空間17,18,18において組織を同定し、正確に再構成することができる磁気共鳴画像法(MRI)および断層撮影用の堅牢なイメージング技術が開発されている。これらの技術は、組織の特性に基づいて画像のzスタックおよびセグメント部分の画像を取得し、セグメント化された画像を3次元メッシュ19、20、2120,21に変換する。19これにより、医師は、3D個々の臓器、骨、および血管を視覚化して、癌または心臓病22、23,23の診断を外科的計画または援助する。ここでは、これらのアプローチが顕微鏡標本や3D外挿装置での使用に適応できることを示す。
この結果、我々は、既存の断層撮影ツールを適応させることによって膜全体の腫瘍細胞の飛散を研究する柔軟性を与える、本明細書で提示される革新的な共焦点断層撮影技術を開発した。このアプローチにより、内皮細胞層などの細胞バリアと相互作用するがん細胞行動の全範囲の研究が可能になります。がん細胞は、プローブ行動を示します;侵入するが膜の近くに残る人もいれば、バリアを容易に横断する人もいる。この技術は、全次元24における細胞の表現型に関する情報を得ることができる。この手法を使用して TME を研究することは、比較的安価で、解釈しやすく、再現性が高く、インビボマウスモデルの複雑性と比較すると、比較的複雑です。提示された方法論は、多くの種類の腫瘍および微小環境の研究のための強力な基礎を提供すべきである。
我々は、バリアおよびニッチ(脳内脳内皮細胞および星状細胞)の重要な要素を長期間培養できる3D微小流体血液脳ニッチ(μmBBN)プラットフォーム(図1)の使用を記述し、実証する。全ては、繰り返し可能かつ定量的な方法で、マイクロ転移の発症と腫瘍微小環境への変化を理解することを目的としている。脳ニッチとの血液脳関門界は、地下膜によって強化された脳内皮細胞、星血球足、および近球25から構成される。血液脳関門の形成と調節においてその重要性を考えると、アストロサイトおよび内皮成分に選択的に焦点を当てた。このプラットフォームを用いて、がん細胞や腫瘍微小環境細胞および体液性成分の製造、種子、画像、分析の方法を実演します。最後に、機械学習を用いて、モデルμmBBNを介して通過できる癌細胞の本質的な形素の違いを特定し、脳転移電位24の客観的指標を割り当てる方法を示す。この方法で生成されたデータセットは、転移、治療戦略、およびTMEの役割に関する基本的および翻訳的な質問に答えるために使用することができます。

<table><tbody><tr><td>0.25% トリプシン-EDTA フェノールレッド</td><td>サーモフィッシャーサイエンティフィック</td><td>25200056</td><td></td></tr><tr><td>1.5 mm バイオプシーパンチ プランジャー付き</td><td>インテグラライフサイエンスコーポレーション</td><td>33-31A-P/25</td><td></td></tr><tr><td>10x MEM</td><td>サーモフィッシャーサイエンティフィック</td><td>11430030</td><td></td></tr><tr><td>150 mm シャーレ</td><td>フィッシャーサイエンティフィ</td>ック <td>FB0875714</td><td></td></tr><tr><td>1x DPBS, CaおよびMg サー</td><td>モフィッシャーなしScientific</td><td>14190144</td><td></td></tr><tr><td>200uL ピペットチップ</td><td>Fisher Scientific</td><td>02-707-411</td><td></td></tr><tr><td>4 インチ シリコンウエハー</td><td>ユニバーシティウエハー</td><td>452</td><td></td></tr><tr><td>48 mm 幅 パッキングテープ</td><td>Fisher Scientific</td><td>19-072-097</td><td></td></tr><tr><td>50 x 75 mm スライドガラス</td><td>Fisher Scientific</td><td>12-550C</td><td></td></tr><tr><td>A1 共焦点顕微鏡</td><td>Nikon</td><td></td><td></td></tr><tr><td>アセトン</td><td>フィッシャー・サイエンティフィック</td><td>A9-20</td><td></td></tr><tr><td>抗生物質/抗真菌薬 (ペニシリン/ストレプトマイシン/アンホテリシン)</td><td>Gibco</td><td>15240062</td><td></td></tr><tr><td>カッター刃</td><td>フィッシャー・サイエンティフィ</td>ック <td>NC1721575</td><td></td></tr><tr><td>解剖ハサミ</td><td>フィッシャー・サイエンティフィック</td><td>08-951-5</td><td></td></tr><tr><td>DMEM 4.5 g/L グルコース</td> サー<td>モ・フィッシャー・サイエンティフィック</td><td>11960-044</td><td></td></tr><tr><td>両面テープ</td><td>フィッシャーサイエンティフィック</td><td>NC0879005</td><td></td></tr><tr><td>EGM-2</td><td>ロンザ</td><td>CC-3162</td><td></td></tr><tr><td>ウシ胎児血清、熱不活性化</td><td>コーニング</td><td>MT35011CV</td><td></td></tr><tr><td>フィジーソフトウェア</td><td>ImageJ</td><td></td><td></td></tr><tr><td>ガラスバイアル</td><td>フィッシャーサイエンティフィ</td>ック <td>03-341-25D</td><td></td></tr><tr><td>グルタマックス</td><td>サーモフィッシャーサイエンティフィック</td><td></td><td></td>35050061</tr><tr><td>hCMEC/D3</td><td>EMD Millipore</td><td>SCC066</td><td></td></tr><tr><td>Jupyter ノートブック</td><td>Anaconda</td><td></td><td></td></tr><tr><td>L-グルタミン</td><td>サーモフィッシャーサイエンティフィック</td><td>25030081</td><td></td></tr><tr><td>マトリゲル - フェノールレッドで成長因子を減少</td><td>コーニング</td><td>CB-40230A</td><td></td></tr><tr><td>MDA-MB-231</td><td>ATCC</td><td>HTB-26</td><td></td></tr><tr><td>MDA-MB-231-BR-GFP</td><td>Dr. Patricia Steeg, NIH</td><td></td><td></td></tr><tr><td>N-2 growth supplement</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>17502048</td><td></td></tr><tr><td>normal human astrocytes (NHA)</td><td>Lonza</td><td>CC-2565</td><td></td></tr><tr><td>Orange software</td><td>University of Ljubljana</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pasteur pipette</td><td>Fisher Scientific</td><td>13-711-9AM</td><td></td></tr><tr><td>フォトリソグラフィーマスク</td><td>Photosciences Incorporated</td><td></td><td></td></tr><tr><td>pLL3.7-dsRed</td><td>University of Michigan Vector Core</td><td></td><td></td></tr><tr><td>pLL-EV-GFP</td><td>University of Michigan Vector Core</td><td></td><td></td></tr><tr><td>pLOX-TERT-iresTK</td><td>Addgene</td><td>12245</td><td></td></tr><tr><td>pMD2.G</td><td>Addgene</td><td>12259</td><td></td></tr><tr><td>ポリカーボネート膜、5um 孔径</td><td>ミリポア</td><td>TMTP04700</td><td></td></tr><tr><td>psPAX2</td><td>Addgene</td><td>12260</td><td></td></tr><tr><td>PureCol, 3 mg/mL</td><td>Advanced Biomatrix</td><td>5005</td><td>Type I bovine collagen</td></tr><tr><td>sodium bicarbonate</td><td>Thermo Fisher Scientific 25080094</td><td></td><td></td></tr><tr><td>sodium pyruvate</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>11360070</td><td></td></tr><tr><td>Solo cup</td><td>Fisher Scientific</td><td>NC1416545</td><td></td></tr><tr><td>SU-8 2075 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)</td><td>MicroChem Corporation</td><td>Y111074 0500L1GL</td><td></td></tr><tr><td>SU8 開発者</td><td>MicroChem Corporation</td><td>Y020100 4000L1PE</td><td></td></tr><tr><td>Sylgard 184</td><td>Ellsworth Adhesive Company</td><td>NC0162601</td><td></td></tr><tr><td>Toluene</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>179965-1L</td><td></td></tr><tr><td>Tricholo perfluoro octyl silane</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>448931-10G</td><td></td></tr></tbody></table>

臓器オンaチップ3dモデル、機械学習、共焦点断層法による脳転移性腫瘍微小環境の定量化

Quantifying the Brain Metastatic Tumor Micro-Environment using an Organ-On-A Chip 3D Model, Machine Learning, and Confocal Tomography

脳転移は最も致死的な癌病変である。すべての癌の10〜30%が脳に転移し、癌の種類に応じて生存期間の中央値は〜5〜20ヶ月である。脳転移性腫瘍の負担を軽減するためには、基礎的および翻訳的な知識のギャップに対処する必要があります。主な課題には、再現可能な前臨床モデルおよび関連ツールの貧弱性が含まれます。脳転移の三次元モデルは、専用の分析ツールと組み合わせると、これらのニーズに対処するために使用される関連する分子および表現型データを生成することができます。さらに、マウスモデルと比較して、血液脳関門を脳微小環境に通過する患者腫瘍細胞の臓器オンチップモデルは、結果を迅速に生成し、定量的方法でより解釈可能であり、したがって、高スループット検査に適しています。ここでは、新しい3Dマイクロ流体血液脳ニッチ(μmBBN)プラットフォームの使用を説明し、ニッチの複数の要素を長期間(数日間)培養し、共焦点顕微鏡で蛍光的に画像化し、革新的な共焦点断層撮影技術を使用して再構築された画像を説明し、実証します。全ては、マイクロ転移の発症と、繰り返し可能かつ定量的な方法での腫瘍微小環境(TME)の変化を理解することを目的としている。このプラットフォームを用いて、がん細胞やTME細胞および体液性成分を作製、種、画像化、分析する方法を実演します。さらに、モデルμmBBNを介して通過できるがん細胞の本質的な異型性差を特定し、脳転移電位の客観的指標を割り当てる、人工知能(AI)がどのように使用されているかを示す。この方法で生成されるデータセットは、転移、治療戦略の有効性、およびTMEの役割に関する基本的な質問と翻訳的な質問に答えるために使用することができます。

この手法を用いて、異なる蛍光タンパク質または色素で標識された細胞タイプを分析しました。hCMEC/D3-DsRedおよび非蛍光アストロサイトを配合したμmBBNチップを用いて、このアプローチの使用を実証します。脳内血管内皮細胞を多孔膜(5μmトラックエッチング細孔)に播種し、5%CO2下で37°Cでインキュベーター34に入れた。23日後に、内視鏡検査を介して内皮層の合流性を確認し、次いで癌細胞を内皮層の上に置いた。2つの乳癌細胞株、MDA-MB-231-BR-GFPと呼ばれる脳を求めるクローン、および親のMDA-MB-231-GFP細胞を、ア,ストロサイトの脳ニッチ35、36、37、38、39、40、41を含むμmBBNチップに入力した。35,36,3738,<sup class="xref"...

ここでは、血液脳関門転移性腫瘍微小環境を調製し培養し、共焦点イメージングと人工知能(機械学習)を用いてその状態を定量化するためのプロトコルを提示する。

臓器オンAチップ3Dモデル、機械学習、共焦点断層法による脳転移性腫瘍微小環境の定量化

Brain metastases are the most lethal cancer lesions; 10-30% of all cancers metastasize to the brain, with a median survival of only ~5-20 months, ...

共焦点断層撮影は、細胞の障壁およびニッチと相互作用する癌細胞行動の完全な範囲を得るために開発された。この方法は、転移が発生したときにメタスタを研究するための基礎を提供します。この方法は、ライブセルの動作を定量化するのに役立ちます。共焦点断層撮影は、機械学習と組み合わせると、さまざまなオルガンオンチッププラットフォームに役立ちます。原発性腫瘍、再発性腫瘍細胞、循環腫瘍細胞の分析は、脳転移を予測し、非脳転移細胞から脳転移を識別するための重要な診断ツールとなる可能性があります。マイクロ流体BBNデバイスを組み立てるには、吸入口を下に向けて真空デシケータから適切な表面にデバイスを転送し、セットアップ全体をプラズマチャンバに配置します。セットアップ全体をプラズマチャンバーに入れ、真空を引っ張ってから、80ワットで30秒間プラズマで処理します。治療の最後に、ガイドを使用して素早くデバイスを配置し、入口側をラボベンチのガラススライドに上に置き、デバイスのPDMとスライドの間に永久結合を作成します。次に、200マイクロリットルピペットチップを挿入し、先端から2ミリメートルを全ての入口と出口に切り、8分間、200ワットのプラズマ処理のためにデバイスをプラズマチャンバーに入れます。装置が冷却された後、デバイスを無菌二次容器に入れ、プラスミド処理の15分以内に、コラーゲンアストロサイト溶液の120マイクロリットルを底チャンバのピペットチップを通してデバイスに移します。ソリューションが反対側のピペットチップにチャンバーを横切ってウィックし、デバイスの次のチャネルを埋めることを可能にします。装置の4つのチャネルすべてが満杯になったら、細胞培養インキュベーターにチップを1時間置きます。コラーゲンがセットされたら、すべてのピペットチップに適切な完全な細胞培養培地を底チャンバーに供給し、完全な内皮培地で2%成長因子減少マトリゲルで上のチャンバーをコーティングします。両方のチャンバーがコード化されたら、適切な媒体で上の部屋をすすくう前に、1時間インキュベーターに装置を入れます。交互のヒントは、適切な培地のミリリットル当たり10〜6番目の内皮細胞の30マイクロリットルを見て、15分ごとに上の部屋に先端を通して、チップ当たり合計4つのアリコートの細胞を見る。シーディングの間に装置をインキュベートする。すべての内皮細胞を播種したら、すべての先端を培地で満たし、48時間細胞培養インキュベーターに戻します。内皮層が成熟したら、チップ中の培地を交換して細胞培養培地を補充し、各トップチャンバチャネルを10倍の30マイクロリットルで播種し、適切な培地の6ミリリットル当たり6個の癌細胞をシードする。各30マイクロリットルの細胞アリコートを播種した後、デバイスを15分間インキュベーターに戻し、適切な培地ですべてのチップを充填し、デバイスを細胞培養インキュベーターに24〜48時間戻します。装置が培養され、画像化された後、癌細胞の表現型を測定し、提供されたソフトウェアを開いて、共焦点像をメモリに読み込む。ソフトウェアは、3D共焦点画像から別のTIFFファイルに各カラーチャンネルを保存します。「各顕微鏡チャンネルの不透明度値を変更」を選択し、背景が除去され、細胞内の蛍光だけが残るような、画像内のカラーチャンネルのチャンネルアルファ値を調整します。効果を視覚化するには、[3D レンダリングを表示] を選択してしきい値が正しく設定されていることを確認し、画像が正しく表示される場合は、実験トラッカー スプレッドシートに不透明度の値を保存します。次に、マーチング キューブを使用して、ボリューム イメージを VTK データ形式で保存された個々の 3D 三角形メッシュ オブジェクトに変換します。平面を内皮バリアに合わせるには、まず細胞の重心を見つけます。ポリデータ接続フィルタを使用して VTK ファイル内のメッシュのリストを反復処理し、接続されていない領域を抽出します。各メッシュの中心を計算し、大きすぎるメッシュまたは小さすぎるメッシュの中心のフィルタリングのリストに測定を追加します。内皮細胞の重心のリストに平面を合わせるには、誤差法の最小化を使用し、RFP重心と平面適合を視覚化して平面適合を生成およびプロットし、必要に応じて手動でフィットを調整します。平面が適切に取り付けられている場合は、平面の法線を実験トラッカー ファイルに保存します。平面で内皮層を特徴付けた後に各癌細胞表現型を測定するには、細胞分析機能をロードし、実験トラッカー情報で読み取りを実行し、存在するチャネルを分析する」を繰り返し、VTKファイル内の各領域を分析する。各領域について、各セルをクリップして、膜の下のメッシュが計算されます。細胞表現型を測定するには、各癌細胞の形状、体積および位置を計算する。次に、各クリッピング癌細胞の体積と位置を測定し、内皮バリアを通って飛び出した細胞の割合を計算する。複数の実験でこれらの手順を実行した後、データを単一の xlsx ファイルとしてエクスポートして、データをスプレッドシートに保存します。コンフルエント内皮バリアを備えたマイクロ流体BBNチップは実験に適していますが、特に内皮被覆性の悪い微流体BBNチップは許容されません。この代表的な分析では、がん細胞株を求める脳は、内皮障壁を越えて飛散し、マイクロ流体BBNチップの脳ニッチ空間に深く移動する細胞の亜集団を示す暴露後2日と9日で、親の癌細胞は脳ニッチ空間から離れた障壁の上に細胞のかなりの割合を維持した一方、脳転移性癌細胞集団は100%を超える細胞の割合を維持した。癌細胞の形態学的定量化は、親の細胞が播種後1日目に球形細胞の数が少なく、2日と9日後の相互作用の後、両方の癌細胞株が球形を減少させる傾向があることを示した。さらに、アストリシディックニッチに飛入した癌細胞の亜集団は、脳に飛び込まずに内皮バリアと相互作用したままの癌細胞と比較して、サイズが小さかった。がん細胞株および患者由来の異種移植片を求める脳は、機械学習によって脳転移性および非脳転移性癌細胞を区別するために利用され得るマイクロ流体BBNチップに現象パターンを示す。自己選択は重要です。より高く、低い通路数を有する内皮細胞は、可変的なバリア挙動を示した。また、がん細胞とその蛍光発現は時間の経過とともに変化する可能性があります。この手順の後、研究者は、転移の分子メカニズムを研究するために、デバイス内の秘密の家庭または細胞の分子プロファイリングを採用することができます。この技術は、設計された微小環境とニッチ成分の定量的イメージングを時間の経過とともに組み合わせることで、癌細胞とその微小環境との複雑な相互作用を探索することを可能にする。

quantifying-brain-metastatic-tumor-micro-environment-using-an-organ

Research

JoVE Journal

Cancer Research

がん研究

我々は侵襲的な表現型への微小環境に影響を与える進行中の乳房の腫瘍細胞と他の細胞間の相互作用をリアルタイムでライブセルイメージングのための3D共培養モデルを開発しました。これらのモデルは、パラクリン誘起分解、ケモカイン/サイトカインと侵襲性に関与するキナーゼ経路を標的とする薬剤の臨床画面として使用できます。...

腫瘍の4DライブセルイメージングのためのMAMEモデル：微小環境の相互作用に影響を与える悪性進行

このビデオは、3D共培養システムの開発を示しています。マウスの脳切片を膜上に置き、蛍光標識したヒト脳腫瘍細胞をその上で増殖させます。システムの準備ができたら、イメージングのために染色します。...

器官型スライス共培養モデルにおける脳腫瘍の確立

癌細胞との器官型脳切片の共培養は、脳組織の癌細胞浸潤の過程で蛍光だけでなく、明視野（ビデオ）顕微鏡によって形態学的変化を可視化することができます。このモデル系は、細胞の交換や補充的なアプローチを可能にし、操作及び分析を幅広く提供しています。...

器官型脳スライスと癌細胞の3Dスフェロイドとの共培養システム

乳癌脳転移マウスモデルをMDA-MB231/Br-GFP細胞の超音波画像誘導の心臓内注射で確立される。多焦点頭蓋内転移の発生は、高解像度の9.4 T MRIを用いて長手方向にモニタされた。...

縦MRIが続く乳がんの脳転移のマウスモデルを開発するために、超音波画像誘導心臓内注射

本研究は、緑色蛍光タンパク質および生物発光シグナルの検出と定量的分子検出技術の統合によって腫瘍負荷を正確に評価するための高度なプロトコルをプリセットする。...

交感性乳癌モデルを用いたトリプルネガティブ乳癌の研究

頭蓋内脳転移のモデル化は、腫瘍の大きさと治療に対する反応を正確かつタイムリーな方法で監視できないことによって複雑になる。提示された方法論は、磁気共鳴画像分析と頭蓋内腫瘍注射を組み合わせ、これを組み合わせると、正確で一貫した注射、強化された動物モニタリング、および正確な腫瘍体積測定を育成する。...

頭蓋内注射と磁気共鳴画像による脳転移のモデル化

免疫療法と単一細胞ゲノムプロファイリングの時代において、がん生物学は、適切な時空間コンテキストで腫瘍と免疫のインターフェースを研究するための新しいin...

in vitro腫瘍微小環境における免疫応答を解剖するためのマイクロ流体共培養モデル

内因的にHER2増幅された炎症性乳癌細胞株の尾静脈注射によって生成された乳癌脳転移の異種移植マウスモデルについて説明します。...

炎症性乳癌細胞の尾静脈注射による脳転移のモデル化

脳転移は、癌患者の重度の罹患率と死亡率の原因です。ほとんどの脳転移マウスモデルは、死亡率および治療介入結果の交絡分析を混乱させる全身性転移によって複雑になります。ここに提示されるのは、最小限の全身腫瘍で一貫した頭蓋内腫瘍を生成する癌細胞の内部頸動脈注射のためのプロトコルです。...

がん細胞の内頸動脈注射による脳転移のモデル化

立体定位頭蓋内注射技術は、マウス皮質への腫瘍細胞の正確かつ局所的な移植を可能にし、脳の転移性コロナゼーションを研究する強力なモデルとなっています。...

脳転移のモデル化:立体定位皮質内注射による転移性コロナゼーションおよび組織学的成長パターンの標準化解析

新たに診断され再発した腫瘍から生成された患者由来の磁気膠腫を用いて、3次元膠芽腫移動モデルを提示します。このプラットフォームは、患者特有の移動動態の可視化と治療効果の評価を可能にします。このアッセイは移動後に多重化され、タンパク質の局在化や発現パターンを評価することができます。...

磁気ナノ粒子媒介の球状定在を用いた低酸素条件下での再現可能な3D膠芽腫移動アッセイ

学ぶ 脳転移性腫瘍微小環境の定量化手法。臓器オンAチップ3Dモデル、機械学習、共焦点断層法を用いて、血脳関門におけるがん細胞の挙動を解析し、脳転移の診断予測に活用する。

臓器オンAチップ3Dモデル、機械学習、共焦点断層法による脳転移性腫瘍微小環境の定量化

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