Рак является одним из заболеваний, которых больше всего боятся люди, не в последнюю очередь из-за высокого уровня смертности1. В последние годы возможности лечения рака увеличились, поскольку были введены новые методы лечения 2,3,4,5. Двумерные (2D) и трехмерные (3D) модели in vitro используются для изучения рака в лабораторных условиях. Однако 2D-модели не могут сразу и точно оценить все важные параметры, указывающие на противоопухолевую чувствительность; следовательно, они не могут полностью представить взаимодействия in vivo при тестировании лекарственной терапии6.
С 2020 года мировой рынок трехмерной (3D) культуры значительно вырос. Согласно одному отчету NASDAQ OMX, к концу 2025 года мировая стоимость рынка 3D-клеточных культур превысит 2,7 миллиарда долларов США. По сравнению с методами 2D-культивирования, 3D-культивирование клеток обладает преимущественными свойствами, которые могут быть оптимизированы не только для пролиферации и дифференцировки, но и для долгосрочной выживаемости 7,8. Таким образом, клеточные микроокружения in vivo могут быть смоделированы для получения более точной характеристики опухоли, а также метаболического профилирования, чтобы можно было лучше понять геномные и белковые изменения. В связи с этим 3D-тест-системы теперь должны быть включены в основные операции по разработке лекарств, особенно те, которые сосредоточены на скрининге и оценке новых противоопухолевых препаратов. Трехмерные наросты иммортализированных установленных клеточных линий или первичных клеточных культур в сфероидных структурах обладают свойствами in vivo опухолей, такими как гипоксия и проникновение лекарств, а также клеточное взаимодействие, реакция и резистентность, и могут рассматриваться как строгая и репрезентативная модель для проведения скрининга лекарств in vitro 9,10,11.
Однако эти модели 3D-культуры также страдают от нескольких проблем, для решения которых может потребоваться некоторое время. Клеточные сфероиды могут быть сформированы с использованием этих протоколов, но они различаются в некоторых деталях, таких как время культивирования или встраивание гелей12, поэтому эти сконструированные клеточные сфероиды не могут хорошо контролироваться в ограниченном диапазоне размеров. Размер сфероидов может влиять на согласованность теста на жизнеспособность и анализа изображений. Микроокружение роста и факторы роста также варьируются, что может привести к различным морфологиям из-за различий в дифференцировке между клетками13. В настоящее время существует очевидная потребность в стандартном, простом и экономически эффективном методе построения всех типов опухолей с контролируемыми размерами.
С другой стороны, несмотря на то, что для оценки морфологии, жизнеспособности и скорости роста были разработаны однородные анализы и подходы к визуализации с высоким содержанием, высокопроизводительный скрининг 3D-моделей остается проблемой по различным причинам, о которых сообщается в литературе, таким как отсутствие единообразия в положении, размере и морфологии опухолевых сфероидов14,15,16.
В представленном здесь протоколе мы перечисляем каждый шаг в построении 3D-опухолевых сфероидов и описываем метод наблюдения и анализа сфероидов с использованием высокопроизводительной системы визуализации с высоким содержанием, которая включает автофокусировку, автовизуализацию и анализ, а также другие полезные характеристики. Мы показываем, как этот метод может производить 3D-опухолевые сфероиды одинакового размера, которые подходят для высокопроизводительной визуализации. Эти сфероиды также демонстрируют высокую чувствительность к медикаментозному лечению рака, и морфологические изменения в сфероидах можно контролировать с помощью визуализации с высоким содержанием. Таким образом, мы демонстрируем надежность этой методологии как средства создания 3D-опухолевых конструкций для целей оценки лекарств.