В живых тканях миграция и рост клеток происходят внутри трёхмерного, гетерогенного внеклеточного матрикса (ЭКМ), управляемого биофизическими и биохимическими сигналами, такими как межклеточный поток жидкости и взаимодействие между клетками. Эти факторы регулируют полярность клеток, механотрансдукцию и координированное движение, лежа в основе ключевых биологических процессов, включая восстановление тканей и инвазию рака 1,2,3,4.
Несмотря на их важность, большинство тестов in vitro миграции, таких как скретч и анализы Трансвелла, оценивают движение отдельных клеток на плоских, статичных субстратах. Хотя эти двумерные подходы просты и экономически эффективны, они плохо воспроизводят структурные и динамические особенности микросреды in vivo 5,6. Это ограничение особенно критично в контексте метастазирования рака, когда опухолевые клетки мигрируют коллективно через механически и химически разнообразные тканевыематрицы 3,7,8. Хотя 2D scratch тесты остаются популярными благодаря их простоте, они не отражают сложность ECM или влияние потокажидкости 6. Подходы на основе Трансвелла обеспечивают количественные показания, но только на фиксированных конечных точках, что препятствует непрерывному наблюдению замиграцией 6,9.
Недавние исследования показали, что интерстициальный поток усиливает метастатический потенциал, тогда как жёсткость и состав ECM способствуют эпителиально-мезенхимальному переходу и коллективноймиграции 4,10. Более продвинутые 3D-системы, такие как сфероиды и органоиды, лучше приближают нативные среды ЭБМ; однако их использование часто ограничено вариабельностью, ограниченной доступностью экспериментов и трудностями стандартизированногоанализа 11,12. Микрофлюидные платформы обеспечивают превосходный контроль над механическими и жидкостными условиями, но их зависимость от специализированных методов изготовления и оборудования ограничивает их широкоеприменение 13. Таким образом, воссоздание этих интегрированных сигналов in vitro в контролируемом, доступном, неинвазивном и экономически эффективном виде остаётся серьёзнойзадачей 5,14.
Чтобы решить эти задачи и преодолеть разрыв между традиционными двумерными анализами и сложными in vivo моделями, мы разработали простую 3D-сотовую платформу с поддержкой потока на основе губки из шелкового фиброина. Система использует шелковую губку с настраиваемыми механическими свойствами как каркас, похожий на ЭБМ. Шелк был выбран из-за своей пористой структуры, которая обеспечивает мягкую перфузию и поддерживает физиологически значимый интерстициальныйпоток 15. Его биосовместимость и устоявшееся применение в биомедицине и тканевой инженерии делают его подходящим материалом для этого применения. Недавняя публикация дополнительно продемонстрировала экологическую устойчивость и потенциал переработкистроительных лесов 16. В другом исследовании мы дополнительно показали их адаптивность к различным методам визуализации, таким как позитронно-эмиссионнаятомография 17. Эта предыдущая работа послужила основой для настоящего описания методологии, в которой мы развиваем одну и ту же концепцию платформы в упрощённой конфигурации на основе оптической визуализации in vivo . В совокупности эти исследования демонстрируют потенциал системы для мультимодальной визуализации инженерных тканевых конструкций и поддерживают её использование как универсальной экспериментальной платформы для интеграции in vitro культуры и релевантных in vivo показаний в различных моделях раковых клеток.
В качестве доказательства концепции мы культивировали клетки рака молочной железы с меткой iRFP720 4T1 с тройной отрицательной формой в каркасах в двух условиях низкосдвигового стрессового потока в течение пяти дней. Неинвазивный оптический мониторинг in vivo выявил выраженные паттерны роста, направленные на поток, и значительные изменения динамики популяции клеток по сравнению со статическими контролями. Делая акцент на инженерной простоте и воспроизводимости, эта модель обеспечивает практический мост между двумерными анализами и исследованиями in vivo , позволяя исследователям на макроскопическом и неинвазивном уровне клеточные характеристики в физиологически значимом, но доступном формате. В отличие от предыдущих методологий, которые часто опираются на разрушительный анализ конечных точек или не имеют стандартизированных критериев посева, этот протокол вводит систематическую структуру для оптимизации производства каркасов и, соответственно, клеточного посева и визуализации. Этот подход повышает экспериментальную устойчивость и предоставляет более всесторонний, продольный обзор динамики коллективных клеток внутри трёхмерных матриц, что представляет собой значительное усовершенствование по сравнению с существующими методами мониторинга роста и миграции.