$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Baş ve boyun skuamöz hücreli karsinom (HNSCC), ulusal olarak yılda 10.000 ölüm ve dünya çapında yılda 300.000 ölümle ABD'de en sık görülen altıncı kanserdir1. HNSCC için genel prognoz, son birkaç on yıl boyunca% 50'de değişmeden kalmıştır. Perinöral invazyon (PNI), HNSCC'li hastalarda kötü prognoza işaret eden en belirgin patolojik özelliklerden biridir. Ne yazık ki, PNI HNSCC'de sık görülen bir durumdur ve HNSCC hastalarının %40'ında bulunabilir2,3.
PNI, kötü huylu hücrelerin sinirler boyunca komşu dokulara kadar takip ettiği ve daha yüksek yerel ve uzak yayılma oranlarına izin verdiği süreçtir. Buna göre, PNI pozitif HNSCC tümörleri, PNI4-8 olmayan HNSCC hastalarına kıyasla daha yüksek lokorejyonel nüks ve uzak metastaz oranlarına sahiptir, bu da daha düşük genel sağkalım ile sonuçlanır.
PNI'li hastaların tedavisi tipik olarak cerrahi, radyasyon ve kemoterapi kullanılarak maksimize edilse de, bu hastaların genel sağkalım oranları PNI9-11 olmayan hastalara kıyasla hala %40'a kadar azalmaktadır. Bu nedenle, HNSCC için mevcut tedavi modalitelerinin PNI ile ilişkili olumsuz prognozu iyileştirmede etkisiz olduğu açıktır. HNSCC'de PNI'ye karşı hedefe yönelik tedavi geliştirme yaklaşımı, bu süreci düzenleyen faktörlerin yeterince anlaşılmaması nedeniyle engellenmiştir. Bu, kısmen, HNSCC'de PNI çalışması için tutarlı bir in vitro modelin olmamasının bir sonucudur.
Son yıllarda, birkaç grup ağırlıklı olarak pankreas ve prostat kanserlerinde PNI'yi incelemek için in vitro bir model kullanmaktadır12-19. Bu model, farelerden veya sıçanlardan izole edilen dorsal kök gangliyonlarından üretilen nöritleri, büyük sinir istilası için bir vekil olarak kullanır. Dorsal kök gangliyonları, Engelbreth-Holm-Swarm fare sarkom hücreleri tarafından salgılanan çözünmüş bir bazal membran protein karışımı olan faktör tükenmiş yarı katı bir matris içinde sabitlenir. Bu matris, nöritlerin büyümesine ve bu nöritler boyunca tek kanser hücrelerinin izlenmesine izin verir. Burada açıklanan, bu modelin HNSCC'de PNI'nin incelenmesi için uyarlanmasıdır.