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IF=41.20丨Nature Materials:下一代肿瘤类器官

发布时间:2024-03-28 免费8455新葡萄娱乐场(官网)-澳门新葡8455最新网站下载 浏览次数:121

编者按

当今,病人特异性肿瘤的器官型模型正在革新我们对癌症异质性及其对个性化医学的认识。这些模型能够稳定保存肿瘤的遗传、蛋白质、形态和药物特征,同时也具有前所未有的基因组和环境操作能力。然而,目前的癌症器官型培养技术存在着不受控制和不可重复的问题,需要标准化以加速转化医学洞见的实现。

今天我们来解读一项2021年8月由斯坦福大学Sarah C. Heilshorn教授团队发表在Nature Materials(IF=41.20)的经典研究——《Next-generation cancer organoids》。该研究综合讨论了当前在类器官培养流程中存在的局限性及有助于肿瘤类器官培养标准化、规模化与保留肿瘤特异性的方法,并对提高类器官培养可控性和可重复性的研究工作提出了展望。

文章题目

Next-generation cancer organoids

杂志:Nature Materials

影响因子:41.2

发表时间:2021年8月

01、肿瘤的异质性

肿瘤的异质性被认为是开发有效的个体化治疗的最重要障碍之一。这种异质性涉及肿瘤内部和患者间的多样性,包括肿瘤细胞的不同亚群以及患者之间的肿瘤类型和临床特征的变化。

肿瘤细胞内部异质性主要体现在肿瘤内部不同亚群细胞之间的基因组、表观遗传和表观转录组等方面的差异。这种细胞内部异质性不仅影响了肿瘤的发展和进展,还直接影响了治疗效果和耐药性的形成。此外,肿瘤细胞外部环境也对癌症的异质性产生重要影响。肿瘤微环境中包括的非肿瘤细胞,如免疫细胞、间质细胞等,以及细胞外基质的变化,都可以影响肿瘤的生长、扩散和耐药性。

了解肿瘤异质性的复杂性对于制定有效的治疗策略至关重要。个性化治疗需要根据患者肿瘤的特定异质性特征,为其提供精准的治疗方案。因此,建立准确的癌症模型,包括体内和体外的模型,以及整合多组学数据,有助于更好地理解癌症的异质性,并为个性化治疗的实现提供支持。

02、用于模拟患者间肿瘤异质性的类器官

近年来, 3D器官样癌组织培养作为一种相对低成本且代表性强的平台,被广泛用于体外模拟癌症的异质性以及肿瘤微环境与肿瘤细胞之间的相互作用。这种方法从患者特定组织样本中衍生的3D自组织结构,模拟了原发肿瘤的关键组织学、遗传学和表型特征。

这项技术在多种原发肿瘤类型中被成功应用,并且已被证明与传统细胞系相比,更真实地复制了原始肿瘤的特征。癌症器官样结构已被广泛应用于测试各种临床和新兴的抗癌治疗,如化疗、免疫疗法和放疗,并用于疾病进展和肿瘤微环境因子需求等方面的研究。

目前已有多项研究通过创建“活体生物库”来模拟患者间的异质性,这些生物库由来自多种肿瘤组织的患者特异性器官样结构组成。这些研究强调了癌症器官样结构保持了原始肿瘤生物学特征的重要性。一些研究展示了这些器官样结构对于预测患者对治疗的反应具有良好的预测能力,从而为个性化治疗提供了新的可能性。

图1. 癌症类器官概括了患者特异性肿瘤异质性的定义特征

03、解决目前癌症类器官培养的局限性

尽管器官样结构被认为是患者特异性癌症生物学模型的有价值工具,但它们也存在一些限制。对于许多癌症亚型而言,器官样结构的获得效率极低且难以预测。此外,现有的器官样结构培养通常只包括肿瘤内部的癌细胞,并且不支持其他肿瘤微环境细胞类型的长期共培养。最后,由于缺乏合适的三维培养平台来模拟肿瘤微环境和肿瘤细胞之间的相互作用,因此对于肿瘤器官样结构表型和药物敏感性的基质机制角色了解甚少。

这些限制部分来源于当前癌症器官样结构研究中使用的非标准化和定义不明确的培养方案。为了解决这些技术变异性问题,需要标准化工具和策略的应用。一旦技术变异性得到减少,下一步将是验证内在生物学异质性在可重复的器官样结构培养中的保持,并探索这种异质性如何受到环境刺激的影响。

图2. 目前用于癌症类器官培养的技术将技术可变性引入生物异质性培养物中

04、从肿瘤组织生成类器官

在过去十年中,器官样结构的获得方法变化很大,包括肿瘤组织来源的选择和其下游处理。患者样本需要进行处理,常常是封装到三维基质中。存在多种初始组织处理方法,但主要有两种策略:完全组织解离和封装单个细胞,以及酶解和机械组织切割,封装毫米级肿瘤片段。此外,也可以直接从健康器官样模型中引入驱动突变产生癌症器官样结构。然而,当前这些方法的实施并不标准化,这影响了它们对临床研究的贡献。

对于肿瘤组织来源,要捕获癌症的广泛个体化生物学异质性,需要获取反映肿瘤时空多样性的组织样本。然而,目前的癌症器官样结构模型主要来源于单一活检或手术切除组织的小片段,因此并不能准确地涵盖原发肿瘤的细胞和形态学多样性,也不能反映其在体内的时序演变。此外,肿瘤特征、组织病理学等级、肿瘤内细胞类型异质性等临床特征已知会影响器官样结构的生成难度,成功建立器官样结构的特定机制尚不清楚。

通过多区域组织采样和分析,研究人员能够更好地捕捉肿瘤的内部和间距异质性。利用微加工和微流控技术,可以改善器官样结构的生成和培养。最近的研究侧重于开发能够准确模拟肿瘤微环境细胞异质性和异种细胞相互作用的培养平台,可以研究免疫治疗和细胞因子在癌症器官样结构中的作用。

随着患者来源的癌症器官样结构应用日益广泛,实施能够充分包容肿瘤异质性的可重复衍生技术至关重要。进一步发展专为癌症建模而设计的微流控装置将至关重要,以准确模拟患者特异性肿瘤的细胞和解剖变异。

图3. 患者特异性癌症类器官衍生受到组织获取和处理的非标准化方法的限制

05、肿瘤类器官培养基

人体健康和疾病组织的器官模型建立离不开对干细胞微环境和促进干细胞体外培养的特定调控因素的深刻理解。除了直接使用这些因素作为纯化蛋白质外,还引入了其他促进细胞增殖和分化的因素。然而,当前用于癌症器官模型的培养基组分价格昂贵,难以重复,并且具有高度的异质性,限制了对肿瘤微环境进行精确的患者特异性建模。因此,需要解决这些限制,并开发出标准化和可扩展的癌症器官模型培养基配方。

癌症异质性部分由肿瘤微环境中多种细胞类型之间复杂和相互作用的可溶性因子信号传导驱动。然而,包含多种生长因子和营养素的培养基配方往往会变得昂贵且不适用于高通量应用,因为其中一些组分作为纯化重组蛋白质的包含也可能受到溶解度差和长期存储稳定性不足的限制,从而导致蛋白质活性减弱。癌症器官模型培养基中直接和间接包含的动物衍生血清导致了非标准化的培养平台,具有类似于上述的限制。动物衍生血清的使用还引入了异源性成分,可能对包埋的器官模型产生不良影响,并限制了人类特异性免疫学研究,同时还存在着动物源性、细菌性或病毒性感染的风险。

为了减少对动物衍生血清的依赖,研究人员开发了一系列方法来生产和纯化重组蛋白。目前也已经开发出几种癌症相关信号通路的工程激动剂作为成本效益的替代品。未来的研究将侧重于对体内肿瘤微环境中患者特异性可溶性因子信号进行更深入的理解,并采用标准化方法模拟这些认识。同时,收集和表征患者匹配的人类血清已经开始提供了关于可能直接影响器官模型表型的见解,也可以作为动物来源血清在精准肿瘤学中的替代品。

06、细胞外基质

活体基质是一种由蛋白质、多糖和蛋白多糖构成的动态聚合物网络,对细胞生物学产生影响。肿瘤通常对周围基质进行明显而无序的改变,这些改变已被证明影响着癌细胞的行为和肿瘤发展。通过3D组织结构和细胞-基质相互作用的研究,我们发现基质性质对癌细胞的表型和药物反应具有重要影响。然而,目前对癌症器官模型中基质的了解尚有限,主要原因是现有的基质往往是不明确和难以调控的动物来源支架。因此,我们需要发展具有可重复控制生化和生物物理性质的工程基质来更好地模拟肿瘤环境。

图4. ECM通过几种生物化学和机械相互作用影响癌症类器官表型

过去十年来,最常用于3D健康和癌症器官模型的基质之一是小鼠EHS基质和胶原I型基质,但其是动物来源的,存在着批次间变异性和不明确的成分,这限制了其在高通量药物筛选和临床应用中的使用。此外,胶原凝胶的微结构高度依赖于凝胶化过程中的环境条件,这可能导致样品之间的结构异质性。

工程材料已被设计用于癌细胞系、球体和非人类原发性癌组织的三维体外培养,为人类理解和治疗癌症提供了重要见解。然而,这些工程基质尚未广泛应用于人类癌类器官培养,因此它们的应用将成为理解基质在调节患者特异性癌症中作用的未来机会。

工程基质通常培养效率较低且不具通用性,而且时空控制有限。解决这些限制的关键在于创新材料设计和精细的时空调控方法。此外,将患者样本直接封装到合成基质中,并开发成本效益高且具有生物活性的材料也是未来的重点研究方向。

图5. 用于标准化癌症类器官模型的工程基质

07、编者点评

癌症生物学的突破始终受到对癌症进行研究和建模的新方法的推动。随着利用器官模型模拟患者特异性肿瘤的创新,再次重新定义了对癌症亚型间生物学异质性的理解。在本综述中,作者重点介绍了标准化下一代癌症器官模型的新方法,并展望了使用器官模型可重复和准确地模拟肿瘤异质性的下一步。这篇文章描述了标准化下一代癌症类器官系统的当前挑战和最近的多学科进展与机遇,对于普及癌症异质性的知识,以及提高公众对癌症治疗的认识具有重要的意义。

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参考文献

LeSavage BL, Suhar RA, Broguiere N, Lutolf MP, Heilshorn SC. Next-generation cancer organoids. Nat Mater. 2022 Feb;21(2):143-159. doi: 10.1038/s41563-021-01057-5. Epub 2021 Aug 12. PMID: 34385685.

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