介绍
三阴性乳腺癌是一种具有临床侵袭性的肿瘤亚型,具有高转移率,复发率和耐药性。目前还没有临床批准的针对这种疾病的小分子靶向疗法,所以发现新的治疗靶点有着迫切需要。源自患者的基于细胞的 3D 癌症模型是癌症研究,药物开发和个性化医疗的非常有价值的工具。原代肿瘤衍生模型可以概括肿瘤异质性和形态,以及复杂的遗传和分子组成,从而加速药物开发和药物测试。然而,执行 3D 检测的复杂性仍然是采用这种化合物筛选方法的障碍。
在本研究中,我们描述了一种成像和细胞培养方法的自动化,这些方法可以批量进行复杂的基于 3D 细胞的实验。我们开发了一个整合的工作单元,其中包括一台 IXM-C HT.ai 共聚焦成像系统,一台自动化 CO2 培养箱,一台自动化移液工作站(Biomek i7),和一台协作机械臂。工作单元流程设置能通过高内涵成像实现化合物测试自动化,培养监测,以及药物表型效应的评价。肿瘤类器官由分离自患者来源的肿瘤 TU-BcX-4IC 原代细胞形成,该外植体代表具有三阴性乳腺癌亚型的化生性乳腺癌。在与化合物一起孵育期间,每天使用透射光成像监测肿瘤类器官。
借助基于机器学习的图像分析,可以表征肿瘤类器官的大小,直径,完整性和光密度。对于终点测定,肿瘤类器官用细胞活性染料染色并使用自动共焦成像系统成像。我们表征了多个可用于研究肿瘤表型和化合物效应的定量参数,包括大小和完整性, 细胞形态和活力,以及确定各种细胞标志物的存在和表达水平。
我们描述了在 3D 癌症检测和化合物筛选中提高通量和自动化的方法和演示工具。此外,我们展示了先进的分析方法和参数,使科学家能够获得有关复杂细胞系统,疾病表型和化合物效应的更多信息。
方法
细胞培养
细胞监测和成像
细胞培养自动化和成像流程
结果
培养和成像 3D 肿瘤类器官
细胞培养,化合物处理和成像自动化
鉴定来自 NCI 库的靶向针对化生性三阴性乳腺癌肿瘤类器官的化合物
所选化合物的剂量反应和次级表征
结论
我们展示了使用源自原代三阴化生癌细胞样品的 3D 肿瘤类器官的化合物筛选实验。我们测试了 NCI 库中的 168 种化合物,涵盖了多种浓度,并确定了几种在 3D 细胞实验中显示出功效的化合物。
通过整合的自动成像系统,移液工作站,自动培养箱和协作机械臂,使肿瘤类器官检测和化合物处理过程自动化。这些仪器实现了对 3D 细胞模型进行自动化细胞培养,维护和化合物处理,而使这些 3D 模型可用于癌症生物学化合物筛选。
共聚焦成像与 3D 分析相结合,可以对类器官内的细胞进行复杂的定量分析,并对具有不同表型的细胞进行计数和测量。该方法可用于测试抗癌化合物的效果和疾病建模。
关于美谷分子仪器
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