哈佛醫(yī)學院Yu Shrike Zhang等 | 基于3D生物打印的膽管癌芯片在藥物篩選中的應用

來源： 生物設計與制造BDM

本研究論文聚焦基于3D生物打印的膽管癌芯片在藥物篩選中的應用,。膽管癌（CCA）因為高異質(zhì)性,、低生存率,，迫切需要開發(fā)有效的治療藥物,。然而,，現(xiàn)有的CCA藥篩模型通常無效，也是至今臨床上未有針對膽管癌有效藥物的重要原因,。為此,，作者基于犧牲打印和3D生物打印,，構建了仿生CCA芯片模型：將膽管細胞、肝細胞和血管內(nèi)皮細胞用于模型的3D生物打印,，從而實現(xiàn)高度的空間和管狀微結構模擬,，該模型在很大程度上類似于肝實質(zhì)-血管-膽道系統(tǒng)的多細胞微環(huán)境和解剖微結構（圖1），以進行高效的抗腫瘤藥物篩選,。

圖1 肝實質(zhì)-血管-膽道系統(tǒng)的多細胞微環(huán)境與微結

點擊下載PDF：https://doi.org/10.1007/s42242-022-00229-9

文章導讀
CCA是肝臟的原發(fā)性腫瘤,，主要發(fā)生在肝外膽管腔內(nèi)；60%-70%位于肝門周圍區(qū)域,，約25%位于遠端導管,，其余位于肝臟（圖2a）。膽管細胞,、肝細胞和血管在解剖學上有著非常密切的關系,，并且通常被確定參與膽管疾病的病理生理學（圖2b）。由于該疾病的復雜性,，以及需要更好的體外模型來闡明CCA的發(fā)生,、進展和藥物篩選,，文中作者提出的CCA模型從單層2D單培養(yǎng)改進為精心設計的,、基于3D生物打印的3D共培養(yǎng)芯片模型，該模型由模擬細胞外基質(zhì)的水凝膠和膽管細胞,、肝細胞和血管內(nèi)皮細胞組成的微環(huán)境構成（圖2c-i-iii）,。

圖2 膽管癌芯片設計概況圖

作者首先利用犧牲打印，構建了3D 肝實質(zhì)-血管-膽道多細胞芯片（圖3a,，b）,，并證明了3種細胞可以在共培養(yǎng)體系中保持細胞活性（圖3c，d）,。更有意義的是,，當培養(yǎng)9天時，在CCA芯片模型中觀察到RBE細胞的以局部增厚的方式過度生長,，產(chǎn)生與體內(nèi)類似的膽管狹窄（圖3f）,，這意味著這些模型的微觀結構和微環(huán)境有利于CCA細胞仿生生長和腫瘤增生，而傳統(tǒng)的2D培養(yǎng)無法模擬這一特殊增殖現(xiàn)象,。

圖3 肝實質(zhì)-血管-膽道多細胞膽管癌芯片設計,、表征與評價

為了進一步驗證3D 肝實質(zhì)-血管-膽道多細胞芯片的藥篩用途，作者分別將環(huán)磷酰胺（Cyclophosphamide,，CTX）作用于2D和3D CCA芯片,，CTX是進入人體內(nèi)被肝臟或腫瘤內(nèi)存在的過量的磷酰胺酶或磷酸酶水解，變?yōu)榛罨�作用型的磷酰胺氮芥而起作用的氮芥類衍生��,。CTX在體外無活性,，主要通過肝臟P450酶水解成醛磷酰胺再運轉(zhuǎn)到組織中形成磷酰胺氮芥而發(fā)揮作用,。結果證明，CTX對2D培養(yǎng)的膽管癌細胞無顯著毒性,，而作用于肝實質(zhì)-血管-膽道多細胞CCA芯片的CTX,，顯示了劑量依賴的毒性作用（圖4c）。以上結果說明了芯片中肝細胞提供了P450對抗腫瘤前藥CTX的轉(zhuǎn)化作用,，驗證了CCA芯片對抗腫瘤新藥研發(fā)的優(yōu)勢性,。

圖4 基于2D單細胞培養(yǎng)和3D膽管癌芯片模型的抗腫瘤藥物篩選應用

基于DLP的3D生物打印能夠快速選擇性地固化生物墨水，可根據(jù)具體設計實現(xiàn)交聯(lián)3D結構,，該結構包含比犧牲生物打印更復雜的結構,。作者利用該技術打印了系列膽管癌芯片，具備以下特殊結構：1. 肝細胞-血管內(nèi)皮細胞-膽管癌細胞工作的肝小葉結構（圖5a,，b）,；2. 模擬肝臟中雙血供的血管微通道的空間解剖結構+模擬膽管樹的雙層分支導膽管結構（圖5c）；3. 互相交錯的血管-膽管結構（圖5d）,。模塊尺寸為6 mm×6 mm,，厚度為5 mm。微通道的直徑小至200–500 μm（圖5e）,。隨后的灌注進一步證實了這些微通道的相互連接（圖5f）,。這些模型表明，其與天然CCA的復雜結構（傳入血管和膽管穿過肝臟）的相似性得到了改善,，并將成為未來CCA研究和篩選治療方法的合適工具,。

圖5 基于DLP 3D生物打印技術的結構復雜的仿生CCA芯片

綜上所述，該文通過犧牲或基于DLP的生物打印創(chuàng)建了一系列3D CCA芯片三培養(yǎng)模型,，這些模型被證明在很大程度上模擬了天然CCA微環(huán)境與微結構,，該模型代表了一種潛在的膽管癌新藥研發(fā)和個性化抗膽管癌藥物篩選方法。該文的第一作者為上海市麻醉與腦功能調(diào)控重點實驗室,、同濟醫(yī)學院腦功能與人工智能轉(zhuǎn)化研究所,、同濟大學附屬第四人民醫(yī)院研究員劉瓊，哈佛醫(yī)學院Y. Shrike Zhang為通訊作者,。