《Nature》實現(xiàn)復雜腫瘤模型3D打印，使癌癥治療更快、更便宜、更少痛苦

來源：生物通

來自滑鐵盧大學的研究小組將尖端生物打印技術(shù)與合成結(jié)構(gòu)或微流控芯片相結(jié)合。該方法將幫助實驗室研究人員更準確地了解異質(zhì)性腫瘤:腫瘤中有不止一種癌細胞，通常以不可預測的模式分散。

一個由跨學科研究人員組成的國際團隊成功地創(chuàng)造了一種更好的復雜癌癥3D建模方法。來自滑鐵盧大學的研究小組將尖端生物打印技術(shù)與合成結(jié)構(gòu)或微流控芯片相結(jié)合。該方法將幫助實驗室研究人員更準確地了解異質(zhì)性腫瘤:腫瘤中有不止一種癌細胞，通常以不可預測的模式分散。

傳統(tǒng)上，醫(yī)生會對病人的腫瘤進行活檢，提取細胞，然后在實驗室的平板培養(yǎng)皿中培養(yǎng)它們。“50年來，這是生物學家理解腫瘤的方式，”應用數(shù)學博士后研究員、該研究的主要作者Nafiseh Moghimi說。“但十年前，人體試驗中反復出現(xiàn)的治療失敗讓科學家們意識到，2D模型并不能捕捉到體內(nèi)真實的腫瘤結(jié)構(gòu)。”該團隊的研究通過創(chuàng)建一個3D模型來解決這個問題，該模型不僅反映了腫瘤的復雜性，而且還模擬了腫瘤周圍的環(huán)境。

腫瘤治療耐藥性是由腫瘤內(nèi)多種細胞類型和異質(zhì)性所導致。腫瘤細胞間及細胞與微環(huán)境的相互作用在腫瘤進展與侵襲過程中發(fā)揮重要作用，對于診斷和化療耐藥性具有重要影響。本研究開發(fā)了由共培養(yǎng)細胞構(gòu)成的3D生物打印體外乳腺癌腫瘤微環(huán)境模型，這些細胞分布在水凝膠基質(zhì)中，具有受控的架構(gòu)以模擬腫瘤異質(zhì)性。我們假設腫瘤可以通過癌細胞負載的共培養(yǎng)水凝膠結(jié)構(gòu)來代表，而其微環(huán)境可以通過能夠在其產(chǎn)生化學梯度的微流體芯片來模擬。乳腺癌細胞(MCF7和MDA-MB-231)和非腫瘤性乳腺上皮細胞(MCF10A)被嵌入到藻酸鹽-明膠水凝膠中，并使用多墨盒擠壓生物打印技術(shù)進行打印。這種方法允許精確控制共培養(yǎng)系統(tǒng)中細胞的位置和排列，從而實現(xiàn)各種腫瘤結(jié)構(gòu)的的設計。我們制備了兩種不同類型細胞處于特定初始位置的樣品，其中每種細胞的密度都受到嚴格控制。這些細胞要么隨機混合，要么按順序排列成不同的層以創(chuàng)造出細胞異質(zhì)性。為了研究細胞向化學吸引物的遷移，我們在具有逐漸化學梯度的室中創(chuàng)建了化學微環(huán)境。為了驗證這一概念，我們使用此裝置研究了MDA-MB-231細胞在不同比例的MCF10A細胞存在下向上皮生長因子梯度的不同遷移模式。我們的方法綜合運用了3D生物打印和微流體設備來創(chuàng)建代表不同患者中發(fā)現(xiàn)的腫瘤的各種結(jié)構(gòu)，這為研究癌細胞的行為提供了具有高空間和時間分辨率的優(yōu)秀工具。

這項研究是在數(shù)學醫(yī)學實驗室進行的，由應用數(shù)學教授Mohammad Kohandel監(jiān)督，匯集了幾個學科的進步。“我們正在創(chuàng)造一些在加拿大非常非常新的東西。也許只有幾個實驗室在做類似的研究，”Moghimi說。Moghimi和她的團隊對創(chuàng)建復雜的乳腺癌模型特別感興趣。繼皮膚癌之后，乳腺癌是女性中最常見的癌癥。

首先，該團隊制造了聚合物“微流控芯片”:一種蝕刻有通道的微小結(jié)構(gòu)，可以模擬病人腫瘤周圍的血液流動和其他液體。接下來，該團隊培養(yǎng)了多種類型的癌細胞，并將這些細胞培養(yǎng)物懸浮在他們自己定制的生物墨水中:一種由明膠、海藻酸鹽和其他營養(yǎng)物質(zhì)組成的雞尾酒，旨在保持細胞培養(yǎng)物的活力。最后，他們使用擠壓生物打印機——一種類似于3D打印機的設備，但用于打印有機材料——將不同類型的癌細胞分層到制備好的微流控芯片上。其結(jié)果是一個復雜癌癥的活的三維模型，科學家可以用它來測試不同的治療模式，比如各種化療藥物。

乳腺癌的治療尤其具有挑戰(zhàn)性，因為它在轉(zhuǎn)移時表現(xiàn)為包含多種類型細胞的復雜腫瘤。依靠一次或兩次活檢的細胞來準確地代表整個腫瘤可能會導致無效的治療計劃和不良的結(jié)果。3D打印的腫瘤模型證明了新技術(shù)如何為晚期乳腺癌等嚴重疾病提供更快、更便宜、更少痛苦的治療。

參考文獻
Controlled tumour heterogeneity in a co-culture system by 3D bio-printed tumor-on-chip model