バイオプリント腫瘍オルガノイドと高度なイメージングの組み合わせにより個別化医療が可能になる可能性がある

クレジット: Unsplash の国立がん研究所による写真

UCLAジョンソン総合がんセンターの科学者らは、実際の腫瘍の機能と構造を模倣するように設計された小型腫瘍オルガノイドをバイオプリントする新しい方法を開発した。 このプロセスの改善により、研究者は高度なイメージング手法を使用して個々のオルガノイドを詳細に研究および分析できるようになり、希少がんまたは治療困難ながんを患う個人に対する個別化された治療法を特定するのに役立つ可能性があります。

UCLAデビッド・ゲフィン医学部整形外科学助教授であり、UCLAジョンソン総合がんセンターのメンバーでもあるアリス・ソラーニ博士が率いる研究チームは、論文の中でその成果をNature Communications誌に報告した。タイトルは「バイオプリンティングと干渉法による単一オルガノイド解像度での薬物スクリーニング」。

ハイスループットの薬剤スクリーニングは、腫瘍生物学を調査し、治療の手がかりを特定するための確立されたアプローチであると著者らは書いている。 従来のプラットフォームでは二次元培養が使用されていますが、これらはヒト腫瘍の生物学を正確に反映していないと著者らは指摘しています。 対照的に、「三次元（3D）腫瘍オルガノイドは、さまざまな細胞株や組織源から迅速かつ効果的に確立でき、治療に対する患者の反応を正確に模倣できる精密医療の有望なモデルである」と研究チームは指摘した。

オルガノイドと呼ばれるこれらの小型腫瘍は、細胞株や患者自身の細胞を使用して研究室で増殖させることができ、人間の生物学や病気をより深く理解することができます。 患者の腫瘍を再現することで、研究者はさまざまな薬剤をテストして、腫瘍が治療によく反応するか反応しにくいかを確認できます。 これにより、医師は患者にとって最適な治療法を選択しやすくなります。

「腫瘍オルガノイドは、腫瘍生物学を調査し、個々の患者の薬剤感受性を明らかにするための基本的なツールとなっています」とソラーニ教授は説明した。 「しかし、従来のスクリーニング手法では検出できない可能性のある少数の細胞集団で耐性が生じているかどうかを予測する、より良い方法がまだ必要です。特にオルガノイドベースの薬剤予測が臨床で活用され始めているため、これは本当に重要です」 。」

これらの小さな腫瘍は薬物モデリングの改善に役立ち、潜在的な薬物の有効性と安全性をテストするための貴重なツールになりつつありますが、臨床的に観察される治療に対する抵抗性を引き起こすことが多い根底にある腫瘍の不均一性を現在のモデルで捕捉することは依然として困難です。 「…三次元腫瘍オルガノイドのような、より臨床的に関連性の高いモデル系でさえ、拡大縮小やスクリーニングが難しい場合がある」と著者らは指摘した。 このアプローチの主な制限の 1 つは、現在の方法では、臨床現場で観察される治療に対する抵抗性の原因となる可能性のあるオルガノイド サンプル内の変化や差異を捕捉できないことです。

これらの課題を克服するために、研究チームは、バイオプリンティング技術を使用してサポート細胞外タンパク質の薄層に細胞をプリントし、組織の組織学や遺伝子発現を変えることなく 3D ミニ腫瘍を生成する方法を開発しました。 「バイオプリンティングは、バイオインク中の細胞を固体支持体上に正確かつ再現可能に堆積させる技術であり、がん生物学において急速に注目を集めているとソラーニ氏らは指摘した。

研究チームは、バイオプリントした細胞を高速生細胞干渉計 (HSLCI) と組み合わせました。HSLCI は、生細胞の重量をリアルタイムで観察および測定するための非破壊的なアプローチを提供するイメージング システムです。 「HSLCIは、単一オルガノイド解像度でのサイズ、運動性、質量密度など、バイオプリントオルガノイドのさまざまな特徴を非侵襲的かつラベルフリーで経時的に追跡することを可能にします」と研究者らは説明した。 次に、これらの方法を機械学習アルゴリズムと組み合わせて、個々のオルガノイドを分析および測定しました。

「この方法を使用することで、数千のオルガノイドの質量を同時に正確に測定することができます」と、UCLAジョンソン総合がんセンター所長であり、この研究の共同上級著者であるマイケル・タイテル医学博士は説明した。 「この情報は、どのオルガノイドが特定の治療に感受性があるか、または耐性があるかを特定するのに役立ち、患者にとって最も効果的な治療オプションを迅速に選択するために使用できます。」

新しい方法の組み合わせにより、研究者らは、バイオプリントされた腫瘍細胞の成長パターンを経時的に測定し、細胞がさまざまな薬剤や治療法にどのように反応するかを確認できることを確認しました。 「細胞株を3D腫瘍細胞増殖のモデルとして使用し、細胞外マトリックスの均一で平坦な層に堆積したバイオプリント細胞により、単一オルガノイド解像度での増殖パターンと薬物応答のラベルフリー、時間分解、非破壊定量化が可能になることを実証しました。 」と彼らは指摘した。 タイテル氏はさらに、「測定はオルガノイドに損傷や破壊を与えない方法で行われ、オルガノイドの成長や薬物反応を非侵襲的に分析できるようになった」と述べた。

研究者らは、治療法を追加してからわずか 6 時間以内に、細胞に対する特定の薬剤の効果を特定することができました。 研究チームはまた、大部分が治療に反応する細胞からなる非常に均質な細胞株サンプル内であっても、薬剤に反応しない小さな細胞グループを特定した。

「機能的精密医療の広範な導入に対する主な制限は、生理学的培養モデルの作成、ハイスループットシステムの開発、およびオルガノイドの不均一性の測定の難しさである」と研究者らは述べた。 「当社のパイプラインは、堅牢な 3D オルガノイド バイオプリンティング プロトコルと、治療に対する反応の単一オルガノイド分析を容易にするイメージング アプローチを組み込むことで、これらの障壁をそれぞれ克服します。」 研究者らは、新しいアプローチを活用して新たな治療法と耐性のメカニズムを明らかにし、最終的には個別化された治療戦略を開発する予定です。 ソラーニ教授は、「この新しいパイプラインにより、疾患の3Dモデルの薬物スクリーニングから得られる情報の質と深さが向上しました。現在、私たちは同じアプローチを、治療が困難な希少がんから樹立されたオルガノイドにも適用しています。」と付け加えた。

著者らは、「スループット、時間分解能、サンプリングされたオルガノイド数の組み合わせと、播種から薬剤感受性結果までの短い実験時間枠の組み合わせにより、HSLCIベースの方法は研究用の腫瘍オルガノイドモデルのスクリーニングに価値があり、将来的には臨床応用の可能性について…治療に応じた時間分解の個々の質量変化を定量的に測定できるため、反応性細胞と耐性細胞の部分集団を特定して分離することが可能になり、治療薬を選択する際に、より情報に基づいた臨床上の意思決定につながる可能性があります。治療アプローチ。」

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