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告別Matrigel,GelMA生物墨水用于腸腫瘤類器官構(gòu)建及藥物評價

時間:2024-07-04 09:22 來源:EFL生物3D打印與生物制造 作者:admin 閱讀:
      抗腫瘤藥物評價對于藥物研發(fā)和臨床指導(dǎo)至關(guān)重要。腫瘤類器官模型由于能夠更好地模擬真實(shí)腫瘤組織,并且時間和經(jīng)濟(jì)成本較低,彌補(bǔ)了細(xì)胞系和異種移植模型的不足,越來越受到關(guān)注。然而,目前基于Matrigel的腫瘤類器官培養(yǎng)由于凝膠化速度慢、機(jī)械強(qiáng)度低,在與高通量工程方法的匹配方面存在局限性。
      近日,中山大學(xué)劉杰教授等利用豬脂肪組織脫細(xì)胞外基質(zhì)(adECM)和GelMA開發(fā)了一種新型的結(jié)直腸癌類器官培養(yǎng)復(fù)合生物墨水。該復(fù)合生物墨水在腸腫瘤類器官的有效培養(yǎng)和3D生物打印方面均表現(xiàn)出優(yōu)異的性能,為促進(jìn)腫瘤類器官在藥物開發(fā)和臨床指導(dǎo)中的應(yīng)用提供了良好示范。相關(guān)工作以題為“3D bioprinting platform development for highthroughput cancer organoid models construction and drug evaluation”發(fā)表于《Biofabrication》上。

圖1 利用生物3D打印技術(shù)從患者來源的腫瘤樣本中提取類器官,構(gòu)建高通量類器官藥物篩選平臺示意圖   

      考慮到GelMA具有快速穩(wěn)定的光交聯(lián)性能,加上源自明膠的良好生物相容性,作者采用丙烯酸化的方法,以甲基丙烯酸酐對明膠進(jìn)行改性,成功制備了GelMA。脫細(xì)胞細(xì)胞外基質(zhì)(dECM)是從特定動物組織中去除細(xì)胞后得到的凝膠材料。這種獨(dú)特的材料可以最大限度地恢復(fù)各種組織成分及其比例,為細(xì)胞提供高度模擬的體外生長環(huán)境,提高體外病理模型的真實(shí)性和可靠性,本文作者在之前工作基礎(chǔ)上制備了來自豬脂肪組織的 dECM 材料。經(jīng)過一系列前期驗(yàn)證,優(yōu)化了兩種組分以1:1的比例混合,以獲得易于應(yīng)用的復(fù)合生物墨水。制備的GelMA/adECM復(fù)合生物墨水主要依靠GelMA帶來的光交聯(lián)特性進(jìn)行凝膠化,并借助adECM的熱敏特性進(jìn)行凝膠化,使其凝膠化速度和凝膠強(qiáng)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于依靠熱敏特性進(jìn)行凝膠化的傳統(tǒng)Matrigel。

圖2 復(fù)合生物墨水的熱敏性能及光交聯(lián)性能

通過對各種打印參數(shù)的綜合測試,驗(yàn)證了復(fù)合生物墨水的打印性,從而確定了后續(xù)打印的最佳參數(shù)組合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,3D生物打印可以在96孔多孔板的每個孔中精確地打印出體積相同的水凝膠球,并且通過選擇不同的生物墨水進(jìn)行打印,可以精確地得到預(yù)期的打印圖案,有利于后期選擇多種材料或細(xì)胞構(gòu)建復(fù)雜體系。   

圖3 使用復(fù)合生物墨水進(jìn)行3D生物打印

對于需要用于藥物評價篩選的腫瘤類器官,通常在打印后3~5天內(nèi)完成藥敏實(shí)驗(yàn)。在5天的培養(yǎng)期內(nèi),打印后的復(fù)合生物墨水中活細(xì)胞的比例(96.90%)僅略低于Matrigel中的活細(xì)胞比例(99.26%),從而表明復(fù)合生物墨水足以滿足藥物評價實(shí)驗(yàn)中類器官培養(yǎng)的要求。

圖4 在復(fù)合生物墨水中生物打印和培養(yǎng)的結(jié)直腸癌類器官死活狀態(tài)

奧沙利鉑(OX)作為目前治療結(jié)直腸癌的一線藥物之一,通過與DNA和RNA形成交聯(lián)發(fā)揮抗腫瘤作用。選擇OX作為模型藥物,分析復(fù)合生物墨水構(gòu)建的模型與傳統(tǒng)模型患者來源的結(jié)直腸癌類器官藥物敏感性的差異,以及該模型與基于細(xì)胞系的2D培養(yǎng)模型的差異。結(jié)果表明,在相同的藥物濃度和作用時間下,兩種類器官模型的細(xì)胞存活率均明顯高于2D培養(yǎng)模型(Matrigel中為65.80%,復(fù)合生物墨水中為74.35%),這一非常顯著的差異在過去已被廣泛報道,表明腫瘤類器官在藥物評估的真實(shí)性方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的2D模型。   

圖5 藥物敏感性測試

文章來源:
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1758-5090/ad51a6

(責(zé)任編輯:admin)

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