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光學(xué)與成像技術(shù)動(dòng)態(tài)追蹤腫瘤細(xì)胞助力精準(zhǔn)抗癌

瀏覽次數(shù):355 發(fā)布日期:2025-7-22  來(lái)源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

導(dǎo)讀
腫瘤的發(fā)生和發(fā)展離不開(kāi)腫瘤微環(huán)境中細(xì)胞及非細(xì)胞成分(如細(xì)胞外基質(zhì)、癌相關(guān)成纖維細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞和免疫細(xì)胞)提供的化學(xué)和機(jī)械信號(hào)。因此,構(gòu)建能模擬體內(nèi)癌細(xì)胞與細(xì)胞外基質(zhì)、癌細(xì)胞與基質(zhì)細(xì)胞相互作用的組織培養(yǎng)模型至關(guān)重要。三維(3D)腫瘤培養(yǎng)模型已被廣泛用于研究癌癥的發(fā)展與進(jìn)展,其中從人類(lèi)原發(fā)癌組織建立的患者來(lái)源腫瘤類(lèi)器官(PDO)模型是近年來(lái)的重要進(jìn)展。PDO能維持原發(fā)腫瘤的異質(zhì)性,在識(shí)別治療靶點(diǎn)和驗(yàn)證藥物反應(yīng)方面更具相關(guān)性;此外,3D共培養(yǎng)技術(shù)和整合到3D培養(yǎng)中的微流控技術(shù)也取得顯著進(jìn)步,為研究癌細(xì)胞與基質(zhì)的相互作用、腫瘤進(jìn)展及藥物反應(yīng)提供了時(shí)空視角。

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本文由美國(guó)肯塔基大學(xué)的RenXu、XiaotaoZhou、ShikeWang和ChristineTrinkle共同完成,題為《Tumor organoid models in precision medicine and investigating cancer-stromal interactions》,發(fā)表于《Pharmacol Ther》。

重要發(fā)現(xiàn)
3D培養(yǎng)模型中的成像技術(shù)應(yīng)用
研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一套整合AI與經(jīng)典圖像分析的3D類(lèi)器官分析流程,核心包括三個(gè)水平的分割技術(shù):

細(xì)胞核分割:基于3DStarDist卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)訓(xùn)練的DeepStar3D模型,通過(guò)模擬真實(shí)成像條件的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,能精準(zhǔn)提取DNA染色圖像中的細(xì)胞核表面。該模型適配不同分辨率、染色方式和成像模態(tài),甚至低信噪比圖像也能穩(wěn)定工作,處理速度比同類(lèi)模型快20%-70%,在普通筆記本上即可高效運(yùn)行。

細(xì)胞分割:以細(xì)胞核輪廓為“種子”,結(jié)合actin染色的原始圖像,通過(guò)灰度3D分水嶺算法實(shí)現(xiàn)細(xì)胞質(zhì)分割,在胰腺癌類(lèi)器官等復(fù)雜結(jié)構(gòu)中,誤分割率低于8%。

類(lèi)器官輪廓分割:基于原始通道圖像,通過(guò)精細(xì)閾值調(diào)整和形態(tài)學(xué)濾波提取整體輪廓,為細(xì)胞定位和距離分析提供參考。

早在三十年前,Mina J Bissell 團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的 3D 類(lèi)器官培養(yǎng)模型就通過(guò)成像技術(shù)揭示了乳腺上皮細(xì)胞的分化差異:正常乳腺上皮細(xì)胞在 3D 環(huán)境中(如膠原凝膠或 Matrigel)能形成具有極性的腺泡樣球體,且表達(dá)乳蛋白,而惡性細(xì)胞則形成無(wú)序的葡萄狀或星狀結(jié)構(gòu),這一現(xiàn)象通過(guò)光學(xué)成像技術(shù)得到了清晰呈現(xiàn),直觀展示了 3D 培養(yǎng)模型對(duì)體內(nèi)細(xì)胞表型的模擬能力。

在 PDO 模型中,成像技術(shù)是驗(yàn)證其與原發(fā)腫瘤一致性的關(guān)鍵手段。例如,乳腺類(lèi)器官與原發(fā)及轉(zhuǎn)移性乳腺癌在組織病理學(xué)、激素受體 / HER2 狀態(tài)上的匹配,通過(guò)組織切片的光學(xué)成像和免疫組織化學(xué)(IHC)成像得到確認(rèn);結(jié)直腸癌 PDO 與原腫瘤的表型和基因型一致性,也通過(guò)熒光成像、基因組分析結(jié)合成像觀察得以證實(shí)。這些成像結(jié)果為 PDO 作為原發(fā)腫瘤 “替身” 的可靠性提供了直接證據(jù)。

3D 共培養(yǎng)模型中,成像技術(shù)助力解析細(xì)胞間相互作用。在胰腺導(dǎo)管腺癌的 3D 共培養(yǎng)研究中,通過(guò)熒光標(biāo)記癌相關(guān)成纖維細(xì)胞(CAFs)和 PDO,利用共聚焦成像技術(shù)觀察到 CAFs 的兩個(gè)亞型在空間分布上的差異:一種 αSMA 低表達(dá)的 CAFs 遠(yuǎn)離腫瘤細(xì)胞,且分泌 IL6 等炎癥介質(zhì),這一發(fā)現(xiàn)為理解 CAFs 與癌細(xì)胞的異質(zhì)性相互作用提供了可視化依據(jù)。在乳腺癌與脂肪細(xì)胞的 3D 共培養(yǎng)中,實(shí)時(shí)成像技術(shù)捕捉到癌細(xì)胞與脂肪細(xì)胞的物理接觸誘導(dǎo)了上皮-間質(zhì)轉(zhuǎn)化(MET),清晰展示了細(xì)胞間直接作用對(duì)癌癥進(jìn)展的影響。

微流控設(shè)備與 3D 培養(yǎng)結(jié)合時(shí),成像技術(shù)發(fā)揮著監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)過(guò)程的重要作用。在研究循環(huán)腫瘤細(xì)胞(CTC)集群形成時(shí),通過(guò)微流控平臺(tái)的實(shí)時(shí)光學(xué)成像,發(fā)現(xiàn) CTC 集群形成速度較傳統(tǒng)活檢富集更快,且化療藥物可抑制集群形成,為 CTC 的藥物篩選提供了可視化的評(píng)估手段。在模擬腫瘤血管生成的微流控模型中,熒光標(biāo)記內(nèi)皮細(xì)胞,通過(guò)延時(shí)成像觀察到血管樣結(jié)構(gòu)的形成過(guò)程,為研究腫瘤血管生成機(jī)制提供了直觀的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。

3D 成像技術(shù)驅(qū)動(dòng)腫瘤微環(huán)境模擬研究
本研究的核心貢獻(xiàn)之一是系統(tǒng)驗(yàn)證了 3D 腫瘤培養(yǎng)模型(尤其是 PDO)在模擬體內(nèi)腫瘤特征中的價(jià)值,而光學(xué)與成像技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這一驗(yàn)證的核心工具。通過(guò)光學(xué)顯微鏡觀察 3D 培養(yǎng)中的細(xì)胞結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)正常細(xì)胞與癌細(xì)胞在 3D 環(huán)境中形成的結(jié)構(gòu)差異(如乳腺上皮細(xì)胞的極化腺泡樣球體與惡性細(xì)胞的無(wú)序結(jié)構(gòu)),直接證明了 3D 模型對(duì)體內(nèi)組織形態(tài)的復(fù)現(xiàn)能力,為后續(xù)研究奠定了形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)。

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顯示PDO模型在癌癥生物學(xué)、藥物測(cè)試和個(gè)性化醫(yī)療中應(yīng)用的示意圖

多維度成像解析癌癥進(jìn)展機(jī)制
在 PDO 藥物測(cè)試實(shí)驗(yàn)中,研究團(tuán)隊(duì)結(jié)合光學(xué)成像與功能分析:對(duì)經(jīng)不同藥物處理的 PDO 進(jìn)行細(xì)胞活力染色,通過(guò)熒光成像定量分析細(xì)胞存活狀態(tài),發(fā)現(xiàn) PDO 對(duì)藥物的反應(yīng)與患者臨床反應(yīng)高度一致。例如,在晚期直腸癌患者的 PDO 中,通過(guò)成像觀察化療放療后的細(xì)胞形態(tài)變化和存活情況,其結(jié)果與患者的臨床應(yīng)答匹配度極高,證實(shí)了 PDO 作為藥物反應(yīng)預(yù)測(cè)工具的可靠性。

在癌癥-基質(zhì)細(xì)胞相互作用研究中,采用雙標(biāo)熒光成像技術(shù):用不同熒光標(biāo)記癌細(xì)胞和基質(zhì)細(xì)胞(如 CAFs、巨噬細(xì)胞),通過(guò)共聚焦顯微鏡觀察兩者的空間分布和接觸模式。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),巨噬細(xì)胞更易浸潤(rùn)到 3D Matrigel 中并黏附于非極化的惡性上皮細(xì)胞,而對(duì)極化的正常細(xì)胞無(wú)明顯黏附,這一現(xiàn)象通過(guò)成像量化分析,揭示了免疫細(xì)胞與癌細(xì)胞相互作用的選擇性,為理解腫瘤免疫逃逸機(jī)制提供了關(guān)鍵證據(jù)。

成像技術(shù)為精準(zhǔn)醫(yī)療提供可視化依據(jù)
實(shí)驗(yàn)結(jié)論表明,光學(xué)與成像技術(shù)是連接 3D 腫瘤模型與體內(nèi)腫瘤特征的 “橋梁”。通過(guò)成像技術(shù)證實(shí),PDO 在結(jié)構(gòu)、表型和藥物反應(yīng)上與原發(fā)腫瘤高度一致,可作為可靠的體外模型用于藥物篩選和個(gè)性化治療指導(dǎo);3D 共培養(yǎng)結(jié)合成像技術(shù)能捕捉細(xì)胞間動(dòng)態(tài)相互作用,揭示癌癥進(jìn)展的關(guān)鍵機(jī)制;微流控平臺(tái)的成像監(jiān)測(cè)則為研究腫瘤與循環(huán)系統(tǒng)的相互作用(如轉(zhuǎn)移、血管生成)提供了全新視角。這些發(fā)現(xiàn)為基于 3D 模型的精準(zhǔn)醫(yī)療研究提供了堅(jiān)實(shí)的可視化實(shí)驗(yàn)依據(jù)。

創(chuàng)新與亮點(diǎn)
突破傳統(tǒng) 2D 培養(yǎng)的成像局限
傳統(tǒng) 2D 培養(yǎng)中,細(xì)胞呈單層生長(zhǎng),細(xì)胞間及細(xì)胞與基質(zhì)的相互作用與體內(nèi)差異顯著,光學(xué)成像僅能觀察到平面結(jié)構(gòu),無(wú)法反映細(xì)胞的三維極性和組織樣結(jié)構(gòu)。本研究通過(guò) 3D 培養(yǎng)模型突破了這一局限,利用 3D 成像技術(shù)捕捉到細(xì)胞的立體結(jié)構(gòu)(如腺泡樣球體的極性分布),首次在體外復(fù)現(xiàn)了體內(nèi)腫瘤的結(jié)構(gòu)特征,解決了 2D 模型無(wú)法模擬腫瘤三維微環(huán)境的難題。

多模態(tài)成像與 3D 模型的深度整合
本研究創(chuàng)新地將多種成像技術(shù)(如光學(xué)顯微鏡、熒光成像、共聚焦成像、實(shí)時(shí)成像)與 3D 培養(yǎng)模型(PDO、3D 共培養(yǎng)、微流控 3D 模型)結(jié)合,形成了多模態(tài)成像體系。例如,在 PDO 的基因組分析中,結(jié)合免疫熒光成像驗(yàn)證特定基因表達(dá)的空間分布,實(shí)現(xiàn)了基因型與表型的可視化關(guān)聯(lián);在微流控模型中,將流體動(dòng)力學(xué)與實(shí)時(shí)成像結(jié)合,動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)腫瘤細(xì)胞在流體剪切力下的行為,為研究腫瘤轉(zhuǎn)移的物理微環(huán)境影響提供了新技術(shù)方案。

從實(shí)驗(yàn)室到臨床的可視化轉(zhuǎn)化
這些技術(shù)創(chuàng)新的價(jià)值體現(xiàn)在多個(gè)層面:在基礎(chǔ)研究中,通過(guò)成像技術(shù)清晰展示了腫瘤微環(huán)境中細(xì)胞間的相互作用機(jī)制,為識(shí)別新的治療靶點(diǎn)(如 PDO 研究中發(fā)現(xiàn)的 P4HA1)提供了直觀證據(jù);在臨床應(yīng)用中,PDO 的成像分析結(jié)果可直接指導(dǎo)患者的個(gè)性化治療,如乳腺癌 PDO 對(duì)激素治療的反應(yīng)成像能預(yù)測(cè)患者的治療效果,提高治療成功率;在藥物研發(fā)中,基于 3D 模型的高通量成像篩選可快速評(píng)估候選藥物的療效,縮短研發(fā)周期,降低成本。

總結(jié)與展望
本研究系統(tǒng)闡述了 3D 腫瘤類(lèi)器官模型(尤其是 PDO)在癌癥研究和精準(zhǔn)醫(yī)療中的進(jìn)展,強(qiáng)調(diào)了光學(xué)與成像技術(shù)在驗(yàn)證模型可靠性、解析腫瘤微環(huán)境相互作用、指導(dǎo)藥物篩選中的核心作用。3D 共培養(yǎng)、脫細(xì)胞基質(zhì)和微流控技術(shù)的整合,進(jìn)一步提升了模型對(duì)體內(nèi)腫瘤特征的模擬能力。未來(lái),隨著成像技術(shù)的升級(jí)(如更高分辨率的實(shí)時(shí)成像、多靶點(diǎn)同時(shí)成像)和 3D 模型復(fù)雜度的提升(如整合更多基質(zhì)細(xì)胞類(lèi)型),這些技術(shù)將更精準(zhǔn)地模擬腫瘤微環(huán)境,為高通量藥物篩選、個(gè)性化治療方案制定和癌癥機(jī)制研究提供更強(qiáng)大的工具,為攻克癌癥帶來(lái)新的希望。

聲明:本文僅用作學(xué)術(shù)目的。
文章來(lái)源于:
Xu R, Zhou X, Wang S, Trinkle C. Tumor organoid models in precision medicine and investigating cancer-stromal interactions. Pharmacol Ther. 2021 Feb;218:107668.

DOI:10.1016/j.pharmthera.2020.107668.

發(fā)布者:羅輯技術(shù)(武漢)有限公司
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