Копланарное встраивание нескольких 3D-моделей клеток в гидрогель для достижения высоких результатов.

Научные отчеты, том 12, Номер статьи: 9991 (2022) Цитировать эту статью

2090 Доступов

1 Цитаты

7 Альтметрика

Подробности о метриках

Для производства и экспериментальной обработки некоторых 3D-моделей in vitro были разработаны стандартизированные и высокопроизводительные методы. Однако по-прежнему отсутствуют адаптированные аналитические инструменты, позволяющие ученым и исследователям в полной мере использовать потенциал сложных клеточных моделей в доклинических испытаниях лекарств и точной медицине. Гистология является признанным, экономически эффективным и золотым стандартом метода структурного и функционального анализа тканей. Однако стандартные гистологические процессы сложно и дорого применять к трехмерным моделям клеток, поскольку их небольшой размер часто приводит к плохому выравниванию образцов, что снижает производительность анализа. В этой работе предлагается новый подход: HistoBrick облегчает гистологическую обработку сфероидов и органоидов, позволяя встраивать в гель трехмерные модели клеток с точным копланарным выравниванием, параллельно плоскости среза, тем самым сводя к минимуму потери материала образца. Функции HistoBrick совместимы со стандартами автоматизации, что потенциально позволяет автоматически переносить образцы из многолуночного планшета в гелевое устройство. Более того, технология HistoBrick была проверена путем демонстрации выравнивания культивируемых сфероидов HepG2 диаметром 150–200 мкм с точностью по высоте ± 80 мкм. HistoBrick позволяет изучать до 96 образцов на минимальных срезах, открывая путь к высокопроизводительной микрогистологии.

Трехмерные (3D) клеточные модели in vitro набирают популярность, поскольку они обеспечивают лучшие физиологически значимые функции, архитектуру и интерфейсы тканей по сравнению с двумерными (2D) культурами. Сложные модели in vitro, созданные пациентами, отражают уникальный генетический состав. Более того, омика и скрининговый анализ лекарств значительно облегчаются по сравнению с экспериментами на животных1. В этом контексте сложные модели in vitro, такие как сфероиды, органоиды или опухоли (совместно называемые микротканями), широко используются для моделирования заболеваний, доклинической разработки лекарств и тканевой инженерии2. Таким образом, микроткани способствуют внедрению персонализированной медицины3. Сложные трехмерные модели клеток4 в основном использовались для выяснения аспектов клеточной биологии5, после чего последовала разработка инструментов и стандартизированных методологий для производства, сортировки, размещения, созревания и анализа. Таким образом, высокопроизводительный анализ и контроль качества сложных клеточных систем остаются постоянной проблемой. Гистология является золотым стандартом анализа микроанатомии тканей; таким образом, гистологический анализ 3D-моделей клеток является логическим следствием. В сочетании с иммуногистохимией он предоставляет информацию о морфологии и составе тканей с визуализацией специфических белков или антигенов. Микрогистология является мощным методом контроля качества на всех этапах разработки технологии микротканей с растущей потребностью в анализе конечных результатов (рис. 1).

Цепочка обработки микротканей демонстрирует растущую потребность в микрогистологии. В дополнение к анализу конечных точек и предоставляя доступ к микроанатомии и биологии микротканей, микрогистология помогает определить влияние этапов обработки на образцы (например, стресс или повреждения, влияющие на морфологию и биологические функции в сочетании с с иммуногистохимией). Таким образом, это метод контроля качества при внедрении новых методов, обслуживающих весь технологический процесс микротканей, от производства до разработки модели ткани. Создано с помощью BioRender.com.

Однако современные гистологические процессы не приспособлены для работы с микротканями, поскольку они меньше образцов биопсии и почти прозрачны. Помимо этого, технические проблемы с обработкой также могут привести к медленной и громоздкой обработке, приводящей к получению результатов с ограниченным выходом, которые невозможно воспроизвести с помощью автоматизации6.