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Method Article
Les tumeurs de vessie murin sont induits avec l’agent cancérigène la nitrosamine N-butyl-N-(4-hydroxybutyl) (BBN). Génération de tumeur de la vessie est hétérogène ; par conséquent, une évaluation exacte du fardeau de la tumeur est nécessaire avant la randomisation au traitement expérimental. Nous présentons ici un protocole de MRI rapide et fiable pour évaluer le stade et la taille de la tumeur.
Modèles de tumeur de vessie murin sont essentiels pour l’évaluation de nouvelles options thérapeutiques. Tumeurs de la vessie provoquées par l’agent cancérigène nitrosamines (BBN) de N-butyl-N-(4-hydroxybutyl) sont avantageuses par rapport aux modèles basés sur des lignes cellulaires car ils répliquent étroitement le profil génomique des tumeurs humaines, et, contrairement aux modèles cellulaires et xénogreffes, ils fournissent une bonne occasion pour l’étude des immunothérapies. Cependant, la génération de tumeur de la vessie est hétérogène ; par conséquent, une évaluation exacte du fardeau de la tumeur est nécessaire avant la randomisation au traitement expérimental. Décrit ici est un modèle de souris BBN protocole pour évaluer la vessie cancer tumeur fardeau in vivo à l’aide d’une séquence rapide et fiable par résonance magnétique (RM) (true FISP). Cette méthode est simple et fiable, parce que, contrairement à l’échographie, Monsieur est indépendant de l’opérateur et permet l’examen et le traitement des simples images après l’acquisition. Analyse des régions d’intérêt le long de la paroi vésicale et la tumeur en utilisant des images axiales de la vessie, permettent le calcul de superficie mur et tumeur de la vessie. Cette mesure est en corrélation avec l’ex vivo le poids de la vessie (r,s= 0,37, p = 0,009) et le stade de la tumeur (p = 0,0003). En conclusion, BBN génère des tumeurs hétérogènes qui sont idéales pour l’évaluation des immunothérapies et IRM peut rapidement et sûrement évaluer la charge de la tumeur avant la randomisation de bras de traitement expérimental.
Cancer de la vessie est le cancer le cinquième le plus répandu dans l’ensemble, responsables d’environ 80 000 nouveaux cas et 16 000 décès aux Etats-Unis en 20171. Après une trentaine d’années sans progrès significatifs dans le traitement systémique du cancer de la vessie2, récents procès inhibiteur de point de contrôle anti-PD-1 et anti-PD-L1 ont démontré des réponses intéressantes et parfois durables chez les patients avec avancé 3,de carcinome urothélial4,5. Cependant, seulement environ 20 % des patients montrent une réponse objective à ces traitements, et des études complémentaires sont nécessaires pour accroître l’utilisation efficace de l’immunothérapie dans les patients avec cancer de la vessie.
Modèles de cancer de la vessie murin sont des outils essentiels pour l’évaluation préclinique de nouveaux traitements6,7. Afin de contrôler pour la taille de la tumeur lorsque randomisant souris à différents traitements, fardeau de tumeur doit être évaluée et contrôlée entre les groupes de traitement. Des études antérieures ont utilisés des ultrasons ou la bioluminescence pour évaluer orthotopique cellulaire basé sur les lignes de la vessie cancer modèles8,9,10,11. Cependant, ces deux techniques présentent plusieurs inconvénients. Mesures par ultrasons peuvent être influencés par les compétences de l’opérateur et n’ont pas les caractéristiques tridimensionnelles et haute résolution spatiale. Méthodes de bioluminescence ne peuvent fournir une évaluation semi-quantitative des cellules tumorales et ne permettent pas de visualisation de la vessie anatomie et morphologie. En outre, bioluminescence utilisable uniquement avec les modèles basés sur des lignes cellulaires, qui expriment des gènes bioluminescentes en chauves souris ou souris avec blouse blanche.
L’imagerie par résonance magnétique (IRM), d’autre part, offre une flexibilité unique dans l’acquisition d’images à haute résolution anatomiques, présentant un large éventail de contraste de tissu qui permet la visualisation précise et une évaluation quantitative du fardeau tumoral sans le besoin d’exprimer les propriétés bioluminescentes. Des images de résonance sont plus facilement reproductibles avec les pipelines d’analyse appropriée et garanti une visualisation 3D de la vessie. Les plus gros limites de l’IRM sont la longueur du temps nécessaire à un examen et des coûts élevés associés qui limitent les analyses à haut débit. Cependant, plusieurs études ont montré que M. séquences peuvent fournir des images haute qualité diagnostiques qui peuvent être utilisés pour détecter efficacement et de surveiller les tumeurs de vessie basé sur les lignes des cellules ; ainsi, ils peuvent servir pour un débit élevé analyse9,12.
Nous décrivons ici une méthode non invasive M. afin de caractériser les tumeurs de vessie induite par la substance cancérigène chez la souris façon sérieuse et efficace. Pour ce faire, nous utilisons une imagerie rapide avec la technique à la M. à la précession état stationnaire (true FISP), qui garantit des séances courtes de numérisation tout en offrant la qualité et haute résolution spatiale (~ 100 microns) pour la détection et la mesure de la vessie 13de tumeurs. Par ailleurs, pour confirmer l’exactitude de cette analyse de MRI non invasif, nous décrivons la corrélation entre les paramètres dérivés de MRI et ex vivo le poids de la vessie ainsi que stade de la tumeur pathologiquement confirmés.
Toutes les méthodes décrites ici ont été approuvés par l’animalier institutionnel et utilisation Comité (IACUC) de l’Université Northwestern.
1. l’induction de tumeurs avec BBN
2. installation de MRI
3. acquisition d’image MRI
4. M. analyse d’images
5. l’euthanasie et la dissection de la vessie
6. l’examen histologique du tissu de la vessie
En utilisant le protocole décrit (Figure 1), les tumeurs de la vessie ont été induites chez les souris mâles C57/B6. MRI a été réalisée à 16 semaines, et la souris ont été euthanasiés à 20 semaines. Ex vivo poids de la vessie (BW), pour chacune des souris ont été enregistrés. Lames sont colorées à l’hématoxyline et éosine, et toutes les lames histologiques ont été examinés pour le stade de la tumeur.
Une imagerie précise des modèles de la tumeur est nécessaire pour approprié avant l’euthanasie mise en scène et à la randomisation animale avant le début du traitement expérimental. À l’aide de la procédure présentée ici, nous démontrons méthodologie afin de générer des tumeurs de la vessie à l’aide de l’agent cancérigène BBN (1) et (2) fardeau de tumeur de la vessie grâce à l’utilisation de dérivé de MR. M. une zone mesure (BLAmur) est corrélée significativement avec stratif...
Les auteurs n’ont rien à divulguer.
J. J. M. est financé par le Veterans Health Administration mérite accorder BX0033692-01. J. J. M. est également pris en charge par le P. John Hanson Foundation for Cancer Research à l’Université Robert H. Lurie complets Cancer Center de Nord-Ouest. Nous remercions le centre d’imagerie translationnelle fournissant l’acquisition de MRI et de transformation. Sources de financement n’avaient aucun rôle dans la rédaction du manuscrit ou de la décision de soumettre pour publication.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
C57BL/6 mice | The Jackson Laboratory | 664 | Mice |
N-butyl-N-(4-hydroxybutyl)nitrosamine carcinogen (BBN) | TCI American | B0938 | Carcinogen |
0.9% normal saline | Hospira, Inc | NDC 0409-488-02 | |
Isoflurane | Piramal HealthCare | 60307-120-25 | Anesthetic |
7Tesla ClinScan MRI | Bruker | NA | Dedicated Small Animal Imaging MRI |
Syngo | Siemens | NA | MR Integrated Imaging Software |
Model 1030 Monitoring & Gating System | Small Animal Instruments, Inc. (SAII) | NA | Small animal physiologic monitoring |
Formalin, Neutral Buffered, 10% | Sigma | HT501128 | Fixative |
Eosin Y | Fisher Scientific | NC1093844 | Histologic staining agent |
Hematoxylin | Fisher Scientific | 23-245651 | Histologic staining agent |
Jim7 | Xinapse Systems | NA | Medical image analysis software |
GraphPad Prism v7.04 | Graphpad | NA | Graphing software |
R v3.4.2 | The R Project for Statistical Computing | NA | Statistical software |
R package pROC v1.10.0. | The R Project for Statistical Computing | NA | ROC analysis |
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