Quantifizierung der metastasierenden Tumor-Mikroumgebung des Gehirns mit einem Organ-On-A-Chip-3D-Modell, maschinellem Lernen und konfokaler Tomographie

Hirnmetastasen sind die tödlichsten Krebsläsionen; 10-30% aller Krebsarten metastasieren auf das Gehirn, mit einem medianen Überleben von nur 5-20 Monaten, abhängig vom Krebstyp. Um die Belastung durch metastasierende Tumore im Gehirn zu verringern, müssen Lücken in grundlegenden und translationalen Kenntnissen behoben werden. Zu den größten Herausforderungen gehören ein Mangel an reproduzierbaren präklinischen Modellen und zugehörigen Werkzeugen. Dreidimensionale Modelle der Hirnmetastasierung können die relevanten molekularen und phänotypischen Daten liefern, die in Kombination mit speziellen Analysetools verwendet werden, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Darüber hinaus erzeugen Organ-on-a-Chip-Modelle von Patiententumorzellen, die die Hirnschranke des Blutes in die Mikroumgebung des Gehirns durchqueren, im Vergleich zu murinen Modellen schnell Ergebnisse und sind mit quantitativen Methoden interpretierbarer und somit für Tests mit hohem Durchsatz geeignet. Hier beschreiben und demonstrieren wir den Einsatz einer neuartigen 3D-Mikrofluidischen Bluthirnnische (mBBN), auf der mehrere Elemente der Nische über einen längeren Zeitraum (mehrere Tage) kultiviert, durch konfokale Mikroskopie fluoreszierend dargestellt und die Bilder mit einer innovativen konfokalen Tomographie-Technik rekonstruiert werden können; alle zielten darauf ab, die Entwicklung von Mikrometastasen und Veränderungen der Tumor-Mikroumgebung (TME) in einer wiederholbaren und quantitativen Weise zu verstehen. Mit dieser Plattform zeigen wir, wie man die Krebszellen und TME-Zell- und Humorkomponenten fabriziert, aussaiert, absaiert und analysiert. Darüber hinaus zeigen wir, wie künstliche Intelligenz (KI) verwendet wird, um die intrinsischen phänotischen Unterschiede von Krebszellen zu identifizieren, die in der Lage sind, durch ein Modell zu übertragen und ihnen einen objektiven Index des metastasierenden Potenzials des Gehirns zuzuweisen. Die mit dieser Methode generierten Datensätze können verwendet werden, um grundlegende und translationale Fragen zur Metastasierung, zur Wirksamkeit therapeutischer Strategien und zur Rolle der TME in beiden zu beantworten.