Abstract
Cancer Research
A compreensão da resistência a medicamentos e o desenvolvimento de novas estratégias para sensibilizar cânceres altamente resistentes dependem da disponibilidade de modelos pré-clínicos adequados que possam prever com precisão as respostas dos pacientes. Uma das desvantagens dos modelos pré-clínicos existentes é a incapacidade de preservar contextualmente o microambiente tumoral humano (TME) e representar com precisão a heterogeneidade intratumoral, limitando assim a tradução clínica dos dados. Em contraste, representando a cultura de fragmentos vivos de tumores humanos, a plataforma de explante derivada do paciente (PDE) permite que as respostas medicamentosas sejam examinadas em um contexto tridimensional (3D) que espelha as características patológicas e arquitetônicas dos tumores originais o mais de perto possível. Relatórios anteriores com PDEs documentaram a capacidade da plataforma de distinguir quimosensitivos de tumores quimorsistantes, e foi demonstrado que essa segregação é preditiva das respostas dos pacientes às mesmas quimoterapias. Simultaneamente, os PDEs permitem a oportunidade de interrogar características moleculares, genéticas e histológicas de tumores que predizem respostas medicamentosas, identificando assim biomarcadores para estratificação do paciente, bem como novas abordagens intervencionistas para sensibilizar tumores resistentes. Este artigo relata em detalhes a metodologia do PDE, desde a coleta de amostras de pacientes até a análise de ponto final. Fornece uma descrição detalhada dos métodos de derivação e cultura explanta, destacando condições sob medida para tumores específicos, quando apropriado. Para análise de ponto final, há um foco em imunofluorescência multiplexada e imagem multiespectral para o perfil espacial de biomarcadores-chave dentro das regiões tumorais e estrômicas. Ao combinar esses métodos, é possível gerar dados quantitativos e qualitativos de resposta a medicamentos que possam estar relacionados a vários parâmetros clínicopatológicos e, portanto, potencialmente utilizados para identificação de biomarcadores.
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