Name: multiparametric tumor organoid drug screening using widefield live-cell imaging for bulk and single-organoid analysis
Uploaded: 2022-12-23T13:50:00
Duration: 12 min 41 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Multiparametric Tumor Organoid Drug Screening Using Widefield Live-Cell Imaging for Bulk and Single-Organoid Analysis at JoVE.com

تم تمويل جزء من هذا البحث من خلال تبرعات من مانحين مختلفين ، بما في ذلك Dedert Schilde vzw والسيد Willy Floren. يتم تمويل هذا العمل جزئيا من قبل مؤسسة البحوث الفلمنكية ، 12S9221N (A.L.) ، G044420N (S.V. ، A.L. ، على سبيل المثال) ، 1S27021N (M.L) ، ومن قبل صندوق البحوث الصناعية بجامعة أنتويرب ، PS ID 45151 (S.V. ، A.L. ، C.D.). تم إنشاء الشكل 1 مع BioRender.com.

<ol>
	<li>Drost, J., Clevers, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Organoids+in+cancer+research.">Organoids in cancer research.</a> Nature Reviews Cancer. 18 (7), 407-418 (2018).</li><li>Veninga, V., Voest, E. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tumor+organoids:+Opportunities+and+challenges+to+guide+precision+medicine.">Tumor organoids: Opportunities and challenges to guide precision medicine.</a> Cancer Cell. 39 (9), 1190-1201 (2021).</li><li>Le Compte, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Patient-derived+organoids+as+individual+patient+models+for+chemoradiation+response+prediction+in+gastrointestinal+malignancies.">Patient-derived organoids as individual patient models for chemoradiation response prediction in gastrointestinal malignancies.</a> Critical Reviews in Oncology/Hematology. 157, 103190 (2021).</li><li>Driehuis, E., Kretzschmar, K., Clevers, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Establishment+of+patient-derived+cancer+organoids+for+drug-screening+applications.">Establishment of patient-derived cancer organoids for drug-screening applications.</a> Nature Protocols. 15 (10), 3380-3409 (2020).</li><li>Hafner, M., Niepel, M., Chung, M., Sorger, P. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Growth+rate+inhibition+metrics+correct+for+confounders+in+measuring+sensitivity+to+cancer+drugs.">Growth rate inhibition metrics correct for confounders in measuring sensitivity to cancer drugs.</a> Nature Methods. 13 (6), 521-527 (2016).</li><li>Gupta, A., Gautam, P., Wennerberg, K., Aittokallio, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+normalized+drug+response+metric+improves+accuracy+and+consistency+of+anticancer+drug+sensitivity+quantification+in+cell-based+screening.">A normalized drug response metric improves accuracy and consistency of anticancer drug sensitivity quantification in cell-based screening.</a> Communications Biology. 3 (1), 42 (2020).</li><li>Rios, A. C., Clevers, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Imaging+organoids:+a+bright+future+ahead.">Imaging organoids: a bright future ahead.</a> Nature Methods. 15 (1), 24-26 (2018).</li><li>Deben, C., Cardenas, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=OrBITS:+label-free+and+time-lapse+monitoring+of+patient+derived+organoids+for+advanced+drug+screening.">OrBITS: label-free and time-lapse monitoring of patient derived organoids for advanced drug screening.</a> Cellular Oncology. , (2022).</li><li>Icha, J., Weber, M., Waters, J. C., Norden, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phototoxicity+in+live+fluorescence+microscopy,+and+how+to+avoid+it.">Phototoxicity in live fluorescence microscopy, and how to avoid it.</a> Bioessays. 39 (8), (2017).</li><li>Zhang, J. H., Chung, T. D., Oldenburg, K. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+simple+statistical+parameter+for+use+in+evaluation+and+validation+of+high+throughput+screening+assays.">A simple statistical parameter for use in evaluation and validation of high throughput screening assays.</a> Journal of Biomolecular Screening. 4 (2), 67-73 (1999).</li><li>Engel, R. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Patient-derived+colorectal+cancer+organoids+upregulate+revival+stem+cell+marker+genes+following+chemotherapeutic+treatment.">Patient-derived colorectal cancer organoids upregulate revival stem cell marker genes following chemotherapeutic treatment.</a> Journal of Clinical Medicine. 9 (1), 128 (2020).</li><li>Hennig, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detecting+drug+resistance+in+pancreatic+cancer+organoids+guides+optimized+chemotherapy+treatment.">Detecting drug resistance in pancreatic cancer organoids guides optimized chemotherapy treatment.</a> The Journal of Pathology. 257 (5), 607-619 (2022).</li><li>D'Alterio, C., Scala, S., Sozzi, G., Roz, L., Bertolini, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Paradoxical+effects+of+chemotherapy+on+tumor+relapse+and+metastasis+promotion.">Paradoxical effects of chemotherapy on tumor relapse and metastasis promotion.</a> Seminars in Cancer Biology. 60, 351-361 (2020).</li><li>Njoroge, R. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Organoids+model+distinct+Vitamin+E+effects+at+different+stages+of+prostate+cancer+evolution.">Organoids model distinct Vitamin E effects at different stages of prostate cancer evolution.</a> Scientific Reports. 7 (1), 16285 (2017).</li><li>Godet, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fate-mapping+post-hypoxic+tumor+cells+reveals+a+ROS-resistant+phenotype+that+promotes+metastasis.">Fate-mapping post-hypoxic tumor cells reveals a ROS-resistant phenotype that promotes metastasis.</a> Nature Communications. 10 (1), 4862 (2019).</li><li>Letai, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+precision+cancer+medicine-moving+beyond+pure+genomics.">Functional precision cancer medicine-moving beyond pure genomics.</a> Nature Medicine. 23 (9), 1028-1035 (2017).</li></ol>

يعلن المؤلفون عدم وجود تضارب في المصالح.

غالبا ما يعتمد فحص أدوية PDTO متوسط إلى عالي الإنتاجية على قراءات تستخرج جزءا صغيرا فقط من المعلومات التي يمكن أن توفرها الكائنات العضوية. لقد أصبح من الواضح بشكل متزايد أنه من أجل أن تحقق التكنولوجيا العضوية سريعة التطور إمكانات علمية وسريرية أكبر ، فإن فحوصات 3D الأكثر تقدما ، والقراءات ، وطرق التحليل مطلوبة بشدة. هنا ، يتم وصف خط أنابيب الفحص المتقدم ، والذي لا يزيد من قابلية التكاثر فحسب ، بل يعزز أيضا بشكل كبير قابلية الترجمة السريرية من خلال دمج قراءات تصوير الخلايا الحية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى برامج التحليل التي تم تطويرها داخليا ، يتم تنفيذ استخدام مقياس الاستجابة للأدوية الطبيعي (NDR) ، والذي يوضح بوضوح قدرته على تحديد الاختلافات الخاصة بالمريض في الاستجابة للعلاج6. 
سيكون إدراج مقياس التطبيع هذا بلا شك ذا قيمة هائلة ، مع التذكير بأن العديد من الدراسات تهدف إلى تحديد استجابات العلاج بناء على الاختلافات الطفيفة في المنطقة الواقعة تحت المنحنى (AUC) أو التركيز المثبط نصف الأقصى (IC50) (حيث تتداخل معظم منحنيات الجرعة والاستجابة / تقع بالقرب من بعضها البعض)11,12 . تم بالفعل تنفيذ مقاييس معدل النمو في بروتوكولات فحص الأدوية العضوية باستخدام الفحص القائم على ATP ولكنها تعتمد على تطبيع الآبار المرجعية المحللة في النقطة الزمنية 04. في المقابل ، تسمح هذه الطريقة بتطبيع معدل النمو داخل البئر ، والذي لا يفسر فقط الاختلافات بين المرضى في معدل نمو PDTO ولكن أيضا الاختلافات بين الآبار الناتجة عن الاختلافات في كثافة البذر والتأثيرات المعتمدة على موقع اللوحة لزيادة التكاثر. علاوة على ذلك ، قمنا بتكييف NDR لزيادة فصل استجابة PDTO للمرضى الداخليين من خلال تضمين تحكم إيجابي للتطبيع 6,8.
علاوة على ذلك ، يمكن للتحليل ، المتوافق مع تنسيقات الإنتاجية العالية والأتمتة ، اكتشاف الاستجابات العضوية الفردية بدقة ، مما يتيح القياس الكمي للمقاومة تحت النسيلة - القوة الدافعة الرئيسية لانتكاس الورم وتقدمه13. على سبيل المثال ، على الرغم من أن PDAC052 و PDAC060 أظهرا استجابة جيدة للعلاج في المختبر (بناء على NDR) ، إلا أن التحليل العضوي الفردي الإضافي كان قادرا على اكتشاف مجموعة صغيرة (أكبر من السكان مع PDAC060) من المستنسخات الفرعية التي لا تستجيب للعلاج. ومن المثير للاهتمام ، أن هذا يتوافق بشكل كبير مع الملاحظة السريرية ، بالنظر إلى أن PDAC052 و PDAC060 كان لهما استجابة دائمة (لم يتم اكتشاف أي نشاط للورم) ولكن في النهاية تم تشخيصهما بتطور الورم المحلي (بسبب وجود استنساخ مقاوم). بالمقارنة مع قراءات 3D التقليدية (الفحص القائم على ATP والحجم / الأرقام) ، من المتوقع أن يزيد خط أنابيب الفحص المتقدم هذا من الأداء التنبئي من خلال استخراج المزيد من المعلومات ذات الصلة سريريا من هؤلاء "المرضى في المختبر". يتم الآن اختبار هذه الفرضية عن طريق فحص عينات PDTO السريرية في مختبر المؤلفين بهذه الطريقة لربط خارج الجسم الحي بالاستجابة في الجسم الحي والنتيجة السريرية. 
للحصول على مزيد من الأفكار حول آليات الاستجابة الدوائية ، تتوافق كواشف التصوير الفلورية التقليدية للخلايا الحية ، بالإضافة إلى أصباغ السمية الخلوية ، مع هذه الطريقة لدراسة آليات موت الخلايا. لقد أظهرنا سابقا توافق هذه الطريقة مع الكاشف الأخضر Sartorius Caspase 3/7 لدراسة تحريض موت الخلايا المبرمج المعتمد على caspase بعد علاج سيسبلاتين8. لا يزال يتعين اختبار التوافق مع الأصباغ الأخرى لدراسة الإجهاد التأكسدي (كواشف CellOX) أو نقص الأكسجة (كواشف نقص الأكسجة Image-iT). ومع ذلك ، فقد تم بالفعل استخدام هذه الكواشف بنجاح في نماذج 3D في المختبر 14,15.
يتوافق برنامج تحليل الصور أيضا مع تنسيقات الألواح الأخرى أو طرق الزراعة (على سبيل المثال ، لوحات التجاويف الدقيقة ، وقباب ECM) إذا كان من الممكن التقاط صور واضحة ومركزة للكائنات العضوية. غالبا ما يمثل هذا تحديا للعضويات المستزرعة في القباب لأنها تنمو في مستويات z مختلفة ، الأمر الذي يتطلب وظيفة تكديس z للمجهر غير المتوفرة دائما. لذلك ، ننصح باستخدام الألواح الدقيقة ULA 384-well ذات القاع المسطح لضمان صور ذات جودة كافية. 
بالإضافة إلى ذلك ، يتوافق التحليل مع أنظمة تصوير الخلايا الحية الأخرى ، كما هو موضح سابقا لصور تباين الطور الملتقطة باستخدام نظام IncuCyte ZOOM8. أحد قيود نظام تصوير الخلايا الحية Spark Cyto الذي تم استخدامه في هذه المخطوطة هو سعة اللوحة الواحدة للقياسات الحركية. ومع ذلك ، فإن توسعة Spark Motion تزيد من قدرتها إلى ما يصل إلى 40 لوحة صغيرة يمكن فحصها بكميات كبيرة. سيتم توسيع توافق البرامج التي تم تطويرها داخليا لتشمل هذه الأنظمة وغيرها لتقديم حل محايد للنظام الأساسي ، بهدف توحيد وأتمتة خطوط أنابيب تحليل الصور والبيانات. سيتضمن التطبيق المستند إلى الويب أيضا أدوات رسوم بيانية تفاعلية وحسابات آلية لقياس الأدوية ، كما هو موضح في هذه الورقة ، لتقليل وقت التحليل اليدوي.
تم تدريب خوارزمية تجزئة PDTO الخالية من الملصقات واختبارها على العديد من النماذج الكروية المزروعة داخليا و PDTO مع اختلافات مورفولوجية مميزة (صلبة ، شبه صلبة ، كيسية) ، وبالتالي يمكنها اكتشافها بدقة عالية8. أحد قيود النموذج هو أن إدراج PDTOs الكيسية زاد من الكشف غير المرغوب فيه عن الفقاعات الموجودة في البئر بعد البذر. ومع ذلك ، كانت الحضانة الليلية كافية لإزالة معظم هذه الفقاعات ، مما يسمح بمسح زمني نوعي 0. يجب التحقق من دقة تجزئة الصورة العضوية والطريقة من قبل مستخدمين آخرين ، وبناء على ملاحظاتهم ، يمكن تدريب البرنامج بشكل أكبر للحصول على خوارزمية تحليل صور قوية وآلية. بالإضافة إلى ذلك ، نهدف إلى الحصول على المزيد من البيانات السريرية لربط استجابة الدواء خارج الجسم الحي التي تم تحديدها كميا بهذه الطريقة بالاستجابة السريرية لدى المريض لتحديد أفضل المعلمات للتنبؤ باستجابة العلاج وتطوير هذه الطريقة لطب السرطان الدقيق الوظيفي16.

في السنوات الأخيرة ، انتقل اكتشاف أدوية السرطان في المختبر ، وفحص الأدوية ، والبحوث الأساسية من استخدام نماذج السرطان التقليدية ثنائية الأبعاد (2D) مع خطوط الخلايا الخالدة إلى نماذج سرطان ثلاثية الأبعاد (3D) أكثر صلة من الناحية الفسيولوجية. وقد حفز هذا اعتماد كرويات الورم مع خطوط الخلايا السرطانية الراسخة ، والتي تعيد إنشاء تفاعلات وهياكل أكثر تعقيدا من خلية إلى خلية موجودة في الأورام الصلبة. حاليا ، تعد عضويات الورم المشتقة من المريض (PDTOs) أكثر نماذج السرطان 3D تقدما وذات الصلة من الناحية الفسيولوجية المتاحة لأبحاث السرطان في المختبر ، لأنها توفر مزايا إضافية على كرويات الورم ، وهي عدم التجانس الموجود في مرضى السرطان1. يتم إنشاء PDTOs من أنسجة الورم الناشئة عن مرضى السرطان ، وبالتالي تحتفظ بكل من النمط الظاهري للورم والنمط الجيني. على هذا النحو ، أصبحت PDTOs لا تقدر بثمن لأبحاث السرطان الأساسية والانتقالية ولديها القدرة على تحسين علم الأورام الدقيق بشكل كبير2. 
على الرغم من إمكاناتها الواعدة ، غالبا ما يتم استخدام نماذج السرطان 3D المتطورة في المختبر بسبب نقص طرق التحليل المتقدمة. يحدد الفحص الأكثر استخداما عدد الخلايا القابلة للحياة في PDTO عن طريق القياس الكمي ل ATP3 داخل الخلايا. عادة ما تكون هذه المقايسات عبارة عن تحليلات مجمعة ذات نقطة زمنية واحدة ، وبالتالي تتجاهل الاستجابات الحرجة المعتمدة على الوقت وتهمل الاستجابات النسيلية. على وجه التحديد ، فإن القدرة على مراقبة نمو PDTOs (معدل النمو) واستجابتها لعلاجات محددة ذات أهمية عالية 4,5. الاستجابة الدوائية الطبيعية (NDR) ، التي تسجل استجابة الدواء بناء على معدل النمو الطبيعي إلى حالة إيجابية (ctrl +) والسيطرة السلبية (ctrl-) ، تم الإبلاغ عنها مؤخرا لتكون مقياسا حاسما لتقييم حساسية أدوية السرطان من خلال الفحص القائم على الخلايا ، على الرغم من أن هذا تم في الغالب لخطوط الخلايا ثنائية الأبعاد6. لذلك ، هناك حاجة إلى طرق تحليل أكثر تطورا للاستفادة الكاملة من نماذج السرطان 3D الأكثر تمثيلا سريريا وتعقيدا. يعتبر الفحص المجهري نهجا قويا لدراسة مدى تعقيد هذه النماذج العضوية7.
تصف هذه الورقة طريقة لمراقبة الاستجابات الدوائية الحركية في نماذج السرطان 3D ، باستخدام المجاهر التقليدية واسعة المجال وأنظمة تصوير الخلايا الحية. تم إجراء تعديلات على البروتوكول الذي وصفه Driehuis et al.4 ليكون متوافقا مع الأتمتة باستخدام روبوت ماصة ، وموزع أدوية رقمي ، ونظام تصوير الخلايا الحية لزيادة قابلية التكاثر وتقليل عدد ساعات العمل "العملية". تسمح هذه الطريقة بفحص الأدوية المتوسطة إلى العالية الإنتاجية لكل من الكرويات السرطانية ذات خطوط الخلايا السرطانية الثابتة (انظر الجدول التكميلي S1 لخطوط الخلايا المختبرة) ، بالإضافة إلى PDTOs ، في شكل صفيحة مجهرية ومتعددة الأعضاء من 384 بئرا. باستخدام عملية التعلم الآلي للشبكة التلافيفية ، يمكن إجراء التحديد الآلي وتتبع الأجسام الكروية الفردية للورم أو PDTOs فقط من التصوير الساطع وبدون استخدام أصباغ وضع العلامات على الخلايا الحية الفلورية8. هذا مفيد للغاية ، لأن معظم التعرف على التصوير الساطع يتطلب شرحا يدويا (وهو أمر شاق ويستغرق وقتا طويلا) أو يتطلب إضافة أصباغ فلورية ، والتي يمكن أن تربك الاستجابات الدوائية المتعلقةبالإجهاد التأكسدي الناجم عن الضوئية9.
يعمل برنامج تحليل الصور الناتج الذي تم تطويره داخليا على توسيع وظائف أنظمة التصوير التقليدية للخلايا الحية ، حيث أن وحدات تحليل الصور ثلاثية الأبعاد إما غير متوفرة أو مقيدة بالنظام الأساسي أو غير متوافقة مع الألواح الدقيقة ذات 384 بئرا والتصوير الكامل. بالإضافة إلى ذلك ، غالبا ما تكون هذه الوحدات باهظة الثمن وتقدم قراءات عضوية سائبة محدودة. لذلك ، فإن هذه الطريقة وثيقة الصلة بالعلماء الذين لديهم إمكانية الوصول إلى أنظمة تصوير الخلايا الحية المتاحة على نطاق واسع ويهدفون إلى استخراج المزيد من المعلومات حول استجابة الدواء مقارنة بالمعيار الذهبي ولكن الفحص البدائي القائم على ATP. مع إضافة مؤشرات محددة لموت الخلايا ، يمكن تمييز استجابات الأدوية المثبطة للخلايا عن الاستجابات السامة للخلايا ، مما يوفر مزيدا من التبصر في الإجراءات الدوائية الآلية التي لا يمكن تحقيقها حاليا من تحليل نقطة زمنية واحدة. أخيرا ، يسمح تصوير الخلايا الحية بتتبع الأعضاء الفردية للحصول على مقاييس استجابة واحدة للأدوية العضوية لالتقاط عدم تجانس الاستجابة وتحديد الحيوانات الفرعية المقاومة المحتملة.
الهدف من هذه الطريقة وبرنامج تحليل الصور المرتبط بها هو تنفيذ أتمتة منخفضة التكلفة في فحص الأدوية العضوية للحد من تدخل المستخدم وتقليل التباين في المناولة وتحليل الصور وتحليل البيانات. لجعل هذا البرنامج متاحا للباحثين ، فهو محايد للمجهر والنظام الأساسي ، ويتم توفير تطبيق قائم على السحابة. وبالتالي ، من خلال دعم أنظمة التصوير التقليدية للخلايا الحية ، نهدف أيضا إلى تحسين وظائفها لتطبيقات الزراعة 3D والتحليل.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>6-well plate</td>
			<td>Greiner</td>
			<td>657160</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>8-Channel p300 (GEN 2) pipette</td>
			<td>Opentrons</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>300 &#181;L Tips</td>
			<td>Opentrons</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>384-well flat-bottom ULA microplate</td>
			<td>Corning</td>
			<td>4588</td>
			<td>minimum volume 50 &#181;L&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>384-well flat-bottom ULA Phenoplate</td>
			<td>Perkin Elmer</td>
			<td>6057802</td>
			<td>minimum volume 75 &#181;L&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>A8301</td>
			<td>Tocris Bioscience</td>
			<td>2939</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ADF+++</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Advanced DMEM/F12, 1% GlutaMAX, 1% HEPES, 1% penicillin/streptomycin</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Advanced DMEM/F-12</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>12634</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>B27</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>17504044</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Breathe easy sealing membrane</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>Z380059</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Caspase 3/7 Green&#160;</td>
			<td>Sartorius</td>
			<td>4440</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cell Counting Slides for TC10/TC20</td>
			<td>Bio-Rad Laboratories</td>
			<td>1450017</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CellTiter-Glo 3D</td>
			<td>Promega</td>
			<td>G9681</td>
			<td>ATP-assay</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cooler for 25 mL reservoir</td>
			<td>VWR (Diversified Biotech)</td>
			<td>490006-908</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cooling element 12 x 8 x 3 cm</td>
			<td>Bol.com</td>
			<td>9200000107744702</td>
			<td>For custom microplate holder OT-2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cultrex Organoid Harvesting Solution</td>
			<td>R&#38;D systems</td>
			<td>3700-100-01</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cultrex PathClear Reduced Growth Factor BME, Type 2&#160;</td>
			<td>R&#38;D systems</td>
			<td>3533-010-02</td>
			<td>extracellular matrix (ECM)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cytotox Green</td>
			<td>Sartorius</td>
			<td>4633</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cytotox Red</td>
			<td>Sartorius</td>
			<td>4632</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>D300e</td>
			<td>Tecan</td>
			<td></td>
			<td>Digital drug dispenser</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>D300e Control v3.3.5</td>
			<td>Tecan</td>
			<td></td>
			<td>Control software D300e</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FGF10</td>
			<td>Peprotech</td>
			<td>100-26</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Full Medium</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>ADF+++ supplemented with 0.5 nM WNT surrogate-Fc-Fusion protein, 4% Noggin-Fc Fusion Protein conditioned medium, 4% Rpso3-Fc Fusion Protein conditioned medium, 1x B27, 1 mM N-acetyl cysteine (NAC), 5 mM nicotinamide, 500 nM A83-01, 100 ng/mL FGF10, and 10 nM Gastrin</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Gastrin</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>G9145</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Gemcitabine</td>
			<td>Selleck Chemicals</td>
			<td>S1714</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>GlutaMAX</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>35050</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HEPES</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>15630056</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hoechst 33342 Solution (20 mM)</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>62259</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Human pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) patient-derived organoids</td>
			<td>Biobank@uza (Antwerp, Belgium; ID: BE71030031000; Belgian Virtual Tumorbank funded by the National Cancer Plan)</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>N-acetyl-cysteine</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>A9165-25G</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Nicotinamide</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>N0636-100G</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Noggin-Fc Fusion Protein conditioned medium</td>
			<td>Immunoprecise</td>
			<td>N002</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Opentrons App v6.0.1</td>
			<td>Opentrons</td>
			<td></td>
			<td>OT-2 control software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Opentrons Protocol Designer Tool</td>
			<td>Opentrons</td>
			<td></td>
			<td>https://designer.opentrons.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Orbits data compression tool</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>www.orbits-oncology.com or contact corresponding author</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Orbits image analysis webapp</td>
			<td>University of Antwerp</td>
			<td></td>
			<td>www.orbits-oncology.com or contact corresponding author</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OT-2</td>
			<td>Opentrons</td>
			<td></td>
			<td>Pipetting robot</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Paclitaxel</td>
			<td>Selleck Chemicals</td>
			<td>S1150</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pasteur Pipette 230 mm&#160;</td>
			<td>Novolab</td>
			<td>A33696</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Peniciline-Streptomycin</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>15140</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Prism 9</td>
			<td>GraphPad</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Rspo3-Fc Fusion Protein conditioned medium</td>
			<td>Immunoprecise</td>
			<td>N003</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Spark Cyto 600</td>
			<td>Tecan</td>
			<td></td>
			<td>Live-cell imaging and multi-mode platereader</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SparkControl v3.1</td>
			<td>Tecan</td>
			<td></td>
			<td>Spark Cyto control software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Staurosporine</td>
			<td>Tocris Bioscience</td>
			<td>1285</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sterile 25 mL reservoir</td>
			<td>VWR (Diversified Biotech)</td>
			<td>10141-922</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>T8 plus cassette</td>
			<td>Tecan</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TC20</td>
			<td>Bio-Rad Laboratories</td>
			<td></td>
			<td>automated cell counter</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TrypLE</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>12604-021</td>
			<td>dissociation enzyme</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tween-20</td>
			<td>Acros Organics</td>
			<td>233360010</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>WNT Surrogate-Fc-Fusion protein</td>
			<td>Immunoprecise</td>
			<td>N001</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Y-27632</td>
			<td>Selleck Chemicals</td>
			<td>S1049</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

multiparametric tumor organoid drug screening using widefield live-cell imaging for bulk and single-organoid analysis

تحمل عضويات الورم المشتقة من المريض (PDTOs) وعدا كبيرا للبحوث قبل السريرية والانتقالية والتنبؤ باستجابة علاج المريض من فحوصات الأدوية خارج الجسم الحي . ومع ذلك ، فإن فحوصات فحص الأدوية الحالية القائمة على أدينوسين ثلاثي الفوسفات (ATP) لا تلتقط تعقيد استجابة الدواء (تثبيط الخلايا أو السامة للخلايا) وعدم التجانس داخل الورم الذي ثبت أنه يتم الاحتفاظ به في PDTOs بسبب قراءات بالجملة. يعد التصوير بالخلايا الحية أداة قوية للتغلب على هذه المشكلة وتصور استجابات الأدوية بشكل أكثر تعمقا. ومع ذلك ، غالبا ما لا يتم تكييف برنامج تحليل الصور مع الأبعاد الثلاثية ل PDTOs ، أو يتطلب أصباغ صلاحية فلورية ، أو غير متوافق مع تنسيق الصفيحة الدقيقة 384 بئرا. تصف هذه الورقة منهجية شبه آلية لزرع ومعالجة وتصوير PDTOs بتنسيق عالي الإنتاجية ، 384 بئرا باستخدام أنظمة تصوير الخلايا الحية التقليدية واسعة المجال. بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بتطوير برنامج تحليل صور خال من علامات الجدوى لتحديد مقاييس الاستجابة للأدوية القائمة على معدل النمو والتي تعمل على تحسين قابلية التكاثر وتصحيح اختلافات معدل النمو بين خطوط PDTO المختلفة. باستخدام مقياس الاستجابة للأدوية الطبيعي ، الذي يسجل استجابة الدواء بناء على معدل النمو الطبيعي لحالة التحكم الإيجابية والسلبية ، وصبغة موت الخلايا الفلورية ، يمكن بسهولة تمييز استجابات الأدوية السامة للخلايا والمثبطة للخلايا ، مما يحسن بشكل عميق تصنيف المستجيبين وغير المستجيبين. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تحديد عدم تجانس الاستجابة للأدوية من خلال تحليل استجابة الدواء العضوي الأحادي لتحديد الحيوانات المستنسخة المحتملة والمقاومة. في النهاية ، تهدف هذه الطريقة إلى تحسين التنبؤ باستجابة العلاج السريري من خلال التقاط توقيع استجابة دوائية متعددة المعلمات ، والتي تشمل توقف النمو الحركي والقياس الكمي لموت الخلايا.

Watch this Scientific Journal Video about Multiparametric Tumor Organoid Drug Screening Using Widefield Live-Cell Imaging for Bulk and Single-Organoid Analysis at JoVE.com

Multiparametric Tumor Organoid Drug Screening Using Widefield Live-Cell Imaging for Bulk and Single-Organoid Analysis

يصف هذا البروتوكول طريقة شبه آلية لفحوصات الأدوية العضوية متوسطة إلى عالية الإنتاجية وبرامج تحليل الصور الآلية غير المحايدة للمجهر لتحديد وتصور استجابات الأدوية متعددة المعلمات وأحادية العضوية لالتقاط عدم التجانس داخل الورم.

فحص المخدرات العضوية متعددة المعلمات للورم باستخدام تصوير الخلايا الحية واسع المجال للتحليل السائب والعضوي الفردي

Patient-derived tumor organoids (PDTOs) hold great promise for preclinical and translational research and predicting the patient therapy response from ex ...

سيسمح هذا البروتوكول للباحثين ليس فقط بتبسيط خط أنابيب التحليل الخاص بهم ، ولكنه سيسمح لهم أيضا باستخراج المزيد من المعلومات من تيار عضويتهم ، وبالتالي تعزيز الأهمية الانتقالية. الميزة الرئيسية لهذا البروتوكول هي أنه يجمع بين سير عمل مبسط وخط تحليل آلي وذي صلة سريريا ، مما يمكن الباحثين من الحصول على كمية مقنعة من المعلومات من شاشة عضوية واحدة. يمكن استخدام هذه التقنية للتنبؤ باستجابة العلاج السريري لمرضى السرطان من فحوصات الأدوية العضوية خارج الجسم الحي مع نتائج مبكرة واعدة للغاية.الهدف هو جعل منصة حلول البرمجيات محايدة بحيث يمكن للباحثين استخدام أداة تصوير الخلايا الحية المتاحة لهم. ابدأ بفصل عضويات الورم المشتقة من المريض إنزيميا ، أو PDTOs ، في المصفوفة خارج الخلية ، أو ECM ، القباب في الصفيحة الدقيقة المكونة من ستة آبار. لهذا ، قم أولا بشفط الوسط ، واغسل قباب ECM مرة واحدة باستخدام PBS.ثم أضف ملليلتر من إنزيم التفكك في البئر. ماصة المحتوى لأعلى ولأسفل 10 مرات باستخدام ماصة ملليلتر واحد لفصل المواد العضوية ميكانيكيا في القباب قبل احتضان اللوحة لمدة 10 دقائق عند 37 درجة مئوية. بعد الحضانة ، ماصة المحتوى لأعلى ولأسفل ، وتحقق من التفكك السليم للعضويات إلى خلايا مفردة باستخدام المجهر.اجمع معلق الخلية في أنبوب سعة 15 ملليلتر ، واجعل الحجم يصل إلى 10 ملليلتر عن طريق إضافة ADF + Centrifuge الأنبوب عند 450 جم لمدة خمس دقائق في درجة حرارة الغرفة ، واستنشاق المادة الطافية باستخدام ماصة باستور ومضخة الشفط. أعد تعليق الحبيبات في 100 إلى 200 ميكرولتر من سرطان البنكرياس الغدي القنوي الكامل ، أو PDAC ، وسط الاستزراع العضوي اعتمادا على حجم الحبيبات قبل حساب عدد الخلايا باستخدام طريقة الاختيار. لطلاء الخلايا المفردة في قباب ECM ، قم بتخفيف الكمية المناسبة من تعليق الخلية عن طريق إضافة الكمية المطلوبة من ECM المذاب.بعد ذلك ، ماصة تصل إلى 10 قطرات 20 ميكرولتر لكل بئر في لوحة من ستة آبار مسخنة مسبقا إلى 37 درجة مئوية. اقلب اللوحة واحتضانها لمدة 30 دقيقة عند 37 درجة مئوية. بعد ذلك ، قم بتراكب الآبار مع الوسط الكامل المكمل ب 10 ميكرومولار Y-27632 ، واحتضان لمدة يومين إلى ثلاثة أيام في حاضنة.لحصاد المواد العضوية التي يتراوح عمرها يومين إلى ثلاثة أيام ، قم أولا بشفط الوسط ، واغسل الكائنات العضوية مرة واحدة باستخدام برنامج تلفزيوني. بعد ذلك ، أضف واحدا إلى ملليلتر من محلول الحصاد العضوي ، المبرد مسبقا إلى أربع درجات مئوية ، إلى بئر من لوحة الآبار الستة اعتمادا على عدد قباب ECM. احتضان لوحة أبقى على الجليد ، على منصة تهتز لمدة 10 دقائق.الآن افصل قباب ECM عن طريق سحب المحتوى في الآبار لأعلى ولأسفل باستخدام ماصة سعة ملليلتر. مرة أخرى ، احتضان المواد العضوية لمدة 10 دقائق على الجليد قبل التأكد بصريا من تفكك قباب ECM تحت المجهر. اجمع المواد العضوية في أنبوب سعة 15 ملليلتر ، مغلف مسبقا بنسبة 0.1٪ BSA في PBS ، وقم بتكوين الحجم إلى 10 ملليلتر عن طريق إضافة ADF + Centrifuge الأنبوب عند 200 جم لمدة خمس دقائق عند أربع درجات مئوية.بعد ذلك ، قم بشفط المادة الطافية ، وأعد تعليق الحبيبات اعتمادا على حجمها بما يصل إلى ملليلتر واحد من وسط عضوي PDAC الكامل إلى التركيز العضوي النهائي المطلوب. افتح تطبيق التحكم في روبوت السحب ، وحدد البروتوكولات ، وانقر فوق استيراد قبل سحب وإسقاط الملف التكميلي 6 المقدم في الحقل المعين. حدد البروتوكول المستورد.ووفقا للتخطيط الموضح في حقل إعداد سطح السفينة ، ضع جميع أدوات المختبر ، بما في ذلك عناصر التبريد والأدوات البلاستيكية ، في الطوابق. استخدم الفتحة اليسرى للخزان سعة 25 ملليلتر وعنصر التبريد. بعد ذلك ، انقر فوق تشغيل البروتوكول وانتقل إلى الإعداد.افتح علامة التبويب إعداد Labware ، وانقر فوق تشغيل فحص موضع Labware ، واتبع التعليمات لمعايرة روبوت السحب إلى الجهاز الجديد. املأ الخزان سعة 25 ملليلتر ، الموجود أعلى عنصر التبريد ، بمحلول البذر العضوي المبرد ، وانقر فوق Start Run لوضع روبوت السحب في العمل. بعد ذلك ، قم بالطرد المركزي للصفيحة الدقيقة بسرعة 100 جم لمدة دقيقة واحدة عند أربع درجات مئوية.لإنشاء بروتوكول صرف الأدوية باستخدام برنامج التحكم الرقمي في موزع الأدوية ، مرر مؤشر الماوس فوق اللوحة 1 أعلى تخطيط اللوحة. حدد تحرير سمات اللوحة ، واملأ نوع اللوحة ك 384 بئرا ، والحجم الإضافي 50 ميكرولتر ، وحد DMSO ك 1٪ أضف السوائل بالنقر فوق زر الإضافة بجوار السوائل ، وانقر نقرا مزدوجا فوق السائل الذي تم إنشاؤه حديثا لتسميته. بعد ذلك ، حدد الفئة على أساس DMSO أو مائي بالإضافة إلى Tween 20 ، واملأ التركيز.لإنشاء تخطيط اللوحة لمعايرة الدواء، حدد Wells وانقر على المعايرة. بالنسبة للسوائل ، حدد الدواء محل الاهتمام ، إلى جانب أعلى تركيز وأقل تركيز. بالنسبة للنسخ المتماثل، حدد اثنين على الأقل، واختر نمط المعايرة بالتحليل الحجمي المطلوب.لإنشاء تخطيط اللوحة للتحكم الإيجابي ، حدد ثلاثة آبار ، وانقر فوق تعيين القيمة ، واملأ ستوروسبورين ثنائي الميكرومولار من مخزون 10 ملليمولار في DMSO للحث على أقصى موت للخلية. بالنسبة إلى Cytotox Green ، حدد جميع الآبار المستخدمة ، وانقر فوق تعيين القيمة ، وأدخل قيمة 60 نانومولار لكل بئر. للتحكم السلبي وتطبيع DMSO ، حدد جميع الآبار بأربعة آبار إضافية للتحكم في السيارة.الآن انقر بزر الماوس الأيمن وحدد التطبيع قبل تعيين فئة السوائل الطبيعية على أساس DMSO. بعد ذلك ، قم بالتطبيع إلى أعلى حجم للفئة للحصول على تركيز DMSO متساو في كل بئر. بعد ذلك ، انقر فوق السهم الموجود أسفل Run في الزاوية اليسرى العليا ، وحدد Always Simulationate ، متبوعا بالنقر فوق محاكاة لتحديد أي أخطاء والحصول على أحجام كل دواء ليتم تحضيره.الآن قم بإلغاء تحديد المحاكاة دائما تحت زر التشغيل قبل النقر فوق تشغيل لبدء بروتوكول صرف الأدوية ، واتبع التعليمات. ضع غشاء الختم على الصفيحة الدقيقة لمنع التبخر. افتح برنامج التحكم في تصوير الخلايا الحية ، وحدد محرر الطريقة جديد قبل الانتقال إلى ملف لاستيراد ملف XML للطريقة المثالية.بدلا من ذلك ، اتبع التعليمات الموجودة في المخطوطة لإنشاء ملف جديد. ثم ، انقر فوق ابدأ لبدء المسح عند T0.To دمج البيانات وضغطها ، وإنشاء مجلد أصل جديد لنقل جميع مجلدات التجربة الفردية التي تم إنشاؤها لكل مسح ضوئي في كل نقطة زمنية بواسطة برنامج التحكم في تصوير الخلية الحية ، وقم بتسمية المجلدات المعنية باتباع الإرشادات الواردة في المخطوطة. قم بإعداد خريطة لوحة XLSX في برنامج التحكم الرقمي في موزع الأدوية عن طريق النقر بزر الماوس الأيمن على تخطيط خريطة اللوحة من بروتوكول صرف الأدوية ونسخ جميع الآبار للصق البيانات في ملف XLSX.قم بإزالة بيانات Cytotox Green و staurosporine ، وأضف مصفوفة لخط الخلية ، وأدخل عنصر تحكم سلبي وتحكم إيجابي. افتح أداة ضغط البيانات. انقر فوق بحث ، وحدد المجلد الأصل ، وانقر فوق ضغط لبدء ضغط بيانات الصورة.يتم ضغط جميع ملفات صور TIFF في HDF5 واحد لكل بئر في مجلد مجموعات بيانات جديد داخل المجلد الوالد. لتحليل الصور ، انتقل إلى النظام الأساسي لتطبيق الويب لتحليل الصور ، وقم بتسجيل الدخول ، وانقر فوق إضافة مشروع جديد في علامة التبويب الصفحة الرئيسية. أدخل اسم المشروع، واضغط على متابعة، وحدد إضافة تجربة جديدة قبل تحميل مجلد مجموعات البيانات الذي يحتوي على ملفات HDF5.بعد التحميل ، انتقل إلى مجلد المشروع والتجربة للنقر فوق تحميل خريطة اللوحة للحصول على وظائف إضافية. ثم ، انقر بالتتابع فوق تشغيل التحليل ، وحدد تحليل متعدد الأعضاء ، والمعلمات الافتراضية ، وأخيرا تحليل لبدء تحليل الصورة. انقر فوق تنزيل النتائج لتنزيل جداول البيانات الأولية ، والتي تحتوي على قياسات كل بئر والصور أو مقاطع الفيديو المجزأة قبل التأكد من دقة التحليل لمزيد من معالجة البيانات.لحساب الاختلافات في كثافة وحجم البذر العضوي ، تم استخدام المقاييس القائمة على معدل النمو لتقليل الاختلافات بين النسخ المتماثلة ، كما هو موضح في أشرطة الخطأ المخفضة. أظهرت صور التحكم السلبي ، والتحكم الإيجابي ، و PDTO المعالج بالجيمسيتابين وباكليتاكسيل أن العلاج الناجم في الغالب عن توقف النمو مع كمية محدودة من موت الخلايا ، بما يتوافق مع استجابة الدواء الطبيعية ، أو NDR ، قيمة أقل بقليل من الصفر. وعند استخدام خطين إضافيين، PDAC_052 و PDAC_087، لوحظ اختلاف واضح في معدل النمو بين الخطوط الثلاثة، مما يدعم استخدام مقاييس الموارد الوراثية.أدت منحنيات الاستجابة للجرعة NDR إلى زيادة النطاق الديناميكي والفصل بين المرضى الثلاثة المختلفين ، مقارنة بمنحنيات GR. أظهر تحديد NDR بمرور الوقت أن PDAC_052 و PDAC_060 كان لديهم استجابة دوائية متشابهة جدا لجرعة منخفضة من gemcitabine-paclitaxel ، في حين يمكن ملاحظة استجابة تفاضلية واضحة للخلوي مقابل السامة للخلايا للجرعات المتوسطة والعالية المقابلة. كانت هذه الاستجابات الدوائية متسقة مع الاستجابات السريرية التي لوحظت في المرضى.كشفت الديناميات النسيلية أن PDAC_087 كان لديه أكثر الحيوانات المستنسخة مقاومة بعد العلاج ، وهو ما يتوافق مع الطبيعة العدوانية للمرض الذي لوحظ في المريض ، والذي كان ، بشكل مثير للاهتمام ، الأقل حساسية للتحكم الإيجابي في staurosporin. يتمثل أهم جانب في البروتوكول في الحفاظ على تبريد جميع الحلول التي تحتوي على ECM أثناء البذر لأن التصلب غير الصحيح ل ECM يمكن أن يتداخل مع تحليل الصورة النهائية. يمكن أن تكون أتمتة عمل المختبر الرطب وتحليل الصور ومعالجة البيانات النهائية مفيدة لتسريع البحث وتحديد العلاجات المركبة الجديدة بسهولة أكبر.

Research

JoVE Journal

Cancer Research

Simple and Rapid Method to Obtain High-quality Tumor DNA from Clinical-pathological Specimens Using Touch Imprint Cytology

طريقة بسيطة وسريعة للحصول على جودة عالية الورم الحمض النووي من العينات السريرية المرضية باستخدام جهائز بصمة اللمس

It is critical to determine the mutational status in cancer before administration and treatment of specific molecular targeted drugs for cancer patients. ...

Radionuclide-fluorescence Reporter Gene Imaging to Track Tumor Progression in Rodent Tumor Models

الجينات مراسل fluorescence النويدات المشعة التصوير لتتبع تطور الورم في نماذج القوارض الورم

Metastasis is responsible for most cancer deaths. Despite extensive research, the mechanistic understanding of the complex processes governing metastasis ...

Generation of High-Throughput Three-Dimensional Tumor Spheroids for Drug Screening

جيل الماغنيسيوم الفائق الورم ثلاثية الأبعاد لفحص المخدرات

Cancer cells have routinely been cultured in two dimensions (2D) on a plastic surface. This technique, however, lacks the true environment a tumor mass is ...

Live-Cell Imaging Assays to Study Glioblastoma Brain Tumor Stem Cell Migration and Invasion

فحوصات التصوير خلية يعيش بدراسة الدماغ جليوبلاستوما ورم الخلايا الجذعية الهجرة والغزو

Glioblastoma (GBM) is an aggressive brain tumor that is poorly controlled with the currently available treatment options. Key features of GBMs include ...

Analysis of Cancer Cell Invasion and Anti-metastatic Drug Screening Using Hydrogel Micro-chamber Array (HMCA)-based Plates

Analysis of Cancer Cell Invasion and Anti-metastatic Drug Screening Using Hydrogel Micro-chamber Array HMCA-based Plates

تحليل لغزو خلايا السرطان والمنتشر لمكافحة المخدرات فحص استخدام صفيف المائية الصغيرة-الدائرة (همكا)-على أساس لوحات

Cancer metastasis is known to cause 90% of cancer lethality. Metastasis is a multistage process which initiates with the penetration/invasion of tumor ...

A Simple Migration/Invasion Workflow Using an Automated Live-cell Imager

سير عمل بسيطة هجرة/غزو تصوير خلية يعيش الآلي باستخدام

Cancer cell mobility is crucial for the initiation of metastasis. Therefore, investigation of the cell movement and invasive capacity is of great ...

Establishment and Characterization of Small Bowel Neuroendocrine Tumor Spheroids

إنشاء وتوصيف الأمعاء العصبية الصغيرة ورم الغدد الصماء خزان

Small bowel neuroendocrine tumors (SBNETs) are rare cancers originating from enterochromaffin cells of the gut. Research in this field has been limited ...

A Novel Stromal Fibroblast-Modulated 3D Tumor Spheroid Model for Studying Tumor-Stroma Interaction and Drug Discovery

رواية سترومال ليفيبليوم-تعديل 3D نموذج الورم كرويويد لدراسة الورم ستروما التفاعل واكتشاف المخدرات

Tumor-stroma interactions play an important role in cancer progression. Three-dimensional (3D) tumor spheroid models are the most widely used in vitro ...

Drug Screening of Primary Patient Derived Tumor Xenografts in Zebrafish

فحص المخدرات للمريض الأولي المشتقة الورم Xenografts في حمار وحشي

Patient derived xenograft models are critical in defining how different cancers respond to drug treatment in an in vivo system. Mouse models are the ...

Ovarian Cancer Patient-Derived Organoid Models for Pre-Clinical Drug Testing

Ovarian cancer is a fatal gynecologic cancer and the fifth leading cause of cancer death among women in the United States. Developing new drug treatments ...