評価するための総合的な手順<em>インビボ</em>がんNanomedicinesのパフォーマンス
Summary
The poor understanding of the in vivo performance of nanomedicines stymies their clinical translation. Procedures to evaluate the in vivo behavior of cancer nanomedicines at systemic, tissue, single-cell, and subcellular levels in tumor-bearing immunocompetent mice are described here. This approach may help researchers to identify promising cancer nanomedicines for clinical translation.
Abstract
クリニック内の前癌nanomedicinesの成功に触発され、研究者は、過去10年間で新規製剤を大量に生成しています。臨床開発中のnanomedicinesの大半は不本意な結果を生み出しているのに対し、しかし、nanomedicinesのほんの数は、臨床使用が承認されています。新しいがんnanomedicinesの成功の臨床翻訳するための一つの主要な障害は、それらのインビボ性能の正確な理解の欠如です。この記事では、陽電子放出断層撮影-コンピュータ断層撮影法（PET-CT）、放射能の定量法の統合を経て全身、組織、単一細胞、および細胞内レベルでの担癌マウスにおけるnanomedicinesのin vivoでの挙動を特徴付けるために厳格な手順を提供しています、フローサイトメトリー、および蛍光顕微鏡。このアプローチを使用して、研究者は、正確にcanceの関連するマウスモデルにおける新規なナノスケールの製剤を評価することができますrを。これらのプロトコルは、高翻訳可能性の最も有望な癌nanomedicinesを識別するか、将来の翻訳のための癌nanomedicinesの最適化を補助する機能を有していてもよいです。
Introduction
ナノメディシンは、癌治療の開発1のパラダイムをシフトしています。このようなリポソームおよびアルブミンベースnanotherapies 2、3のような以前のがんnanomedicines、膨大な臨床的影響に触発され、多くの新規製剤は、過去10年間で生産されています。しかし、これらの癌nanomedicinesの臨床翻訳の成功の最近の分析は、それらのほんの数は、臨床使用4、5のために承認されていることを示しています。新しいがんnanomedicinesの臨床翻訳するための一つの主要な障害は、無料の治療用化合物6の直接投与と比較して、治療指数の彼らの限られた改善です。このように、 インビボでの全身におけるnanomedicinesの性能、組織、および前臨床動物モデルにおける細胞レベルの正確な評価は、identifに不可欠ですyの将来の臨床翻訳のための最適な治療指数を有するもの。
ナノ材料は、すべての臨床イメージング様式7の間で優れた感度と再現性を持っている陽電子放射断層撮影（PET）イメージング、で生きている動物で定量的な特徴づけのために放射性標識することができます。例えば、89のZr標識長期循環nanomedicines癌8、9、10、ならびに他の疾患モデル11マウスモデルにおいて特徴付けられています。また、nanomedicinesの血中半減期および生体内分布が広く、個々の組織8にエクスビボ放射能の測定を用いて評価することができます。したがって、放射性標識は、全身および組織レベルでnanomedicinesを定量的に評価することができます。
重要なことは、radiolabeledはnanomedicinesは、一般的に、単一セルまたは放射性シグナルの限定された空間分解能に起因する細胞内レベルで分析することができません。したがって、蛍光標識は、例えば、フローサイトメトリー、蛍光顕微鏡12のような光イメージング技術を有するナノ粒子の評価のための補完的な様式であることが分かります。この目的のために、放射性同位体、蛍光タグで標識されたナノ粒子は、定量的放射能計数によって核イメージングおよびエクスビボによってインビボで評価することができ、それらはまた、広く光学イメージングにより、細胞レベルで特徴づけることができます。
以前、我々は、高密度リポタンパク質（HDL）11、リポソーム9、10、ポリマーナノ粒子、抗体フラグメント、およびnanoemuを含む様々なナノ粒子に放射性および蛍光標識を組み込むためにモジュール式の手順を開発しましたlsions 10、13。これらの標識されたナノ粒子は、それらの特定の用途のためにこれらのナノ材料の最適化を導いている、さまざまなレベルでの適切な動物モデルで定量的な特徴づけのために許可されています。現在の研究では、目的は、二重標識されたナノ粒子を生成するために、十分古典同系メラノーマB16-F10マウスモデル15でそれを特徴付けるために、包括的な手順を示すための例-asリポソームナノ粒子の最も確立されたナノ医療のプラットフォーム14を使用することです。結果から、我々は、このナノ粒子の特徴付けアプローチは、関連するマウスモデルにおいて他の癌nanomedicinesを評価するように構成することができる確信しています。
Protocol
Representative Results
Discussion
プロトコル内の重要なステップ：
二重標識リポソームの高品質を長期間にわたって一貫性のある結果を生成するための鍵です。無料の蛍光色素または89のZrイオンは全く異なるターゲティングパターンを生成することができ、完全に精製工程の間に除去されなければなりません。免疫系が著しく実験的癌ナノメディシンの性能に影響を与える場合に加えて、免疫応?…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
The authors would like to thank Drs. Helene Salmon and Miriam Merad from Icahn School of Medicine at Mount Sinai for providing the B16-F10-YFP cells and for their expert advice on melanoma mouse models. The authors further thank the Animal Imaging Core Facility, the Radiochemistry and Molecular Imaging Probes Core Facility, and the Molecular Cytology Core Facility at Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) for their support. This work was supported by National Institutes of Health grants NIH 1 R01 HL125703 (W.J.M.M.), R01CA155432 (W.J.M.M.), K25 EB016673 (T.R.) and P30 CA008748 (MSK Center Grant). The authors also thank the Center for Molecular Imaging and Nanotechnology (CMINT) at MSK for their financial support (T.R.).
Materials
| DPPC | Avantilipids | 850355 | |
| Cholesterol | Sigma-Aldrich | C8667 | |
| DSPE-PEG2000 | Avantilipids | 880120P | |
| DSPE-DFO | Home made | 110634 | Perez-Medina et al, JNM, 2014 |
| DiIC12[5]-DS | AAT Bioquest | 22051 | |
| Centrifugal filter | Vivaproducts | VS2061 | |
| Rotary evaporator | Buchi | R-100 | |
| Radio-HPLC | Shimadzu HPLC with 2 LC-10AT pumps | N/A | |
| 89Zr-oxalate | MSKCC | Synthesized in house | TR19/9 variable beam cyclotron (Ebco Industries Inc) |
| Micro PET-CT | Siemens | Inveon Micro-PET/CT | |
| Gamma counter | PerkinElmer | 2470-0150 | |
| Flow cytometry | BD Biosciences | Fortessa | Any multi-parametric flow cytometry analyzers would suffice |
| C57BL/6 mice | Jackson Laboratories | ||
| B16-YFP melanoma cells | Home made | N/A | Salmon et al, Immunity, 2016 |
| Ly6C (clone HK1.4)–APC-Cy7 | 128025 | Biolegend | |
| MHCII (M5/114/152)–APC | 107613 | Biolegend | |
| CD45 (30-F11)–BV510 | 103137 | Biolegend | |
| CD64 (X54-5/7.1)–PE-Cy7 | 139313 | Biolegend | |
| CD11b (M1/70)–BV605 | 101237 | Biolegend | |
| CD3 (17A2)–BV711 | 100241 | Biolegend | |
| CD31 (13.3)–PE | 561073 | Biolegend | |
| CD11c (M418)–PerCP-Cy5.5 | 117327 | BD Biosciences | |
| CD31 (13.3) no fluorophore | 550274 | BD Biosciences |
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