Summary

卵巣がんオルガノイドのバイオバンキング戦略:組織学的サブタイプと疾患病期にわたる患者間の不均一性への対処

Published: February 23, 2024
doi:

Summary

このプロトコルは、さまざまな病期からの卵巣がんオルガノイドを確立するための体系的なフレームワークを提供し、患者固有の変動性の課題に対処して、収量を増やし、その後のアプリケーションのための堅牢な長期拡張を可能にします。これには、組織処理、播種、培地要件の調整、および免疫蛍光染色の詳細な手順が含まれています。

Abstract

患者由来のオルガノイドとその臨床的背景情報から卵巣がんバイオバンクを確立することは、研究と患者ケアの進歩を約束しますが、この致死的な悪性腫瘍の不均一性とオルガノイド技術の固有の複雑さが組み合わさったため、標準化は依然として課題です。この適応可能なプロトコルは、前駆細胞の患者固有の変動性を考慮して、卵巣がんオルガノイドの可能性を最大限に引き出すための体系的なフレームワークを提供します。最適な培養条件と播種方法を選択するための構造化された実験ワークフローを実装し、直接3D播種と2D/3Dルートの並列試験を行うことで、ほとんどの場合、幅広いダウンストリームアプリケーションに適した堅牢な長期増殖ラインが得られます。

特に、このプロトコルは、高悪性度および低悪性度の卵巣癌や、一次減量、再発性疾患、および術前補助術後の手術標本を伴う疾患の病期など、非常に不均一な出発物質の多数の症例(N = 120)でテストされ、有効であることが証明されています。低Wnt、高BMPの外因性シグナル伝達環境内では、前駆細胞がヘレグリン1β(HERβ-1)経路の活性化に対して異なる感受性を示し、HERβ-1がオルガノイド形成を促進するものと阻害するものがあることが観察されました。患者のサンプルのサブセットでは、最適なオルガノイド形成と長期増殖のために、線維芽細胞増殖因子10およびR-Spondin 1を培地に添加する必要があります。

さらに、組織消化と前駆細胞の単離の重要なステップを強調し、プラスチック上での2Dでの短時間の培養が、基底膜抽出物2型マトリックスにおけるその後のオルガノイド形成に有益である例を指摘します。全体として、最適なバイオバンキングには、個々のラインの適切な成長環境を特定するために、すべての主要な条件を並行して体系的にテストする必要があります。また、このプロトコルでは、包括的な表現型解析に必要なオルガノイドの高解像度画像を取得するための効率的な包埋、切片化、染色の処理手順についても説明しています。

Introduction

上皮性卵巣がん患者の臨床管理は、進行期における臨床症状の不均一性および再発率の高さにより、依然として困難である1。卵巣がんの発生と生物学的挙動の理解を深めるには、疾患の経過中の患者固有の変動性、治療反応、病理組織学的および分子的特徴に対処する研究アプローチが必要です2。

バイオバンキングは、卵巣がん患者に由来する腫瘍サンプルとその臨床情報を体系的に収集し、長期保存することを特徴としており、一次減量手術、ネオアジュバント化学療法後、再発性疾患からの腫瘍サンプルなど、さまざまな疾患ステージの大規模な患者コホートの保存を提供します。がん研究を前進させる貴重な可能性を秘めており、有望な予後バイオマーカーや治療標的のリソースとして機能します3。しかし、ホルマリンの固定や凍結などの従来のバイオバンキング法は、生存率の喪失と天然の3次元組織構造の破壊のために、元の腫瘍サンプルの機能研究を行うのに適していません4,5

腫瘍学およびそれ以外の分野における分子メカニズムの研究は、疾患の生物学を忠実に反映し、in vivoで観察された組織のin vitro特性を維持する適切な実験モデルの使用に決定的に依存しています。患者由来のオルガノイドは、再生能の保存に基づいて、上皮の元の構造と機能を実験室で再現し、患者固有の状況での検査を可能にします。したがって、それらは癌研究と個別化医療のための非常に有望なツールとして浮上しており、臨床的多様性と実験室研究の間のギャップを埋めています6,7,8,9。オルガノイド株の個々の薬物反応と分子プロファイルの機能的関連性の試験に基づいて調整された治療戦略は、患者ケアに直接適用できる可能性があります10,11。患者固有の特性を含む長期的な培養の可能性と、関連する前向き臨床データの収集は、疾患の進行と耐性メカニズムに関与する新しい予後および予測因子を特定する上で大きな期待を寄せています3,9

それにもかかわらず、異なる腫瘍サンプルからのオルガノイドを含むバイオバンクを構築するには、複雑な方法論の厳守と、メンテナンスを容易にするためのプロトコルの設定を組み合わせる必要があります12。プロセスの標準化により、高い離職率でも訓練を受けたスタッフがバイオバンクを効率的に確立および維持できると同時に、最高の品質基準を順守することができます13。いくつかの研究で、元の腫瘍の突然変異および表現型プロファイルに対応する安定した卵巣がんオルガノイド株の作製に成功したことが報告されているが、効率はさまざまである。しかし、日常的なバイオバンキングは、特に大規模な拡大やゲノム編集の成功の前提条件であるラインの長期安定的な成長のためには、実際には依然として課題となっています。

特に、拡張性の問題は、成長が遅く、限られた成長の可能性を示すオルガノイドが確立された系統としてカウントされることがあるため、この分野では曖昧なままです。Hoffmannらによって最初に実証されたように、その主要な発見がこのさらに開発されたプロトコルの基礎を提供した研究、卵巣癌組織の最適な取り扱いには、不均一性に対応するための独自の戦略が必要です14。この方法によって得られたオルガノイドの表現型特性評価および親腫瘍組織との密接な類似性は、成熟培養物(4〜10か月の培養)のパネルDNAシーケンシングおよびトランスクリプトミクス分析によって確認され、モデルの安定性が実証されました8,9,12,14

健康な卵管の恒常性を調節するパラクリン環境とは対照的に、高悪性度漿液性卵巣がん(HGSOC)、がん再生能、およびオルガノイド形成能力をもたらす可能性が高い上皮層は、外因性Wnt補給への依存度が低い。さらに、オルガノイド培地にノギンが存在しないことを特徴とする活性骨形態形成タンパク質(BMP)シグナル伝達は、卵巣癌の固形組織沈着物からの長期培養の確立に有益であることが証明されました14,15。卵巣がんの固形沈着物の体系的なバイオバンキング中に、私たちはこれらの発見を確認し、パイプラインを設定し、このプロトコルで詳細を概説することで、大部分の症例で持続的な長期拡大を保証します。一次単離株を扱う場合、異なる培地組成と播種モダリティの並行試験は、長期安定オルガノイド株の確立を改善し、収率を高め、下流の実験に必要なマルチウェルフォーマットへの堅牢な増殖と増殖を可能にするために不可欠であることがわかりました16

さらに、手術中に採取されたサンプルの純度と品質は、基礎研究や分子診断における卵巣がんオルガノイドのトランスレーショナルポテンシャルにとって非常に重要です。HGSOCの臨床症状は複雑であるため、外科医、腫瘍医、およびラボの科学者が緊密に協力して、関連する材料を正しく識別し、輸送条件を一定に保ち、各患者の疾患の最も重要な特徴を表すオルガノイド株を高効率で生成する必要があります。このプロトコルは、卵巣がんを特徴づける不均一性を考慮して、卵巣がんオルガノイドの可能性を最大限に引き出すための標準化された適応可能なフレームワークを提供します16,17。特に、このプロトコルは、さまざまな組織型(高悪性度および低悪性度卵巣がん、LGSOC)、幹細胞性調節に違いを示す同じ患者からの異なる沈着物、ネオアジュバント後の手術からの組織、生検材料、および疾患進行の再発期の手術からのサンプルを含む、幅広い卵巣がんの臨床症状の信頼性の高いバイオバンキングを可能にします。

Protocol

卵巣がん手術からの腫瘍組織標本が収集され、患者由来のオルガノイドは、LMU大学の倫理委員会(17-471)に準拠して作成され、既存の適用されるEU、国内、および地域の規制に準拠しています。研究に関与する各患者は、書面による同意をしています。新鮮な組織サンプルを扱う場合は、バイオセーフティレベル2の安全許可と層流キャビネットが必要です。関連する感染症の定期的な検査がな?…

Representative Results

最初の組織解離、濾過、およびカウントの後、細胞は、上記で説明したように、3Dフォーマットで直接並行して播種され、フラスコ内の懸濁液で短時間の2D増殖が行われます。場合によっては、一過性の2D増殖がオルガノイド形成にプラスの影響を与え、この経路を介して長期的なラインが正常に確立されますが、比較並行3Dシーディングは成長停止をもたらす可能性があります(<strong class="xfig…

Discussion

設計されたプロトコルは、オルガノイド形成と長期継代の可能性に関する卵巣がんオルガノイドバイオバンキングの以前の課題に対処し、固形腫瘍沈着物の大部分から完全に拡張可能なラインの生成を保証します。オルガノイドの生成に使用される腫瘍サンプルの外科的収集プロセスは、収量と増殖の可能性に大きく影響します。腫瘍組織サンプルは、多臓手術、診断的腹腔鏡検査、生検な?…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

この研究は、DKFZとミュンヘン大学病院LMUのパートナーシップであるドイツがん研究センターDKTK、パートナーサイトミュンヘンから資金提供を受けています。この研究は、ドイツのがん援助助成金(#70113426および#70113433)によっても支援されています。組織とオルガノイドのパラフィン包埋は、ミュンヘンのLMUミュンヘンにある医学部解剖学研究所のコア施設で実施されています。共焦点イメージングは、バイオメディカルセンター(BMC)のコア施設であるバイオイメージングで実施されています。著者は、技術的な支援をしてくれた Simone Hofmann、Maria Fischer、Cornelia Herbst、Sabine Fink、Martina Rahmeh に感謝します。

Materials

100 Sterican 26 G Braun, Melsungen, Germany 4657683
100 Sterican 27 G Braun, Melsungen, Germany 4657705
293T HA Rspo1-Fc R&D systems, Minneapolis, USA 3710-001-01 Alternative: R-Spondin1 expressing Cell line, Sigma-Aldrich, SC111
A-83-01 (TGF-b RI Kinase inhibitor IV) Merck, Darmstadt, Germany 616454
Advanced DMEM/F-12 Medium  Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA 12634028
Anti-p53 antibody (DO1) Santa Cruz Biotechnology, Texas, USA sc-126
Anti-PAX8 antibody Proteintech, Manchester, UK  10336-1-AP
B-27 Supplement (50x) Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA 17504-044
Bottle-top vacuum filter 0.2 µm Corning, Berlin, Germany  430049
CELLSTAR cell culture flask, 175 cm2 Greiner Bio-one, Kremsmünster, Austria 661175
CELLSTAR cell culture flask, 25 cm2 Greiner Bio-one, Kremsmünster, Austria 690160
CELLSTAR cell culture flask, 75 cm2 Greiner Bio-one, Kremsmünster, Austria 658175
Collagenase I Thermo Scientific, Waltham, USA 17018029
Costar 48-well Clear TC-treated  Corning, Berlin, Germany  3548
Cryo SFM PromoCell – Human Centered Science, Heidelberg, Germany C-29912
Cultrex Reduced Growth Factor Basement Membrane Extract, Type 2, Pathclear R&D systems, Minneapolis, USA 3533-005-02 Alternative: Matrigel, Growth Factor Reduced Basement membrane matrix  Corning, 356231 
Cy5 AffiniPure Donkey Anti-Mouse IgG Jackson Immuno 715-175-151
DAKO  Citrate Buffer, pH 6.0, 10x Antigen Retriever Sigma-Aldrich, Merck, Darmstadt, Germany C9999-1000ML
DAPI Thermo Scientific, Waltham, USA 62248
Donkey anti rabbit Alexa Fluor Plus 555 Thermo Scientific, Waltham, USA A32794
Donkey anti-Goat IgG Alexa Fluor Plus 488 Thermo Scientific, Waltham, USA A32814
Dulbecco´s Phosphate-Buffered Saline  Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA 14190-094
Epredia Richard-Allan Scientific HistoGel Thermo Scientific, Waltham, USA Epredia HG-4000-012
Falcon 24-well Polystyrene  Corning, Berlin, Germany  351447
Feather scalpel  Pfm medical, Cologne, Germany 200130010
Fetal Bovine Serum Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA 10270106
Formalin 37% acid free, stabilized Morphisto, Offenbach am Main, Germany 1019205000
GlutaMAX Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA 35050038
HEPES (1 M) Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA 156630080
Human EpCAM/TROP-1 Antibody R&D systems, Minneapolis, USA AF960
Human FGF10 Peprotech, NJ, USA 100-26
Human recombinant BMP2 Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA PHC7146
Human recombinant EGF Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA PHG0311L
Human recombinant Heregulin beta-1 Peprotech, NJ, USA 100-03
LAS X core Software Leica Microsystems https://webshare.leica-microsystems.com/latest/core/widefield/
Leica TCS SP8 X White Light Laser Confocal Microscope Leica Microsystems
N-2 Supplement (100x) Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA 17502-048
Nicotinamide Sigma-Aldrich, Merck, Darmstadt, Germany N0636
Omnifix 1 mL Braun, Melsungen, Germany 3570519
Paraffin
Parafilm Omnilab, Munich, Germany 5170002
Paraformaldehyd  Morphisto, Offenbach am Main, Germany 1176201000
Pen Strep Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA 15140-122
Penicillin-Streptomycin (10,000 U/mL) Sigma-Aldrich, Merck, Darmstadt, Germany P4333-100
PluriStrainer 400 µm PluriSelect, Leipzig, Germany 43-50400-01
Primocin InvivoGen, Toulouse, France ant-pm-05
Red Blood Cell Lysing Buffer Sigma-Aldrich, Merck, Darmstadt, Germany 11814389001
Roticlear Carl Roth, Karlsruhe, Germany A538.5
Surgipath Paraplast Leica, Wetzlar, Germany 39602012
Thermo Scientific Nunc Cryovials Thermo Scientific, Waltham, USA 375418PK
Triton X-100 Sigma-Aldrich, Merck, Darmstadt, Germany T8787
Trypan Blue Stain Sigma-Aldrich, Merck, Darmstadt, Germany T8154
TrypLE Express Enzyme  Gibco, Thermo Scientific, Waltham, USA 12604-013
Tween-20 PanReac AppliChem, Darmstadt, Germany A4974-0100
Y-27632 TOCRIS biotechne, Wiesbaden, Germany 1254
Zeocin Invitrogen, Thermo Scientific, Waltham, USA R25001

References

  1. Siegel, R. L., Miller, K. D., Fuchs, H. E., Jemal, A. Cancer statistics. CA Cancer J Clin. 72 (1), 7-33 (2022).
  2. Berger, A. C., et al. A comprehensive pan-cancer molecular study of gynecologic and breast cancers. Cancer Cell. 33 (4), 690-705 (2018).
  3. Watson, R. W. G., Kay, E. W., Smith, D. Integrating biobanks: addressing the practical and ethical issues to deliver a valuable tool for cancer research. Nat Rev Cancer. 10 (9), 646-651 (2010).
  4. Coppola, L., et al. Biobanking in health care: evolution and future directions. J Transl Med. 17 (1), 172 (2019).
  5. Drost, J., et al. Organoid culture systems for prostate epithelial and cancer tissue. Nat Protoc. 11 (2), 347-358 (2016).
  6. Clevers, H. Modeling development and disease with organoids. Cell. 165 (7), 1586-1597 (2016).
  7. Hill, S. J., et al. Prediction of DNA repair inhibitor response in short-term patient-derived ovarian cancer organoids. Cancer Discov. 8 (11), 1404-1421 (2018).
  8. Kopper, O., et al. An organoid platform for ovarian cancer captures intra- and interpatient heterogeneity. Nat Med. 25 (5), 838-849 (2019).
  9. Larsen, B. M., et al. A pan-cancer organoid platform for precision medicine. Cell Rep. 36 (4), 109429 (2021).
  10. Bartfeld, S., Clevers, H. Stem cell-derived organoids and their application for medical research and patient treatment. J Mol Med (Berl). 95 (7), 729-738 (2017).
  11. Larsen, B. M., Cancino, A., Shaxted, J. M., Salahudeen, A. A. Protocol for drug screening of patient-derived tumor organoids using high-content fluorescent imaging. STAR Protoc. 3 (2), 101407 (2022).
  12. Senkowski, W., et al. A platform for efficient establishment and drug-response profiling of high-grade serous ovarian cancer organoids. Dev Cell. 58 (12), 1106-1121 (2023).
  13. LeSavage, B. L., Suhar, R. A., Broguiere, N., Lutolf, M. P., Heilshorn, S. C. Next-generation cancer organoids. Nat Mater. 21 (2), 143-159 (2022).
  14. Hoffmann, K., et al. Stable expansion of high-grade serous ovarian cancer organoids requires a low-Wnt environment. EMBO J. 39 (6), e104013 (2020).
  15. Kessler, M., et al. The Notch and Wnt pathways regulate stemness and differentiation in human fallopian tube organoids. Nat Commun. 6, 8989 (2015).
  16. Trillsch, F., et al. Protocol to optimize the biobanking of ovarian cancer organoids by accommodating patient-specific differences in stemness potential. STAR Protoc. 4 (3), 102484 (2023).
  17. Maenhoudt, N., et al. Developing organoids from ovarian cancer as experimental and preclinical models. Stem Cell Reports. 14 (4), 717-729 (2020).
  18. Fuerer, C., Nusse, R. Lentiviral vectors to probe and manipulate the Wnt signaling pathway. PLoS One. 5 (2), e9370 (2010).
  19. . Leica ASP300S – Advanced smart processor vacuum tissue processor, instructions for use, V 2.1 Available from: https://www.leicabiosystems.com/sites/default/files/media_product-download/2022-01/Leica_ASP300S_IFU_2v1N_en.pdf (2021)
  20. Thermo Scientific. . Microm EC350 Modular tissue embedding center Instruction manual. , (2009).
  21. Nanki, Y., et al. Patient-derived ovarian cancer organoids capture the genomic profiles of primary tumours applicable for drug sensitivity and resistance testing. Sci Rep. 10 (1), 12581 (2020).
check_url/fr/66467?article_type=t

Play Video

Citer Cet Article
Trillsch, F., Reichenbach, J., Czogalla, B., Kraus, F., Burges, A., Mahner, S., Kessler, M. Strategy for Biobanking of Ovarian Cancer Organoids: Addressing the Interpatient Heterogeneity across Histological Subtypes and Disease Stages. J. Vis. Exp. (204), e66467, doi:10.3791/66467 (2024).

View Video