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.
Inspirert av suksessen med tidligere kreft nanomedicines i klinikken, har forskere generert et stort antall nye formuleringer i det siste tiåret. Det er imidlertid bare et lite antall nanomedicines har blitt godkjent for klinisk anvendelse, mens de fleste av nanomedicines under klinisk utvikling har gitt skuffende resultater. En stor utfordring for en vellykket klinisk oversettelse av nye kreft nanomedicines er mangelen på en nøyaktig forståelse av deres in vivo ytelse. Denne artikkelen har en streng prosedyre for å karakterisere in vivo oppførsel av nanomedicines i tumor-bærende mus ved systemisk, vev, encellede, og subcellulære nivåer via integrering av positronemisjonstomografi-computertomografi (PET-CT), radioaktivitet kvantifisering metoder , flowcytometri, og fluorescens mikroskopi. Ved hjelp av denne tilnærmingen, kan forskerne nøyaktig vurdere nye nanoskala formuleringer i relevante musemodeller av ningr. Disse protokollene kan ha evnen til å identifisere de mest lovende kreft nanomedicines med høy translasjons-potensial eller for å hjelpe til optimalisering av kreft nanomedicines for fremtidig oversettelse.
Nanomedisin er skiftende paradigmet av kreftbehandling utvikling en. Inspirert av den enorme kliniske betydningen av tidligere kreft nanomedicines som liposombundet og albumin-baserte nanotherapies 2, 3, har mange nye formuleringer blitt produsert i det siste tiåret. Men nyere analyser av den kliniske suksessen til disse kreft nanomedicines viser at bare et fåtall av dem har blitt godkjent for klinisk bruk 4, 5. En stor hindring for klinisk oversettelse av nye kreft nanomedicines er deres begrenset forbedring av den terapeutiske indeks sammenlignet med direkte tilførsel av de frie terapeutiske forbindelser 6. Som sådan nøyaktig evaluering av in vivo-ytelse av nanomedicines ved systemisk, vev, og cellulære nivåer i prekliniske dyremodeller er avgjørende for ID-kort produksjony de med optimale terapeutiske indekser for fremtidig klinisk oversettelse.
Nanomaterialer kan være radiomerket for kvantitativ karakterisering i levende dyr med positronemisjonstomografi (PET) imaging, som har utmerket følsomhet og reproduserbarhet blant alle kliniske bildediagnostikk 7. For eksempel, 89 Zr-merkede lang sirkulerende nanomedicines er blitt karakterisert i musemodeller for kreft 8, 9, 10, så vel som i andre sykdomsmodeller 11. I tillegg kan det blod halveringstid og biofordeling av de nanomedicines bli grundig evaluert ved hjelp av ex vivo-radioaktivitet i enkelte vev 8. Derfor tillater radiomerking for den kvantitative evalueringen av nanomedicines ved systemisk og vev nivåer.
Viktigere, radiolabeled nanomedicines vanligvis ikke kan analyseres på enkelt-celle eller subcellulære nivåer på grunn av den begrensede romlig oppløsning av det radioaktive signal. Derfor viser fluorescerende merking for å være en utfyllende modalitet for evaluering av nanopartikler med optiske avbildningsteknikker slik som strømningscytometri og fluorescensmikroskopi 12. For dette formål kan nanopartiklene som er merket med radioisotoper og fluorescerende koder kvantitativt evaluert in vivo ved nukleær-imaging og ex vivo ved hjelp av radioaktivitet telling, og de kan også i stor utstrekning karakteriseres på cellenivå ved optisk avbildning.
Tidligere har vi utviklet modulære prosedyrer for å innlemme radioaktive og fluoriserende etiketter i ulike nanopartikler, inkludert high-density lipoprotein (HDL) 11, liposomer 9, 10, polymere nanopartikler, antistoff-fragmenter, og nanoemulsions 10, 13. Disse er merket nanopartikler har tillatt for kvantitativ karakterisering i relevante dyremodeller på ulike nivåer, som guidede optimalisering av nanomaterialet for sine spesifikke applikasjoner. I denne studien, er målet å bruke liposomale nanopartikler-de mest etablerte nano plattformen 14-som et eksempel for å demonstrere omfattende prosesser for å generere et to-merket nanopartikkel og for å karakterisere det grundig i en klassisk syngen melanom B16-F10 musemodell 15 . Fra resultatene, er vi sikre på dette nanopartikkel karakterisering tilnærmingen kan tilpasses til å vurdere andre kreft nanomedicines i relevante musemodeller.
Kritiske trinn i protokollen:
Den høye kvaliteten på dual-merkede liposomer er nøkkelen for å produsere konsistente resultater over en lang tidsperiode. Gratis fluorescerende fargestoffer eller 89 Zr ioner kan generere helt forskjellige målretting mønstre og må fjernes fullstendig under rensetrinnet. I tillegg, hvis immunsystem påvirker eksperimentelle kreft nano ytelsen betraktelig, bør bruken av immunkompetente musemodeller være å foretrekke, slik som B16-F10 melanommode…
The authors have nothing to disclose.
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.).
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 |