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.
Вдохновленные успехом предыдущих нанолекарства рака в клинике, исследователи произвели большое количество новых композиций в последнее десятилетие. Тем не менее, лишь небольшое количество нанолекарства были одобрены для клинического использования, в то время как большинство нанолекарства в условиях клинического развития, привели к разочаровывающим результатам. Одним из основных препятствий для успешного клинического перевода новых нанолекарства рака является отсутствие точного понимания их работы в естественных условиях. Эта статья имеет строгую процедуру , чтобы охарактеризовать поведение в естественных условиях нанолекарства в опухоли мышей при системной, ткани, одноклеточных и субклеточном уровнях посредством интеграции позитронно – эмиссионной томографии, компьютерной томографии (ПЭТ-КТ), методы Радиоактивность количественной оценки , проточной цитометрии, и флуоресцентной микроскопии. Используя этот подход, исследователи могут точно оценить новые рецептуры наноразмерных в соответствующих мышиных моделях Canceр. Эти протоколы могут иметь возможность определить наиболее перспективные нанолекарства рака с высоким потенциалом поступательной или для помощи в оптимизации рака нанолекарства для будущего перевода.
Наномедицина смещает парадигму развития лечения рака 1. Вдохновленный огромным клиническим воздействием предыдущих нанолекарства рака, таких как liposome- и альбумина на основе nanotherapies 2, 3, многие новые препараты были произведены в последнее десятилетие. Однако недавние исследования клинического успеха перевода этих рака нанолекарства показывают , что лишь немногие из них были одобрены для клинического использования 4, 5. Одним из основных препятствий для клинического перевода новых нанолекарства рака является их ограниченная улучшение терапевтического индекса по сравнению с непосредственным введением свободных терапевтических соединений 6. В качестве такой, точной оценки производительности в естественных условиях нанолекарства на системном, тканевом и клеточном уровнях в доклинических моделях животных имеет важное значение для IDENTIFу тех, с оптимальными терапевтическими индексами для будущего клинического перевода.
Наноматериалы могут быть радиоактивно для количественной характеристики в живых животных с позитронно – эмиссионной томографии (ПЭТ), которая имеет превосходную чувствительность и воспроизводимость среди всех методов клинической визуализации 7. Например, 89 Zr-меченные длинные циркулирующие нанолекарства были охарактеризованы в мышиных моделях рака 8, 9, 10, а также в других моделях болезни 11. Кроме того, кровь полувыведения и биораспределение нанолекарства может быть в значительной мере оценены с использованием естественных условиях измерения экс Радиоактивность в отдельных тканях 8. Поэтому радиоактивной позволяет для количественной оценки нанолекарства на системных и тканевых уровнях.
Важно отметить, что radiolabeleD нанолекарства как правило, не могут быть проанализированы в одноклеточных или субклеточном уровнях в связи с ограниченным пространственным разрешением радиоактивного сигнала. Таким образом, флуоресцентное мечение оказывается комплементарной модальности для оценки наночастиц с помощью оптических методов визуализации , таких как проточной цитометрии и флуоресцентной микроскопии 12. С этой целью, наночастицы , меченные радиоактивными изотопами и флуоресцентные метки могут быть количественно оценены в естественных условиях с помощью ядерной томографии и экс виво путем подсчета радиоактивности, и они также могут быть широко охарактеризованы на клеточном уровне оптических изображений.
Ранее мы разработали модульные процедуры , чтобы включать радиоактивные и флуоресцентные метки в различные наночастицы, в том числе липопротеинов высокой плотности (ЛПВП) , 11, липосом 9, 10, полимерных наночастиц, фрагментов антител и nanoemulsions 10, 13. Эти меченые наночастицы позволили количественной характеристики в соответствующих моделях животных на разных уровнях, которые руководствуются оптимизацию этих наноматериалов для их конкретных применений. В текущем исследовании, цель состоит в том, чтобы использовать наночастицы-липосомальной наиболее авторитетных наномедицина платформа 14 -как пример для демонстрации комплексных процедур для создания двойной меченных наночастиц и тщательно охарактеризовать его в классическом сингенная меланома B16-F10 модели мыши 15 , Из результатов, мы уверены, что это наночастицами характеристика подход может быть адаптирован для оценки других нанолекарства рака в соответствующих моделях мышей.
Критические шаги в рамках Протокола:
Высокое качество с двумя метками липосом является ключом к получению стабильных результатов в течение длительного периода времени. Свободные флуоресцентные красители или 89 ионов Zr может генерировать совершенно различные моде?…
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 |