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.
Klinikte önceki kanser nanomedicines başarısı esinlenerek, araştırmacılar son on yıl içinde yeni formülasyonların çok sayıda yarattı. tıbbi gelişim altındadır nanomedicines çoğunluğu hayal kırıklığı yaratan sonuçlar vermiştir ise Ancak nanomedicines yalnızca az sayıda, klinik kullanım için onaylanmıştır. Yeni kanser nanomedicines başarılı klinik çeviri için bir büyük engel in vivo performansını doğru anlama olmaması. Bu makalede, pozitron emisyon tomografisi-bilgisayarlı tomografi (PET-BT), radyoaktivite ölçümü yöntemleri entegrasyonu yoluyla sistemik, doku, tek hücre ve hücre içi seviyede tümör taşıyan farelerdeki nanomedicines in vivo hareketinin karakterize edilmesi sıkı bir prosedürle , flow sitometri ve floresan mikroskobu. Bu yaklaşımı kullanarak, araştırmacılar doğru önemsizdir ilgili fare modellerinde yeni nano formülasyonlan değerlendirebilirr. Bu protokoller yüksek öteleme potansiyeli en umut verici kanser nanomedicines belirlemek ya da gelecekteki çeviri için kanser nanomedicines optimizasyonuna yardımcı becerisine sahip olabilir.
Nanotıp kanser tedavisi geliştirme 1 paradigmasını değiştiriyor. Böyle lipozom ve albümin-temelli nanotherapies 2, 3 olarak önceki kanser nanomedicines, muazzam bir klinik etkisi esinlenerek, birçok yeni formülasyonlar geçtiğimiz on yıl içinde üretildi. Ancak, bu kanser nanomedicines klinik çeviri başarı son analizler bunlardan sadece bir kaç klinik kullanım 4, 5 için onaylanmış olduğunu göstermektedir. Yeni kanser nanomedicines klinik çeviri biri büyük engel ücretsiz terapötik bileşikler 6 doğrudan yönetimi ile karşılaştırıldığında terapötik indeksi sınırlı bir gelişmedir. Klinik öncesi hayvan modellerinde sistemik dokuda nanomedicines ve hücresel seviyelerinin in vivo performans gibi, doğru bir değerlendirme olarak kimliklendirmek esastıry gelecekteki klinik çeviri için optimal terapötik endeksleri olanlar.
Nanomalzemeler tüm klinik görüntüleme yöntemleri 7 arasında mükemmel hassasiyet ve tekrarlanabilirlik vardır pozitron emisyon tomografisi (PET) görüntüleme ile yaşayan hayvanlar kantitatif karakterizasyonu için radyoaktif işaretli olabilir. Örneğin, 89 nanomedicines kanser 8, 9, 10, hem de diğer hastalık modellerinde 11 fare modellerinde karakterize edilmiştir uzun sirkülasyon Zr etiketli. Buna ek olarak, nanomedicines kan yarı ömrü ve biyolojik dağılım yoğun Bireysel dokular 8 ex vivo radyoaktivite ölçümü ile değerlendirilebilir. Bu nedenle, radyo-etiketlenmesi, sistemik ve doku düzeylerinde nanomedicines nicel değerlendirilmesi yapılır.
Önemli olarak, Radyoizotopund nanomedicines nedeniyle genellikle radyoaktif sinyalin sınırlı uzaysal çözünürlük tek hücre ya da hücre içi düzeyde analiz edilemez. Bu nedenle, floresan etiketleme gibi flow sitometri ve floresan mikroskobu 12 optik görüntüleme teknikleri ile nanopartiküllerin değerlendirilmesi için tamamlayıcı bir yöntem olduğunu kanıtlamaktadır. Bu amaçla, radyoizotoplar floresan etiketler ile etiketlenmiş nanopartiküller kantitatif nükleer görüntüleme ile in vivo değerlendirilebilir ve ex vivo radyoaktivite sayımı ile ve aynı zamanda geniş bir optik görüntüleme hücresel düzeyde karakterize edilebilir.
Daha önce, yüksek yoğunluklu lipoprotein (HDL), 11, lipozomlar 9, 10, polimerik nano partiküllerin, antikor fragmanları ve nanoemu dahil olmak üzere çeşitli nanopartiküller, radyoaktif ya da floresan etiketleri dahil modüler prosedürler geliştirdiklsions 10, 13. Bu etiketli nanopartiküller kendi özel uygulamalar için bu nanomateryallerin optimizasyonu güdümlü farklı düzeylerde ilgili hayvan modellerinde, kantitatif karakterizasyonu için izin vermiş. Bu çalışmada amaç, en köklü nanotıp platformu 14 çift etiketli nanoparçacık oluşturmak için kapsamlı prosedürleri göstermek için bir örnek gibi- ve iyice klasik singeneik melanom B16-F10 fare modelinde 15 bunu karakterize lipozomal-nanopartiküller kullanmaktır . sonuçlardan, bu nanopartikül karakterizasyonu yaklaşım ilgili fare modellerinde diğer kanser nanomedicines değerlendirmek için adapte edilebilir inanıyoruz.
Protokol çerçevesinde kritik Adımlar:
Çift etiketli lipozomların, yüksek kaliteli, uzun bir süre boyunca tutarlı sonuçlar üretmek için bir anahtardır. Free floresan boyalar ya da 89 Zr iyonları tamamen farklı hedefleme desen oluşturabilir tamamen saflaştırma adımı sırasında uzaklaştırılmalıdır. bağışıklık sistemi önemli ölçüde deney kanseri Nanomedicine performansını etkiler, buna ek olarak, bağışıklık sistemi fare modelleri kullanılması, b…
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 |