Summary

Longitudinale morphologiques et physiologiques surveillance des sphéroïdes de tumeur en trois dimensions à l’aide de la tomographie à cohérence optique

Published: February 09, 2019
doi:

Summary

Tomographie par cohérence optique (OCT), une technologie d’imagerie en trois dimensions, a été utilisé pour surveiller et caractériser la cinétique de croissance des sphéroïdes multicellulaires de tumeur. Une quantification volumétrique précise des sphéroïdes de tumeur à l’aide d’un voxel comptage approche et la détection de tissu mort exempte d’étiquette dans les sphéroïdes basé sur contraste intrinsèque d’atténuation optique, ont été démontrées.

Abstract

Sphéroïdes de tumeur ont été développées comme un modèle de culture en trois dimensions (3D) cellule en découverte de médicaments contre le cancer et de recherche de cancer. Cependant, actuellement, haut-débit, modalités d’imagerie utilisant la détection de champ ou de la fluorescence lumineuse, sont incapables de résoudre la structure 3D dans l’ensemble de l’ellipsoïde de la tumeur en raison de la pénétration de la lumière limitée, diffusion des colorants fluorescents et profondeur-être. Récemment, notre laboratoire a démontré l’utilisation de la tomographie par cohérence optique (OCT), un sans étiquette et non destructifs en 3D imagerie modalité, pour effectuer la caractérisation longitudinale des sphéroïdes multicellulaires tumeur dans une plaque à 96 puits. OCT a été capable d’obtenir des informations morphologiques et physiologiques 3D des sphéroïdes de tumeur de plus en plus jusqu’à environ 600 µm de hauteur. Dans cet article, nous démontrons un système d’imagerie de OCT (HT-OCT) haut débit qui balaye la plaque multipuite ensemble et obtient automatiquement les données 3D de OCT des sphéroïdes de tumeur. Les auteurs décrivent les détails des HT-OCT système et construction établies dans le protocole. Partir des données 3D de OCT, on peut visualiser la structure globale de l’ellipsoïde avec 3D rendu et tranches orthogonaux, caractériser la courbe de croissance longitudinale de l’ellipsoïde de tumeur basée sur l’information morphologique de la taille et le volume et surveiller la croissance des les régions de cellules mortes dans la sphéroïde de tumeur basé sur contraste optique atténuation intrinsèque. Nous montrons que HT-OCT est utilisable comme une modalité d’imagerie haut débit pour médicament dépistage mais aussi caractériser biofabricated échantillons.

Introduction

Le cancer est la deuxième cause de décès dans le monde1. Développement de médicaments ciblant le cancer est d’une importance cruciale pour les patients. Toutefois, on estime que plus de 90 % des nouveaux médicaments anticancéreux échouent dans la phase de développement en raison du manque d’efficacité et de toxicité imprévue dans les essais cliniques2. Une partie de la raison peut être attribuée à l’utilisation de modèles de culture cellulaire (2D) deux dimensions simples d’inspection/filtrage composé qui fournissent des résultats avec des valeurs prédictives limités composée efficacité et la toxicité pour les étapes suivantes de la drogue découverte2 , 3 , 4. récemment, en trois dimensions (3D) tumeur sphéroïde modèles ont été développés pour fournir des données physiologiques et pharmacologiques cliniquement pertinentes pour médicament anticancéreux découverte3,4,5 ,6,7,8,9,10,11,12,13,14, 15,16,17,18,19,20,21,22,23, 24,25. Puisque ces sphéroïdes peuvent imiter les propriétés spécifiques des tissus de tumeurs in vivo, comme des éléments nutritifs et l’oxygène gradient, hypoxique de base comme drogue résistance19, l’utilisation de ces modèles potentiellement peut raccourcir chronologies de découverte de drogue, réduire les coûts d’investissement et offrir de nouveaux médicaments aux patients plus efficacement. Une approche critique de l’évaluation efficacité composée en développement de sphéroïde de tumeurs 3D consiste à surveiller la croissance de sphéroïde et réapparition sous traitements9,26. Pour ce faire, la caractérisation quantitative de la morphologie de la tumeur, mettant en cause son diamètre et en volume, avec des modalités d’imagerie à haute résolution, est indispensable.

Modalités d’imagerie conventionnelles, comme champ lumineux, contraste de phase7,9,22,24et9,de8,de la microscopie de fluorescence16, 18,22 peut fournir une mesure du diamètre de l’ellipsoïde, mais ne peut pas résoudre la structure globale de l’ellipsoïde dans l’espace 3D. Plusieurs facteurs contribuent à ces limitations, y compris la pénétration de la lumière poussée dans la sphéroïde ; diffusion des colorants fluorescents dans la sphéroïde ; émettant des signaux fluorescents de fluorochromes excités à l’intérieur ou sur la surface opposée de l’ellipsoïde en raison de la forte absorption et de diffusion ; et profondeur-être de ces modalités d’imagerie. Cela conduit souvent à une volumétrie inexactes. Développement du noyau nécrotique en sphéroïdes imite la nécrose dans in vivo des tumeurs6,10,15,19,25. Cette caractéristique pathologique est peu probable que reproduit en 2D cell cultures19,25,27,28. Avec une taille de sphéroïde plue de 500 µm de diamètre, une structure de trois couches concentrique, dont une couche externe de cellules en prolifération, une couche intermédiaire de cellules quiescentes et un noyau nécrotique, peut être observée dans le sphéroïde6,10 ,15,19,25, à raison d’un manque d’oxygène et de nutriments. Imagerie de fluorescence des cellules vivantes et mortes est l’approche standard pour marquer la limite du noyau nécrotique. Cependant, encore une fois, pénétrations de ces colorants fluorescents et de la lumière visible entravent le potentiel de la sonde dans le noyau nécrotique pour suivre son évolution dans sa forme actuelle.

Une modalité d’imagerie de la 3D alternatif, tomographie à cohérence optique (OCT) est introduite afin de caractériser les sphéroïdes de tumeur. OCT est une technique d’imagerie biomédicale qui est capable d’acquérir des données 3D sans étiquette et non destructif de jusqu’à 1-2 mm de profondeur dans les tissus biologiques29,30,31,32,33 ,34. OCT emploie l’interférométrie faible cohérence pour détecter les signaux dos diffusée de différentes profondeurs de l’échantillon et fournit des images reconstruites résolue en profondeur au niveau du micron résolutions spatiales dans le sens latéral et vertical. OCT a été largement adoptée en ophtalmologie35,36,37 et angiographie38,39. Des études antérieures ont utilisé OCT pour observer la morphologie du in vitro sphéroïdes de tumeur dans la matrice de la membrane basale (p. ex., Matrigel) et évaluer leurs réponses à la thérapie photodynamique40,41. Récemment, notre groupe a créé une plate-forme d’imagerie OCT haut débit pour systématiquement surveiller et mesurer la cinétique de croissance des sphéroïdes tumeur 3D en plaques multipuits42. Une quantification volumétrique précise des sphéroïdes de tumeur 3D à l’aide d’un voxel approche et détection des tissus nécrosés exempte d’étiquette dans les sphéroïdes basée sur le contraste de l’atténuation optique intrinsèque de comptage ont été démontrées. Cet article décrit les détails de comment la plate-forme d’imagerie OCT a été construite et utilisée pour obtenir des images 3D à haute résolution des sphéroïdes de tumeur. Les analyses quantitatives détaillées de la cinétique de croissance des sphéroïdes tumeur 3D, y compris des mesures précises du diamètre de sphéroïde et de volumes, est décrite. En outre, la méthode de la détection non destructive des régions de tissus nécrosés aide OPO, basé sur le contraste de l’atténuation optique intrinsèque est présentée.

Protocol

1. préparation des cellules Obtenir des lignées cellulaires d’un fournisseur qualifié.Remarque : Vérifiez que les cellules des lignées de cellules d’intérêt peuvent former sphéroïde dans les milieux de culture ou à l’aide d’un substrat (membrane basale matrice comme Matrigel). Regarder dans la littérature9 ou effectuer une ronde d’une expérience préalable pour une vérification. Décongeler les cellules congelées suivant la procédure spécifique pr…

Representative Results

Haut débit Optical Coherence Tomography imagerie des sphéroïdes dans une plaque à 96 puits La figure 3 présente la suite de l’analyse de HT-OCT d’une plaque 96 puits à sphéroïde tumeur HCT 116 le jour 3. L’analyse séquentielle d’une plaque entière commence à partir du puits de bas-droite (H12). Figure 3 b montre l’organigramme de l’implémentation du…

Discussion

Activité antitumorale est très importante pour sa structure morphologique. Semblable à la courbe de croissance caractéristique pour cultures cellulaires 2D de surveillance, suivi de la courbe de croissance pour les sphéroïdes tumeur 3D est également une approche conventionnelle de caractériser le comportement de la croissance à long terme sphéroïde pour différentes lignées cellulaires. En particulier, nous pouvons caractériser la réaction aux médicaments en analysant la dégradation de la tumeur ou tumeur…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Ce travail a été soutenu par la NSF accorde IDBR (DBI-1455613), PFI:AIR-TT (PII-1640707), fonds de démarrage de subventions R21EY026380, R15EB019704 et R01EB025209 et l’Université Lehigh NIH.

Materials

Custom Spectral Domain OCT imaging system Developed in our lab
Superluminescent Diode (SLD) Thorlabs SLD1325 light source
2×2 single mode fused fiber coupler, 50:50 splitting ratio AC Photonics WP13500202B201
Reference Arm
Lens Tube Thorlabs
Adapter Thorlabs
Collimating Lens Thorlabs AC080-020-C
Focusing Lens Thorlabs
Kinematic Mirror Mount Thorlabs
Mirror Thorlabs
1D Translational Stage Thorlabs
Continuous neutral density filter Thorlabs
Pedestrial Post Thorlabs
Clamping Fork Thorlabs
Sample Arm
Lens Tube Thorlabs
Adapter Thorlabs
Collimating Lens Thorlabs AC080-020-C
Galvanometer Thorlabs
Relay Lens Thorlabs AC254-100-C two Relay lens to make a telescope setup
Triangle Mirror Mount Thorlabs
Mirror Thorlabs
Objective Mitutoyo
Pedestrial Post Thorlabs
Clamping Fork Thorlabs
Polarization Controller Thorlabs
30mm Cage Mount Thorlabs
Cage Rod Thorlabs
Stage
3D motorized translation stage Beijing Mao Feng Optoelectronics Technology Co., Ltd. JTH360XY
2D Tilting Stage
Rotation Stage
Plate Holder 3D printed
Spectrometer
Lens Tube Thorlabs
Adapter Thorlabs
Collimating Lens Thorlabs AC080-020-C
Grating Wasatch G = 1145 lpmm
F-theta Lens Thorlabs FTH-1064-100
InGaAs Line-scan Camera Sensor Unlimited SU1024-LDH2
Name Company Catalog Number Comments
Cell Culture Component
HCT 116 Cell line ATCC CCL-247
Cell Culture Flask SPL Life Sciences 70025
Pipette Fisherbrand 14388100
Pipette tips Sorenson Bioscience 10340
Gibco GlutaMax DMEM Thermo Fisher Scientific 10569044
Fetal Bovine Serum, certified, US origin Thermo Fisher Scientific 16000044
Antibiotic-Antimycotic (100X) Thermo Fisher Scientific 15240062
Corning 96-well Clear Round Bottom Ultra-Low Attachment Microplate Corning 7007
Gibco PBS, pH 7.4 Thermo Fisher Scientific 10010023
Gibco Trypsin-EDTA (0.5%) Thermo Fisher Scientific 15400054
Forma Series II 3110 Water-Jacketed CO2 Incubators Thermo Fisher Scientific 3120
Gloves VWR 89428-750
Parafilm Sigma-Aldrich P7793
Transfer pipets Globe Scientific 138080
Centrifuge Eppendorf 5702 R To centrifuge the 15 mL tube
Centrifuge NUAIRE AWEL CF 48-R To centrifuge the 96-well plate
Microscope Olympus
Name Company Catalog Number Comments
Histology & IHC
Digital slide scanner Leica Aperio AT2 Obtain high-resolution histological images
Histology Service Histowiz Request service for histological and immunohistological staining of tumor spheroid
Name Company Catalog Number Comments
List of Commerical OCTs
SD-OCT system Thorlabs Telesto Series
SD-OCT system Wasatch Photonics WP OCT 1300 nm
Name Company Catalog Number Comments
Software for Data Analyses
Basic Image Analysis NIH ImageJ Fiji also works.
3D Rendering Thermo Fisher Scientific Amira Commercial software. Option 1
3D Rendering Bitplane Imaris Commercial software. Option 2. Used in the protocol
OCT acquisition software custom developed in C++.
Stage Control Beijing Mao Feng Optoelectronics Technology Co., Ltd. MRC_3 Incorporated into the custom OCT acquisition code
OCT processing software custom developed in C++. Utilize GPU. Incorporated into the custom OCT acquisition code.
Morphological and Physiological Analysis custom developed in MATLAB

Referências

  1. Kola, I., Landis, J. Can the pharmaceutical industry reduce attrition rates?. Nature Reviews Drug Discovery. 3 (8), 711-716 (2004).
  2. Breslin, S., O’Driscoll, L. Three-dimensional cell culture: the missing link in drug discovery. Drug Discovery Today. 18, 240-249 (2013).
  3. Hickman, J. A., et al. Three-dimensional models of cancer for pharmacology and cancer cell biology: Capturing tumor complexity in vitro/ex vivo. Biotechnology Journal. 9 (9), 1115-1128 (2014).
  4. Sutherland, R. M. Cell and environment interactions in tumor microregions: the multicell spheroid model. Science. 240 (4849), 177-184 (1988).
  5. Mueller-Klieser, W. Three-dimensional cell cultures: from molecular mechanisms to clinical applications. American Journal of Physiology – Cell Physiology. 273, C1109-C1123 (1997).
  6. Friedrich, J., Seidel, C., Ebner, R., Kunz-Schughart, L. A. Spheroid-based drug screen: considerations and practical approach. Nature Protocols. 4 (3), 309-324 (2009).
  7. Tung, Y. -. C., et al. High-throughput 3D spheroid culture and drug testing using a 384 hanging drop array. The Analyst. 136 (3), 473-478 (2011).
  8. Vinci, M., et al. Advances in establishment and analysis of three-dimensional tumor spheroid-based functional assays for target validation and drug evaluation. BMC biology. 10, 29 (2012).
  9. LaBarbera, D. V., Reid, B. G., Yoo, B. H. The multicellular tumor spheroid model for high-throughput cancer drug discovery. Expert Opinion on Drug Discovery. 7, 819-830 (2012).
  10. Pampaloni, F., Ansari, N., Stelzer, E. H. K. High-resolution deep imaging of live cellular spheroids with light-sheet-based fluorescence microscopy. Cell and Tissue Research. 352, 161-177 (2013).
  11. Lovitt, C. J., Shelper, T. B., Avery, V. M. Miniaturized three-dimensional cancer model for drug evaluation. Assay and Drug Development Technologies. 11 (7), 435-448 (2013).
  12. Wenzel, C., et al. 3D high-content screening for the identification of compounds that target cells in dormant tumor spheroid regions. Experimental Cell Research. 323 (1), 131-143 (2014).
  13. Astashkina, A., Grainger, D. W. Critical analysis of 3-D organoid in vitro cell culture models for high-throughput drug candidate toxicity assessments. Innovative tissue models for drug discovery and development. 69, 1-18 (2014).
  14. Edmondson, R., Broglie, J. J., Adcock, A. F., Yang, L. Three-dimensional cell culture systems and their applications in drug discovery and cell-based biosensors. Assay and Drug Development Technologies. 12 (4), 207-218 (2014).
  15. Gong, X., et al. Generation of multicellular tumor spheroids with microwell-based agarose scaffolds for drug testing. PLoS ONE. 10 (6), e0130348 (2015).
  16. Hoffmann, O. I., et al. Impact of the spheroid model complexity on drug response. Journal of biotechnology. 205, 14-23 (2015).
  17. Martinez, N. J., Titus, S. A., Wagner, A. K., Simeonov, A. High-throughput fluorescence imaging approaches for drug discovery using in vitroand in vivothree-dimensional models. Expert Opinion on Drug Discovery. 10, 1347-1361 (2015).
  18. Nath, S., Devi, G. R. Three-dimensional culture systems in cancer research: Focus on tumor spheroid model. Pharmacology, Therapeutics. 163, 94-108 (2016).
  19. Li, L., Zhou, Q., Voss, T. C., Quick, K. L., LaBarbera, D. V. High-throughput imaging: Focusing in on drug discovery in 3D. Methods. 96, 97-102 (2016).
  20. Ham, S. L., Joshi, R., Thakuri, P. S., Tavana, H. Liquid-based three-dimensional tumor models for cancer research and drug discovery. Experimental Biology and Medicine. 241 (9), 939-954 (2016).
  21. Kessel, S., et al. High-Throughput 3D Tumor Spheroid Screening Method for Cancer Drug Discovery Using Celigo Image Cytometry. Journal of Laboratory Automation. , 2211068216652846 (2016).
  22. Stock, K., et al. Capturing tumor complexity in vitro: Comparative analysis of 2D and 3D tumor models for drug discovery. Scientific Reports. 6, 28951 (2016).
  23. Thakuri, P. S., Ham, S. L., Luker, G. D., Tavana, H. Multiparametric analysis of oncology drug screening with aqueous two-phase tumor spheroids. Molecular Pharmaceutics. 13 (11), 3724-3735 (2016).
  24. Lin, R. Z., Chang, H. Y. Recent advances in three-dimensional multicellular spheroid culture for biomedical research. Biotechnology Journal. 3 (9-10), 1172-1184 (2008).
  25. Piccinini, F., Tesei, A., Arienti, C., Bevilacqua, A. Cancer multicellular spheroids: Volume assessment from a single 2D projection. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 118 (2), 95-106 (2015).
  26. Zanoni, M., et al. 3D tumor spheroid models for in vitro therapeutic screening: a systematic approach to enhance the biological relevance of data obtained. Scientific Reports. 6, 19103 (2016).
  27. Debnath, J., Brugge, J. S. Modelling glandular epithelial cancers in three-dimensional cultures. Nature Reviews Cancer. 5 (9), 675-688 (2005).
  28. Huang, D., et al. Optical coherence tomography. Science. 254 (5035), 1178-1181 (1991).
  29. Drexler, W., et al. Optical coherence tomography today: speed, contrast, and multimodality. Journal of Biomedical Optics. 19 (7), 071412 (2014).
  30. Fujimoto, J., Swanson, E. The development, commercialization, and impact of optical coherence tomography. Investigative Ophthalmology, Visual Science. 57 (9), (2016).
  31. Vakoc, B. J., Fukumura, D., Jain, R. K., Bouma, B. E. Cancer imaging by optical coherence tomography: preclinical progress and clinical potential. Nature Reviews Cancer. 12 (5), 363-368 (2012).
  32. Wojtkowski, M. High-speed optical coherence tomography: basics and applications. Applied optics. 49 (16), D30-D61 (2010).
  33. Drexler, W., Fujimoto, J. G. . Optical coherence tomography: technology and applications. , (2008).
  34. Geitzenauer, W., Hitzenberger, C. K., Schmidt-Erfurth, U. M. Retinal optical coherence tomography: past, present and future perspectives. British Journal of Ophthalmology. 95 (2), 171 (2011).
  35. Sakata, L. M., DeLeon-Ortega, J., Sakata, V., Girkin, C. A. Optical coherence tomography of the retina and optic nerve – a review. Clinical, Experimental Ophthalmology. 37 (1), 90-99 (2009).
  36. van Velthoven, M. E. J., Faber, D. J., Verbraak, F. D., van Leeuwen, T. G., de Smet, M. D. Recent developments in optical coherence tomography for imaging the retina. Progress in Retinal and Eye Research. 26 (1), 57-77 (2007).
  37. Kashani, A. H., et al. Optical coherence tomography angiography: A comprehensive review of current methods and clinical applications. Progress in Retinal and Eye Research. 60, 66-100 (2017).
  38. de Carlo, T. E., Romano, A., Waheed, N. K., Duker, J. S. A review of optical coherence tomography angiography (OCTA). International Journal of Retina and Vitreous. 1 (1), 5 (2015).
  39. Sharma, M., Verma, Y., Rao, K. D., Nair, R., Gupta, P. K. Imaging growth dynamics of tumour spheroids using optical coherence tomography. Biotechnology Letters. 29 (2), 273-278 (2006).
  40. Jung, Y., Nichols, A. J., Klein, O. J., Roussakis, E., Evans, C. L. Label-Free, Longitudinal Visualization of PDT Response In Vitro with Optical Coherence Tomography. Israel Journal of Chemistry. 52 (8-9), 728-744 (2012).
  41. Huang, Y., et al. Optical coherence tomography detects necrotic regions and volumetrically quantifies multicellular tumor spheroids. Pesquisa do Câncer. 77 (21), 6011-6020 (2017).
  42. Spalteholz, W. . Über das Durchsightigmachen von menschlichen und tierischen Präparaten: nebst Anhang, Über Knochenfärbung. , (1911).
  43. Dodt, H. -. U., et al. Ultramicroscopy: three-dimensional visualization of neuronal networks in the whole mouse brain. Nature Methods. 4 (4), 331 (2007).
  44. Leitgeb, R., Hitzenberger, C., Fercher, A. F. Performance of fourier domain vs. time domain optical coherence tomography. Optics express. 11 (8), 889-894 (2003).
  45. Jian, Y., Wong, K., Sarunic, M. V. . Optical Coherence Tomography and Coherence Domain Optical Methods in Biomedicine XVII. , 85710Z (2013).
  46. Guizar-Sicairos, M., Thurman, S. T., Fienup, J. R. Efficient subpixel image registration algorithms. Optics Letters. 33 (2), 156-158 (2008).
  47. Canny, J. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. (6), 679-698 (1986).
  48. Vermeer, K. A., Mo, J., Weda, J. J. A., Lemij, H. G., de Boer, J. F. Depth-resolved model-based reconstruction of attenuation coefficients in optical coherence tomography. Biomedical Optics Express. 5 (1), 322-337 (2014).
  49. Klein, T., et al. Multi-MHz retinal OCT. Biomedical Optics Express. 4, 1890-1908 (2013).
  50. Klein, T., Huber, R. High-speed OCT light sources and systems [Invited]. Biomedical Optics Express. 8 (2), 828-859 (2017).
  51. Zhou, C., Alex, A., Rasakanthan, J., Ma, Y. Space-division multiplexing optical coherence tomography. Optics Express. 21, 19219-19227 (2013).
check_url/pt/59020?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Huang, Y., Zou, J., Badar, M., Liu, J., Shi, W., Wang, S., Guo, Q., Wang, X., Kessel, S., Chan, L. L., Li, P., Liu, Y., Qiu, J., Zhou, C. Longitudinal Morphological and Physiological Monitoring of Three-dimensional Tumor Spheroids Using Optical Coherence Tomography. J. Vis. Exp. (144), e59020, doi:10.3791/59020 (2019).

View Video