Summary

Explantations tumorales dérivées de patients en tant que plate-forme préclinique « vivante » pour prédire la résistance aux médicaments chez les patients

Published: February 07, 2021
doi:

Summary

Cet article décrit les méthodes de génération, de traitement médicamenteux et d’analyse des explants dérivés du patient pour évaluer les réponses aux médicaments tumoraux dans un système de modèle préclinique vivant, pertinent pour le patient.

Abstract

La compréhension de la résistance aux médicaments et le développement de nouvelles stratégies pour sensibiliser les cancers hautement résistants reposent sur la disponibilité de modèles précliniques appropriés capables de prédire avec précision les réponses des patients. L’un des inconvénients des modèles précliniques existants est l’incapacité de préserver contextuellement le microenvironnement tumoral humain (TME) et de représenter avec précision l’hétérogénéité intratumorale, limitant ainsi la traduction clinique des données. En revanche, en représentant la culture de fragments vivants de tumeurs humaines, la plate-forme d’explant dérivé du patient (PDE) permet d’examiner les réponses médicamenteuses dans un contexte tridimensionnel (3D) qui reflète le plus fidèlement possible les caractéristiques pathologiques et architecturales des tumeurs d’origine. Des rapports antérieurs avec des PDE ont documenté la capacité de la plate-forme à distinguer les tumeurs chimiosisttives des tumeurs chimiorésistantes, et il a été démontré que cette ségrégation est prédictive des réponses des patients aux mêmes chimiothérapies. Simultanément, les PDE permettent d’interroger les caractéristiques moléculaires, génétiques et histologiques des tumeurs qui prédisent les réponses aux médicaments, identifiant ainsi des biomarqueurs pour la stratification des patients ainsi que de nouvelles approches interventionnelles pour sensibiliser les tumeurs résistantes. Cet article décrit en détail la méthodologie pdE, de la collecte d’échantillons de patients à l’analyse des critères d’évaluation. Il fournit une description détaillée des méthodes de dérivation et de culture des explants, en mettant en évidence les conditions sur mesure pour des tumeurs particulières, le cas échéant. Pour l’analyse des critères d’évaluation, l’accent est mis sur l’immunofluorescence multiplexée et l’imagerie multispectrale pour le profilage spatial de biomarqueurs clés dans les régions tumorales et stromales. En combinant ces méthodes, il est possible de générer des données quantitatives et qualitatives sur la réponse aux médicaments qui peuvent être liées à divers paramètres clinicopathologiques et donc potentiellement utilisées pour l’identification de biomarqueurs.

Introduction

Le développement d’agents anticancéreux efficaces et sûrs nécessite des modèles précliniques appropriés qui peuvent également fournir un aperçu des mécanismes d’action qui peuvent faciliter l’identification de biomarqueurs prédictifs et pharmacodynamiques. L’hétérogénéité inter- et intratumorale1,2 ,3,4,5et le TME6,7 ,8,9,10,11,12 sont connus pour influencer les réponses médicamenteuses anticancéreuses, et de nombreux modèles de cancer précliniques existants tels que les lignées cellulaires, les organoïdes et les modèles murins ne sont pas en mesure de s’adapter pleinement à ces facteurs cruciaux. fonctionnalités. Un modèle « idéal » est celui qui peut récapituler les interactions spatiales complexes des cellules malignes avec les cellules non malignes dans les tumeurs ainsi que refléter les différences régionales au sein des tumeurs. Cet article se concentre sur les PDE en tant que plate-forme émergente pouvant répondre à bon nombre de ces exigences13.

Le premier exemple de l’utilisation de PDE humains, également connus sous le nom d’histocultures, remonte à la fin des années 1980 lorsque Hoffman et al. ont généré des tranches de tumeurs humaines fraîchement réséquées et les ont cultivées dans une matrice de collagène14,15. Cela impliquait la mise en place d’un système de culture 3D qui préservait l’architecture tissulaire, assurant le maintien des composants stromaux et des interactions cellulaires au sein du TME. Sans déconstruire la tumeur d’origine, Hoffman et al.16 ont annoncé une nouvelle approche de la recherche translationnelle, et depuis ce temps, de nombreux groupes ont optimisé différentes méthodes d’explant dans le but de préserver l’intégrité des tissus et de générer des données précises sur la réponse aux médicaments17,18 , 19, 20,21,22,23,24 , bien que certaines différences entre les protocoles soient évidentes. Butler et al. ont cultivé des explants dans des éponges de gélatine pour aider à la diffusion des nutriments et des médicaments à travers le spécimen20,21,25, tandis que Majumder et al. ont créé un écosystème tumoral en cultivant des explants sur une matrice composée de protéines tumorales et stromales en présence de sérum autologue dérivé du même patient22, 23.

Plus récemment, notre groupe a mis en place un protocole par lequel les explants sont générés par fragmentation des tumeurs en morceaux de 2 à 3 mm3qui sont ensuite placés sans composants supplémentaires sur des membranes perméables à l’interface air-liquide d’un système de culture24. Prises ensemble, ces nombreuses études ont démontré que les PDE permettent la culture de fragments intacts et vivants de tumeurs humaines qui conservent l’architecture spatiale et l’hétérogénéité régionale des tumeurs d’origine. Dans les expériences originales, les explants ou les histocultures étaient généralement soumises à une homogénéisation après un traitement médicamenteux, après quoi divers tests de viabilité ont été appliqués aux échantillons homogénéisés tels que le test de réponse au médicament histoculture20,21, le test MTT (bromure de 3-(6)-2,5-diphényltétrazolium), le test de la lactate déshydrogénase ou le test à base de résazurine26,27,28 . Les progrès récents dans les techniques d’analyse des paramètres, en particulier la pathologie numérique, ont maintenant élargi le répertoire des tests et des essais des paramètres qui peuvent être effectués sur les explants29,30. Pour appliquer ces nouvelles technologies, au lieu de l’homogénéisation, les explantes sont fixées dans du formol, incorporées dans de la paraffine (FFPE) puis analysées à l’aide de techniques d’immunocoloration, permettant un profilage spatial. Des exemples de cette approche ont été documentés pour le cancer du poumon non à petites cellules (CPNPC), le cancer du sein, le cancer colorectal et les explants de mésothéliome où la coloration immunohistochimique du marqueur de prolifération, Ki67, et du marqueur apoptotique, la poly-ADP ribose polymérase clivée (cPARP), a été utilisée pour surveiller les changements dans la prolifération cellulaire et la mort cellulaire24,31,32,33,34.

L’immunofluorescence multiplexée est particulièrement propice au profilage spatial des réponses médicamenteuses chez les explants au point d’extrémité35. Par exemple, il est possible de mesurer la relocalisation et la distribution spatiale de classes spécifiques de cellules immunitaires, telles que les macrophages ou les lymphocytes T, au sein du TME lorsd’untraitement médicamenteux13,36,37,38, et d’étudier si un agent thérapeutique peut favoriser la transition de la « tumeur froide » à la « tumeur chaude »39 . Au cours des dernières années, ce groupe s’est concentré sur la dérivation des PDE de différents types de tumeurs (CPNPC, cancer du rein, cancer du sein, cancer colorectal, mélanome) et sur le test d’une gamme d’agents anticancéreux, y compris les chimiothérapies, les inhibiteurs de petites molécules et les inhibiteurs du point de contrôle immunitaire (ICO). Les méthodes d’analyse des paramètres ont été optimisées pour inclure l’immunofluorescence multiplexée afin de permettre le profilage spatial des biomarqueurs pour la viabilité ainsi que des biomarqueurs pour différents constituants du TME.

Protocol

1. Prélèvement de tissus Après la chirurgie, transférer les échantillons de tumeurs humaines fraîchement réséqués dans un tube contenant 25 mL de milieu de culture frais (milieu Eagle modifié de Dulbecco complété par 4,5 g / L de glucose et de L-glutamine + 1% (v / v) de sérum de veau fœtal + 1% de pénicilline-streptomycine) et stocké sur de la glace. Traiter l’explantation dans les 2 heures suivant la chirurgie dans une hotte stérile de classe II. <p class="jove_ti…

Representative Results

L’imagerie multispectrale des coupes histologiques colorées par mIF permet l’identification et le phénotypage des populations cellulaires individuelles et l’identification des composants tumoraux et stromaux dans l’explant TME (Figure 2). L’imagerie multispectrale est particulièrement utile pour l’analyse des tissus à forte autofluorescence intrinsèque, tels que les tissus à forte teneur en collagène, car elle permet de déconfléchir le signal d’autofluorescence des aut…

Discussion

Cet article décrit les méthodes de génération, de traitement médicamenteux et d’analyse des PDE et met en évidence les avantages de la plate-forme en tant que système de modèle préclinique. La culture ex vivo d’une tumeur fraîchement réséquée, qui n’implique pas sa déconstruction, permet la rétention de l’architecture tumorale13,24 et donc, les interactions spatiales des composants cellulaires dans le TME ainsi que l’hétérogénéité in…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Nous remercions les chirurgiens et les pathologistes des hôpitaux universitaires de Leicester NHS Trust pour avoir fourni du tissu tumoral réséqué chirurgicalement. Nous remercions également l’installation d’histologie de Core Biotechnology Services pour son aide au traitement des tissus et à la section des blocs de tissus FFPE et Kees Straatman pour son soutien à l’utilisation du Vectra Polaris. Cette recherche a été soutenue et financée par le consortium Explant composé de quatre partenaires : l’Université de Leicester, l’unité de toxicologie du MRC, Cancer Research UK Therapeutic Discovery Laboratories et LifeArc. Un soutien supplémentaire a été fourni par le CRUK-NIHR Leicester Experimental Cancer Medicine Centre (C10604/A25151). Le financement des OGM, des CD et des NA a été fourni par le programme Catalyst de Breast Cancer Now (2017NOVPCC1066), qui est soutenu par un financement de Pfizer.

Materials

Acetic acid Sigma 320099 Staining reagent
Antibody Diluent / Block, 1x Perkin Elmer ARD1001EA Antibody diluent/blocking buffer
Barnstead NANOpure Diamond Barnstead Ultra Pure (UP) H2O machine
Citric Acid Monohydrate Sigma-Aldrich C7129 Reagent for citrate buffer
Costar Multiple Well Cell Culture Plates Corning Incorporated 3516 6 multiwell plate
DAPI Dilactate Life Technologies D3571
100 x 17 mm Dish, Nunclon Delta ThermoFisher Scientific 150350 100 mm diameter dish for tissue culture
DMEM (1x) Dubelcco's Modified Eagle Medium + 4.5 g/L D-Glucose + 110 mg/mL Sodium Pyruvate Gibco (Life Technologies) 10569-010 Tissue culture medium (500 mL)
DPX mountant VWR 360294H Mounting medium
DPX mountant Merck 6522 Mounting medium
Ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA) Sigma-Aldrich 3609 Reagent for TE buffer
Eosin CellPath RBC-0100-00A Staining reagent
Foetal Bovine Serum Gibco 10500-064 For use in tissue culture medium
37% Formaldehyde Fisher (Acros) 119690010 10% Formalin
iGenix, microwave oven IG2095 iGenix IG2095 Microwave used for antigen retreival
Industrial methylated spirit (IMS) Genta Medical 199050 99% Industrial Denatured Alcohol (IDA)
InForm Advanced Image Analysis Software Akoya Biosciences InForm
Leica ASP3000 Tissue Processor Leica Biosystems Automated Vacuum Tissue Processor
Leica Arcadia H and C Leica Biosystems Embedding wax bath
Leica RM2125RT Leica Biosystems Rotary microtome
Leica ST4040 Linear Stainer Leica Biosystems H&E stainer
Mayer's Haematoxylin Sigma GHS132-1L Staining reagent
Millicell Cell Culture Inserts, 30 mm, hydrophilic PTFE, 0.4 µm Merck Milipore PICMORG50 Organotypic culture insert disc
Novolink Polymer Detection System Leica Biosystems RE7150-K DAB staining kit
OPAL 480 Akoya Biosciences FP1500001KT Fluorophore with Dimethyl Sulfoxide (DMSO) diluent
OPAL 520 Akoya Biosciences FP1487001KT Fluorophore with Dimethyl Sulfoxide (DMSO) diluent
OPAL 570 Akoya Biosciences FP1488001KT Fluorophore with Dimethyl Sulfoxide (DMSO) diluent
OPAL 620 Akoya Biosciences FP1495001KT Fluorophore with Dimethyl Sulfoxide (DMSO) diluent
OPAL 650 Akoya Biosciences FP1496001KT Fluorophore with Dimethyl Sulfoxide (DMSO) diluent
OPAL 690 Akoya Biosciences FP1497001KT Fluorophore with Dimethyl Sulfoxide (DMSO) diluent
OPAL 780 / OPAL TSA-DIG Reagent Akoya Biosciences FP1501001KT Fluorophore with Dimethyl Sulfoxide (DMSO) diluent and TSA-DIG reagent
Opal Polymer HRP Ms Plus Rb, 1x Perkin Elmer ARH1001EA HRP polymer
Penicillin/streptomycin solution Fisher Scientific 11548876 For use in tissue culture medium
PhenoChart Whole Slide Contextual Viewer Akoya Biosciences PhenoChart Viewer software for scanned images
Phosphate Buffered Saline Tablets Thermo Scientific Oxoid BR0014G PBS
1x Plus Amplification Diluent Perkin Elmer FP1498 Fluorophore diluent
Prolong Diamond Antifade Mountant Invitrogen P36961 Mounting medium
Slide Carrier Perkin Elmer To load slides into Slide Carrier Hotel for scanning with Vectra Polaris
Sodium Chloride Fisher Scientific S/3160/63 10% Formalin
Sodium Hydroxide pellets Fisher Scientific S/4920/53 Reagent for citrate buffer
Tenatex Toughened Wax – Pink (500 g) KEMDENT 1-601 Dental wax surface
Thermo Scientific Shandon Sequenza Slide Rack for Immunostaining Center Fisher Scientific 10098889 Holder for slides and slide clips
Thermo Scientific Shandon Plastic Coverplates Fisher Scientific 11927774 Slide clips
Tris(hydroxymethyl)aminomethane (Tris) Sigma-Aldrich 252859 Reagent for TE buffer
VectaShield Vecta Laboratories H-1000-10 Mounting medium
Vectra Polaris Slide Scanner Perkin Elmer Vectra Polaris Slide scanner
Xylene Genta Medical XYL050 De-waxing agent

References

  1. Gerlinger, M., et al. Intratumor heterogeneity and branched evolution revealed by multiregion sequencing. The New England Journal of Medicine. 366 (10), 883-892 (2012).
  2. Jamal-Hanjani, M., et al. Tracking the evolution of non-small-cell lung cancer. The New England Journal of Medicine. 376 (22), 2109-2121 (2017).
  3. McGranahan, N., Swanton, C. Biological and therapeutic impact of intratumor heterogeneity in cancer evolution. Cancer Cell. 27 (1), 15-26 (2015).
  4. Casey, T., et al. Molecular signatures suggest a major role for stromal cells in development of invasive breast cancer. Breast Cancer Research and Treatment. 114 (1), 47-62 (2009).
  5. Gerdes, M. J., et al. Emerging understanding of multiscale tumor heterogeneity. Frontiers in Oncology. 4, 366 (2014).
  6. Komohara, Y., Takeya, M. CAFs and TAMs: maestros of the tumour microenvironment. The Journal of Pathology. 241 (3), 313-315 (2017).
  7. Miyake, M., et al. CXCL1-mediated interaction of cancer cells with tumor-associated macrophages and cancer-associated fibroblasts promotes tumor progression in human bladder cancer. Neoplasia. 18 (10), 636-646 (2016).
  8. Hisamitsu, S., et al. Interaction between cancer cells and cancer-associated fibroblasts after cisplatin treatment promotes cancer cell regrowth. Human Cell. 32 (4), 453-464 (2019).
  9. Witz, I. P. The tumor microenvironment: the making of a paradigm. Cancer Microenvironment. 2, 9-17 (2009).
  10. Fu, X. T., et al. Tumor-associated macrophages modulate resistance to oxaliplatin via inducing autophagy in hepatocellular carcinoma. Cancer Cell International. 19, 71 (2019).
  11. Chen, D., Zhang, X. Tipping tumor microenvironment against drug resistance. Journal of Oncology Translational Research. 1 (1), 106 (2015).
  12. Roma-Rodrigues, C., Mendes, R., Baptista, P. V., Fernandes, A. R. Targeting tumor microenvironment for cancer therapy. International Journal of Molecular Sciences. 20 (4), 840 (2019).
  13. Powley, I. R., et al. Patient-derived explants (PDEs) as a powerful preclinical platform for anti-cancer drug and biomarker discovery. British Journal of Cancer. 122 (6), 735-744 (2020).
  14. Freeman, A. E., Hoffman, R. M. In vivo-like growth of human tumors in vitro. Proceedings of the National Academy of Sciences of United States of America. 83 (8), 2694-2698 (1986).
  15. Vescio, R., et al. A. al. In vivo-like drug responses of human tumors growing in three-dimensional gel-supported primary culture. Proceedings of the National Academy of Sciences of United States of America. 84 (14), 5029-5033 (1987).
  16. Hoffman, R. M. 3D Sponge-matrix histoculture: an overview. Methods in Molecular Biology. 1760, 11-17 (2018).
  17. Vescio, R. A., Connors, K. M., Kubota, T., Hoffman, R. M. Correlation of histology and drug response of human tumors grown in native-state three-dimensional histoculture and in nude mice. Proceedings of the National Academy of Sciences of United States of America. 88 (12), 5163-5166 (1991).
  18. Furukawa, T., Kubota, T., Hoffman, R. M. Clinical applications of the histoculture drug response assay. Clinical Cancer Research. 1 (3), 305-311 (1995).
  19. Centenera, M. M., Raj, G. V., Knudsen, K. E., Tilley, W. D., Butler, L. M. Ex vivo culture of human prostate tissue and drug development. Nature Reviews Urology. 10 (8), 483-487 (2013).
  20. Centenera, M. M., et al. Evidence for efficacy of new Hsp90 inhibitors revealed by ex vivo culture of human prostate tumors. Clinical Cancer Research. 18 (13), 3562-3570 (2012).
  21. Dean, J. L., et al. Therapeutic response to CDK4/6 inhibition in breast cancer defined by ex vivo analyses of human tumors. Cell Cycle. 11 (14), 2756-2761 (2012).
  22. Majumder, B., et al. Predicting clinical response to anticancer drugs using an ex vivo platform that captures tumour heterogeneity. Nature Communications. 6, 6169 (2015).
  23. Goldman, A., et al. Temporally sequenced anticancer drugs overcome adaptive resistance by targeting a vulnerable chemotherapy-induced phenotypic transition. Nature Communications. 6, 6139 (2015).
  24. Karekla, E., et al. Ex vivo explant cultures of non-small cell lung carcinoma enable evaluation of primary tumor responses to anticancer therapy. Cancer Research. 77 (8), 2029-2039 (2017).
  25. Ricciardelli, C., et al. Novel ex vivo ovarian cancer tissue explant assay for prediction of chemosensitivity and response to novel therapeutics. Cancer Letters. 421, 51-58 (2018).
  26. Yoshimasu, T., et al. Histoculture drug response assay (HDRA) guided induction concurrent chemoradiotherapy for mediastinal node-positive non-small cell lung cancer. Gan To Kagaku Ryoho. Cancer and chemotherapy. 30 (2), 231-235 (2003).
  27. Pirnia, F., et al. Ex vivo assessment of chemotherapy-induced apoptosis and associated molecular changes in patient tumor samples. Anticancer Research. 26, 1765-1772 (2006).
  28. Maund, S. L., Nolley, R., Peehl, D. M. Optimization and comprehensive characterization of a faithful tissue culture model of the benign and malignant human prostate. Laboratory Investigation. 94 (2), 208-221 (2014).
  29. Vasaturo, A., Galon, J. Multiplexed immunohistochemistry for immune cell phenotyping, quantification and spatial distribution in situ. Methods in Enzymology. 635, 51-66 (2020).
  30. Fuhrman, K., et al. Molecularly guided digital spatial profiling for multiplexed analysis of gene expression with spatial and single cell resolution. Journal of Biomolecular Techniques. 31, 14-15 (2020).
  31. Twiddy, D., et al. A TRAIL-R1-specific ligand in combination with doxorubicin selectively targets primary breast tumour cells for apoptosis. Breast Cancer Research. 12 (1), 58 (2010).
  32. Cai, H., et al. Cancer chemoprevention: Evidence of a nonlinear dose response for the protective effects of resveratrol in humans and mice. Science Translational Medicine. 7 (298), (2015).
  33. Busacca, S., et al. Resistance to HSP90 inhibition involving loss of MCL1 addiction. Oncogene. 35 (12), 1483-1492 (2016).
  34. Kolluri, K. K., et al. Loss of functional BAP1 augments sensitivity to TRAIL in cancer cells. Elife. 7, 30224 (2018).
  35. Toki, M. I., et al. High-plex predictive marker discovery for melanoma immunotherapy-treated patients using digital spatial profiling. Clinical Cancer Research. 25 (18), 5503-5512 (2019).
  36. Parra, E. R., et al. Validation of multiplex immunofluorescence panels using multispectral microscopy for immune-profiling of formalin-fixed and paraffin-embedded human tumor tissues. Scientific Reports. 7 (1), 13380 (2017).
  37. Park, I. J., et al. Prediction of radio-responsiveness with immune-profiling in patients with rectal cancer. Oncotarget. 8 (45), 79793-79802 (2017).
  38. Mezheyeuski, A., et al. Multispectral imaging for quantitative and compartment-specific immune infiltrates reveals distinct immune profiles that classify lung cancer patients. The Journal of Pathology. 244 (4), 421-431 (2018).
  39. Kather, J. N., et al. Topography of cancer-associated immune cells in human solid tumors. Elife. 7, 36967 (2018).
  40. Zollinger, D. R., Lingle, S. E., Sorg, K., Beechem, J. M., Merritt, C. R. GeoMx™ RNA assay: high multiplex, digital, spatial analysis of RNA in FFPE tissue. Methods in Molecular Biology. 2148, 331-345 (2020).
  41. Zugazagoitia, J., et al. Biomarkers associated with beneficial PD-1 checkpoint blockade in non-small cell lung cancer (NSCLC) identified using high-plex digital spatial profiling. Clinical Cancer Research. 26 (16), 4360-4368 (2020).
  42. Allo, B., Lou, X., Bouzekri, A., Ornatsky, O. Clickable and high-sensitivity metal-containing tags for mass cytometry. Bioconjugate Chemistry. 29 (6), 2028-2038 (2018).
  43. Gerdtsson, E., et al. Multiplex protein detection on circulating tumor cells from liquid biopsies using imaging mass cytometry. Convergent Science Physical Oncology. 4 (1), 015002 (2018).
  44. Reck, M., et al. Pembrolizumab versus chemotherapy for PD-L1-positive non-small-cell lung cancer. The New England Journal of Medicine. 375 (19), 1823-1833 (2016).
  45. Le, D. T., et al. KEYNOTE-164: Phase 2 study of pembrolizumab for patients with previously treated, microsatellite instability-high advanced colorectal carcinoma. Journal of Clinical Oncology. 34, 3631 (2016).
  46. Diaz, L. A., et al. KEYNOTE-177: Randomized phase III study of pembrolizumab versus investigator-choice chemotherapy for mismatch repair-deficient or microsatellite instability-high metastatic colorectal carcinoma. Journal of Clinical Oncology. 35, 815 (2017).
  47. Long, G. V., et al. Impact of baseline serum lactate dehydrogenase concentration on the efficacy of pembrolizumab and ipilimumab in patients with advanced melanoma: data from KEYNOTE-006. European Journal of Cancer. 72, 122-123 (2017).
  48. Voong, K. R., Feliciano, J., Becker, D., Levy, B. Beyond PD-L1 testing-emerging biomarkers for immunotherapy in non-small cell lung cancer. Annals of Translational Medicine. 5 (18), 376 (2017).
check_url/62130?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Viticchié, G., Powley, I., Demetriou, C., Cooper, J., Butterworth, M., Patel, M., Abid, N., Miles, G., Howells, L., Pringle, H., MacFarlane, M., Pritchard, C. Patient-Derived Tumor Explants As a “Live” Preclinical Platform for Predicting Drug Resistance in Patients. J. Vis. Exp. (168), e62130, doi:10.3791/62130 (2021).

View Video