Summary

Matrizes de hidrogel permitem aumento de rendimento para efeitos de triagem de componentes matriciais e terapêuticos em modelos de tumor 3D

Published: June 16, 2022
doi:

Summary

O presente protocolo descreve uma plataforma experimental para avaliar os efeitos de pistas mecânicas e bioquímicas sobre as respostas quimioterápicas de células glioblastoma derivadas pelo paciente em culturas mímicas de matriz 3D usando um dispositivo de iluminação UV feito sob medida facilitando o fotocrosslinking de alto rendimento de hidrogéis com características mecânicas incompáveis.

Abstract

As interações entre matriz celular mediam processos fisiológicos complexos por meio de pistas bioquímicas, mecânicas e geométricas, influenciando mudanças patológicas e respostas terapêuticas. Espera-se que a contabilização dos efeitos matriciais no início do pipeline de desenvolvimento de medicamentos aumente a probabilidade de sucesso clínico de novas terapêuticas. Estratégias baseadas em biomateriais recapitulando microambientes específicos de tecido na cultura celular 3D existem, mas integrar-os com os métodos de cultura 2D usados principalmente para a triagem de medicamentos tem sido desafiador. Assim, o protocolo aqui apresentado detalha o desenvolvimento de métodos para a cultura 3D dentro de matrizes biomateriais miniaturizadas em um formato de placa multi-poço para facilitar a integração com os pipelines de triagem de medicamentos existentes e ensaios convencionais para viabilidade celular. Uma vez que a matriz apresenta características críticas para a preservação de fenótipos clinicamente relevantes em células cultivadas, espera-se que seja altamente específico para tecidos e doenças, a triagem combinatória dos parâmetros matriciais será necessária para identificar condições adequadas para aplicações específicas. Os métodos descritos aqui utilizam um formato de cultura miniaturizada para avaliar as respostas das células cancerosas à variação ortogonal da mecânica matricial e apresentação de ligantes. Especificamente, este estudo demonstra o uso desta plataforma para investigar os efeitos dos parâmetros matriciais sobre as respostas das células glioblastoma derivadas do paciente (GBM) à quimioterapia.

Introduction

O custo esperado para o desenvolvimento de uma nova droga aumentou constantemente na última década, com mais de US $ 1 bilhão em estimativas atuais1. Parte dessa despesa é a alta taxa de falha de medicamentos entrando em ensaios clínicos. Aproximadamente 12% dos candidatos a medicamentos finalmente ganham aprovação da Food & Drug Administration (FDA) dos Estados Unidos (EUA) em 2019. Muitas drogas falham na Fase I devido à toxicidade inesperada2, enquanto outras que passam por testes de segurança podem falhar devido à falta de eficácia3. Este atrito devido à não eficácia pode ser explicado em parte pelo fato de que os modelos de câncer usados durante o desenvolvimento de medicamentos são notoriamente não preditivos da eficácia clínica4.

Disparidades funcionais entre modelos in vitro e in vivo podem ser atribuídas à remoção de células cancerígenas de seu microambiente nativo, incluindo células não tumorais e o ECM 5,6 físico. Comumente, grupos de pesquisa usam matrizes culturais disponíveis comercialmente, como Matrigel (uma matriz de membrana de porão protéciosa derivada de sarcomas de camundongos) para fornecer células tumorais cultivadas com um microambiente de matriz 3D. Em comparação com a cultura 2D, a cultura 3D na matriz de membrana melhorou a relevância clínica dos resultados in vitro 7,8. No entanto, os biomaterias de cultura de tecidos descelularizados, incluindo a matriz de membrana, normalmente exibem variabilidade em lote que pode comprometer a reprodutibilidade9. Além disso, matrizes derivadas de tumores com diferentes origens teciduais dos estudados podem não fornecer as pistas fisiológicas apropriadas10. Finalmente, os cânceres com altos graus de heterogeneidade intratumoral têm características microambientais que variam em uma escala de tamanho de submicron e que a matriz de membrana não pode ser ajustada para recapitular11.

Glioblastoma (GBM), um tumor cerebral uniformemente letal com um tempo médio de sobrevida de aproximadamente 15 meses, é um câncer para o qual o desenvolvimento do tratamento tem sido particularmente difícil12,13. O padrão atual de cuidado para GBM consiste em ressecção do tumor primário, seguido de radioterapia e quimioterapia usando temozolomide (TMZ)14. No entanto, mais da metade dos tumores clínicos de GBM apresentam resistência ao tratamento através de vários mecanismos 15,16,17. Prever a eficácia de um regime de tratamento para um paciente individual é extremamente difícil. Modelos pré-clínicos padrão usados para prever desfechos individuais consistem em células tumorais derivadas do paciente xenoenxericamente em camundongos imunocomprometidos. Embora os xenoenxertos derivados do paciente possam recapitular muitos aspectos dos tumores clínicos de GBM e são valiosos para modelos pré-clínicos18, eles são inerentemente caros, de baixa produtividade, demorados e envolvem preocupações éticas19. Culturas de células derivadas do paciente, em superfícies plásticas 2D ou como esferoides, evitam principalmente esses problemas. Embora as células derivadas do paciente preservem aberrações genéticas, suas culturas em 2D ou como esferoides suspensos têm sido em grande parte representações ruins de xenoenxertos derivados do paciente em roedores e tumores originaisdo paciente 20. Anteriormente, nós, e outros, mostramos que as células GBM cultivadas em um ECM 3D que imita as propriedades mecânicas e bioquímicas do tecido cerebral podem preservar fenótipos de resistência a drogas 10,21,22,23.

Interações entre o ácido hialurônico (HA), um polissacarídeo abundante no cérebro ECM e superexpresso em tumores GBM, e seu receptor CD44 modulam a aquisição da resistência medicamentosa in vitro 21,24,25,26,27. Por exemplo, a inclusão de HA dentro de culturas 3D suaves aumentou a capacidade das células GBM derivadas do paciente de adquirir resistência terapêutica. Essa mecano-responsividade dependia da vinculação ha aos receptores CD44 em células GBM21. Além disso, a ligação integrin aos peptídeos portadores de RGD, incorporadas em matrizes de cultura 3D, amplificou a chemoresistance mediada pelo CD44 de forma dependente da rigidez21. Além do HA, a expressão de várias proteínas ECM, muitas contendo regiões de RGD, variam entre tumores cerebrais normais e GBM28. Por exemplo, um estudo relatou que 28 proteínas ECM distintas foram regulamentadas em tumores GBM29. Dentro deste complexo microambiente da matriz tumoral, as células cancerígenas integram sinais mecânicos e bioquímicos para produzir um fenótipo de resistência particular, que depende de diferenças relativamente pequenas (por exemplo, menos de uma ordem de magnitude) no modulo de Young ou densidade de peptídeos integrin-binding 28,29,30.

O presente protocolo caracteriza como as células tumorais interpretam combinações únicas de sinais matriciais e identificam microambientes matriciais complexos e específicos do paciente que promovem a resistência ao tratamento (Figura 1A). Um método fotoquímico para gerar matrizes miniaturizadas e precisamente sintonizadas para a cultura 3D proporciona um espaço variável grande e ortogonal. Uma matriz personalizada de LEDs, executado por um microcontrolador, foi incorporada a hidrogéis fotocrosslink dentro de um formato de placa de 384 poços para aumentar a automação e a reprodutibilidade. A intensidade de exposição foi variada em todo o bem para alterar as propriedades micromecânicas dos hidrogéis resultantes, conforme avaliado por meio de microscopia de força atômica (AFM). Embora este manuscrito não se concentre na construção da matriz de iluminação em si, um diagrama de circuito (Figura 1B) e lista de peças (Tabela de Materiais) são fornecidos como auxílios para a reprodução do dispositivo.

Este relatório demonstra a rápida geração de uma matriz de células GBM cultivadas em microambientes 3D únicos nos quais o módulo de Young (quatro níveis em uma única ordem de magnitude) e o teor de peptídeos integrin (derivados de quatro proteínas ECM diferentes) foram variados ortogonicamente. A abordagem foi então utilizada para investigar as contribuições relativas da mecânica hidrogel e do engajamento integrin específico do ECM na viabilidade e proliferação de células GBM derivadas do paciente à medida que adquirem resistência à quimioterapia temozolomide (TMZ).

Protocol

As linhas celulares GBM derivadas do paciente (GS122 e GS304) foram fornecidas pelo professor David Nathanson (nosso colaborador), que desenvolveu essas linhas sob um protocolo aprovado pelo Conselho de Revisão Institucional da UCLA (IRB nº 10-000655). As células foram fornecidas desidentidas para que as linhas celulares não pudessem ser ligadas aos pacientes individuais. 1. Preparação da solução de hidrogel Prepare a solução tamponada hepes dissolvendo o p…

Representative Results

As medições da AFM confirmaram o controle preciso da mecânica de hidrogel em função da irradiação UV (mW/cm2) durante o photo-crosslinking usando uma matriz LED personalizada, controlada por Arduino (Figura 2A). A formulação de hidrogel utilizada neste protocolo pode ser encontrada na Tabela 2. O espaçamento dos LEDs no modelo fornecido corresponde ao espaçamento para todos os outros poços de uma placa de 384 poços, permitindo a formação de géis de…

Discussion

O trabalho atual apresenta métodos para gerar culturas miniaturizadas em 3D dentro da HA, alterando simultaneamente a rigidez matricial e peptídeos disponíveis para engajamento integrin. Essa técnica permite o estudo sistemático de como os parâmetros matriciais afetam fenótipos celulares (por exemplo, a viabilidade das células cancerígenas expostas à quimioterapia) com aumento do rendimento. Abordagens anteriores, incluindo as aqui apresentadas, têm afinado a rigidez do hidrogel variando a porcentagem de polí…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Os autores gostariam de reconhecer especificamente Carolyn Kim, Amelia Lao, Ryan Stoutamore e Itay Solomon por suas contribuições para iterações anteriores do esquema de fotogelação. As linhas de celular GS122 e GS304 foram generosamente fornecidas por David Nathanson. Todas as figuras foram criadas com BioRender.com. As instalações centrais da UCLA, os Recursos Compartilhados de Triagem Molecular e o Laboratório de Caracterização de Nano e Pico foram fundamentais para o trabalho. Chen Chia-Chun foi apoiado pelo UCLA Eli e Edythe Broad Center of Regenerative Medicine and Stem Cell Research Program. Grigor Varuzhanyan foi apoiado por um programa de treinamento de biologia celular tumoral NIH Grant (T32 CA 009056).

Materials

1.1 kOhm resistors, 6 W Digikey 35601k1ft
1.7 mL microcentrifuge tube Genesse Scientific 21-108
15 mL conical tube Fisher Scientific 14-959-70C
365 nm LED Digikey ltpl-c034uvh365
384 well plate Bio Greiner One 781090
40 µm cell strainer MTC bio C4040
4-Armed thiol terminated polyethlene glycol (20 kDa) Laysan Bio 4arm-PEG-SH-20K-1g
6 NPN BJTs Digikey 2n5550ta
80 Ohm resistors, 0.125 W Digikey erjj-6enf80r6v
8-Armed norbornene terminated polyethylene glycol (20 kDa) Jenkem Technology A7025-1
Accutase Innovative Cell Technologies AT104500  cell dissociation  reagent
AFM Probes Novascan 0.01 N/m Nominal spring constant, 2.5 µm SiO2 particle
Arduino IDE Arduino 1.8.19
Arduino Nano Makerfire Mini Nano V3.0 ATmega328P Microcontroller Board
bFGF Peprotech 100-18B 20 ng/mL
CCK8 Abcam ab228554
Centrifuge Thermoscientific sorvall legend xtr
CP100ST Gilson F148415 Pipette tips for positive displacement pipette
Cubis Semi-Micro Balance Sartorius MSA225S100DI
DMEM – F12 (50-50) Life Technologies 11330057 1x
DMSO Fisher Scientific BP231-100
DPBS Ca (-) Mg (-) Genesse Scientific 25-508
EGF Peprotech AF100-15 50 ng/mL
Ethanol, Anhydrous Fisher Scientific A405P Add DI water to dilute to 70%
Fisherbrand Class B Amber Glass threaded vials Fisher Scientific 03-339-23C
Fisherbrand Weighing Paper Fisher Scientific 09-898-12B
G21 Supplement Gemini Bio 400-160 50x
Hanks Balanced Salt Solution Thermo Fisher Scientific 14175095
HCl, ACS, 12M Sigma Aldrich S25838A Add DI water to dilute to 1 M
Heparin sodium salt from porcine intestinal mucosa Sigma Aldrich H3149-100Ku 25 µg/mL
HEPES Sigma Aldrich H7006-100G
Hot Air Gun Wagner HT1000
Integrin-binding sialoprotein (IBSP) peptide Genscript Custom Order GCGYGGGGNGEPRGDTYRAY
Lithium phenyl-2,4,6 trimethylbenzoylphosphinate (LAP) , >95% Sigma Aldrich 900889-1G
Magnetic stir plate Thermo Scientific SP194715
Microcentrifuge Thermo Scientific Sorvall legend micro 21R
Microman E single Channel Pipettor Gilson FD10004 Positive displacement pipette
Micropipette Tips Various Manufacturs Various sizes
mLine micropipette Sartorious
N-acetyl Cysteine Sigma Aldrich A7250-10G
Nanowizard 4 Bruker AFM microscope
NaOH Fisher Scientific ss255-1 Add DI water to dilute to 1 M
Normoicin Invivogen ant-nr-1 500x
Osteopontin Peptide Genscript Custom Order GCGYGTVDVPDGRGDSLAYG
Pipet Aid Drummond 4000102
Plain Microscope Slides Globe Scientific 1301
Press-To-Seal silicone Isolator, 12-4.5mm diam x 2mm deep Grace Bio Labs 664201-A Cut so that 8 individual molds are made from a single sheet
Processing Processing 3.5.4
Repeater M4 Eppendorf 4982000322
Repeater Pipette Tips Sartorious 30089430 1 mL sizes
RGD Peptide Genscript GCGYGRGDSPG
Scoth Tape
Serological Pipettes Genesse Scientific 12-102,12-104 5,10 mL Pipettes
Solder Paste Digikey 315-NC191LT15T5-ND
Solder Wire
Straight dissecting forceps VWR Scientific 82027-408
Synergy H1 Plate Reader Biotek
T-75 Cell Culture Treated Flask Genesee Scientific 25-209
Temozolomide Sigma Aldrich T2577 Typically used from 10 µM to 100 µM
Tenascin-C Peptide Genscript GCGYGRSTDLPGLKAATHYTITIR
GV
Thiolated Hyaluronic Acid (700 kDa), 6-8% modified Lifecore Biomedical HA700K5
VWR Spinbar, Flea Micro VWR 58948-375

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Liang, J., Sohrabi, A., Epperson, M., Rad, L. M., Tamura, K., Sathialingam, M., Skandakumar, T., Lue, P., Huang, J., Popoli, J., Yackly, A., Bick, M., Wang, Z. Z., Chen, C., Varuzhanyan, G., Damoiseaux, R., Seidlits, S. K. Hydrogel Arrays Enable Increased Throughput for Screening Effects of Matrix Components and Therapeutics in 3D Tumor Models. J. Vis. Exp. (184), e63791, doi:10.3791/63791 (2022).

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