西安交大科学家研发微型3D芯片:用于脑瘤患者的药物筛选

发布者:hzx312895379最新更新时间:2016-07-26 来源: Ebiotrade关键字:微型芯片  癌症  抗癌疗法 手机看文章 扫描二维码
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    最近,来自美国休斯敦大学和西安交通大学的生物医学工程师,开发了一种微型3D芯片,用于脑瘤患者的药物筛选。这种设备可在相对较低的成本上实现个性化的抗癌疗法。西安交通大学仿生工程与生物力学中心的博士生导师、中组部“青年千人计划”徐峰教授,也是本文共同作者之一。

  虽然细胞芯片(将活细胞排列到固体表面上,分析大量的生物材料)广泛出现在生物医学中,但是目前大多数技术只使用2D细胞培养。因为这些2D设计不能反映大多数组织的原始大环境,它们在药物筛选和临床应用中只有有限的价值。现在,《Scientific Reports》杂志上发表的一项新研究,开发了一种3D芯片用于高通量的药物筛选,从而让侵袭性脑癌患者的个性化治疗成为可能。

  美国休斯敦大学的Metin Akay带领的研究小组,开发了一种药物筛选装置,用于侵袭性肿瘤(称为多形性胶质母细胞瘤脑,GBM)的治疗。Akay说:“GBM是继白血病后的第二大致命癌症,诊断后的平均生存期仅为15至16个月。我们的目标是开发一种新型的、三维水凝胶为基础的系统,用于药物发现和测试药物疗效。”

  用于药物筛选的大多数细胞芯片,被设计成具有微流体通道——是由称为聚(二甲基硅氧烷)(PDMS)的橡胶材料制成的,不能模拟天然的细胞环境。为了克服这一限制,Akay的团队使用了一种新的凝胶称为聚(乙烯)乙二醇二丙烯酸酯(PEGDA)来创建他们自己的芯片。PEGDA水凝胶能透过水和生物分子,所以它可让芯片携带的化学品“智能释放”。芯片在研究小组创建的3D大环境中释放这些化学物质,并测试药物的反应。

  由于3-D组织模型的最新发展,该研究团队创造了更真实的细胞-细胞/细胞-基质相互作用,以模仿在体内环境中的药物筛选。Akay指出:“我们开发的平台将在该领域有巨大的作用,因为它能够使用来自活检的一个非常小的样本,并测试在临床环境以外哪些药物组合和剂量最有效。”

    为了将芯片应用于胶质瘤的药物筛选,该研究团队选择了两种FDA批准的抗癌药物(匹伐他汀和伊立替康)。Akay说:“首先,有一些污染,最初让人失望。但是,在平台中,我们开始看到,在体外利用简单的样品,通过注入肿瘤,我们就可以在7至14天的时间内,建立这些美丽的球体(体外培养的癌细胞的聚集)。”

  在对该设备进行调整后,该研究团队成功地演示了,该芯片在GBM球体上可调节地释放抗癌药及其在周边大环境中测试药物反应的能力。药物应用后的4天时间内,该设备提供了药物筛选结果。

  芝加哥大学的生物系统工程师Savas Tay没有参与这项研究,但是他指出:“将水凝胶和微流体通道的快速印刷相结合,是一项伟大的技术。在其目前的形式中,芯片需要进一步优化和表征以用于药物筛选。药物和细胞分泌的分子通过水凝胶的扩散,可能造成交叉污染的问题,影响读数的准确性。这应该得以更好的表征,并采取策略使各种条件之间的交叉污染最小化。”

  Akay解释说:“因为该芯片设备是可扩展的,因此该研究团队在将来可以调整输入的数量,以同时适应不同数量的药物。此外,我们将使用新鲜切除的人类组织,而不是细胞系,与化疗和免疫治疗药物相结合用于治疗。”

  在未来的应用中,该研究小组打算使用这种芯片,用患者活检获得的组织样本来培养微小的组织样本。这种三维细胞培养平台可以为临床前研究提供有用的和具有成本效益的筛选,特别是在发展中国家。Akay说:“我们的目标是开发某种技术,降低医疗成本,也增加早期确诊患者的福利,并带来更好的疗法”。

  2015年2月,芝加哥大学医学院的研究人员建立了一种模型系统,使用来自患者的多种细胞类型,快速测试可阻断卵巢癌早期转移步骤的化合物。这项研究结果发表在2月5日的《自然通讯》(Nature Communications),首次描述了一种高通量的卵巢癌药物筛选平台,可模拟人体组织的组织结构和功能。相关阅读:Nat Comm:第一个高通量卵巢癌药物筛选平台。

    尽管癌症干细胞(CSC)已成为一个很有前途的研究对象,但是它们很稀少,而分离起来也相当复杂,这使得它们难以应用于药物筛选。最近,佛罗里达大学的研究人员开发出一种新方法,有望克服这一障碍,在微型芯片平台上实现药物筛选。这一成果于近日在线发表在2015年7月的《美国科学院学报》(PNAS)上。相关阅读:PNAS:癌症药物筛选的芯片平台。

  今年6月份,美国约翰霍普金斯大学的研究人员报道称,一种实验室培养的人类神经细胞可与心肌细胞搭档,来刺激收缩。因为加速心跳的神经细胞来自于由人类皮肤细胞制成的诱导多能干细胞(iPS),因此研究人员认为,这些细胞——称为交感神经细胞,将有助于我们研究影响神经系统的疾病。相关阅读:Cell子刊:细胞重编程加速药物筛选。

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