LLNL科學(xué)家使用生物3D打印技術(shù)了解癌癥的擴(kuò)散

魔猴君  行業(yè)資訊   1582天前

勞倫斯·利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（LLNL）的研究人員將3D生物打印與計(jì)算流程模擬相結(jié)合，以更好地了解轉(zhuǎn)移過(guò)程中癌癥的擴(kuò)散。

LLNL研究的首席研究員莫妮卡·莫亞（Monica Moya）表示：“計(jì)算建模絕對(duì)是一個(gè)有用的工具，但您仍然需要將其與真實(shí)事物進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。通過(guò)這種方法，我們可以根據(jù)驗(yàn)證模型的需要，使生物學(xué)變得簡(jiǎn)單而干凈，并且可以增加生物學(xué)和計(jì)算模型的復(fù)雜性。生物學(xué)中的物理問(wèn)題，該論文確實(shí)提供了一個(gè)框架，因?yàn)槟梢匀绾卧隗w外模型中使用這些模型并進(jìn)行模擬，以真正增強(qiáng)該領(lǐng)域的實(shí)力?！?/span>

在LLNL進(jìn)行的計(jì)算機(jī)分析揭示了癌細(xì)胞聚集在3D打印的血管結(jié)構(gòu)中的模式。圖片來(lái)自LLNL。

急需3D打印癌癥解決方案

150多年以來(lái)，人們已經(jīng)知道癌細(xì)胞可以侵入繼發(fā)部位并引起腫瘤，但是要預(yù)測(cè)這些生長(zhǎng)的確切軌跡仍然是不可能的。醫(yī)生目前無(wú)法早期定位和治療癌癥，這使得它們很難治療，而且當(dāng)大腦中出現(xiàn)生長(zhǎng)時(shí)，它們幾乎總是致命的。莫亞描述了癌細(xì)胞擴(kuò)散，附著并生長(zhǎng)在血管壁上的過(guò)程，就像在土壤中種植種子一樣。 莫亞解釋說(shuō)：“腫瘤細(xì)胞傾向于從原發(fā)腫瘤中逃逸，并通過(guò)脈管系統(tǒng)傳播。它們最終附著在血管壁上，穿過(guò)內(nèi)皮進(jìn)入組織，并像種子一樣在土壤中生長(zhǎng)?！?/span>

由于研究中每個(gè)血管系統(tǒng)之間的分化因子數(shù)量眾多，因此通過(guò)研究進(jìn)一步了解細(xì)胞在何處著陸幾乎是不可能的。測(cè)量機(jī)械力（例如，體內(nèi)動(dòng)態(tài)流體流動(dòng)）還需要大大簡(jiǎn)化現(xiàn)有的測(cè)試模型，從而限制了它們?cè)诘贸鼋Y(jié)論時(shí)的用處。盡管先前有關(guān)癌癥生長(zhǎng)的大量研究都涉及計(jì)算機(jī)建模，但通過(guò)原位測(cè)試驗(yàn)證這些假設(shè)非常重要。如果證明正確，那么這些理論將成為理解流型，血管幾何形狀和組織順應(yīng)性在血管內(nèi)播種中的作用的關(guān)鍵。因此，擁有高度詳細(xì)的模型對(duì)于充分利用癌癥研究的洞察力至關(guān)重要。

盡管驗(yàn)證的重要性，但方法通常僅限于使用微流體設(shè)備，這些設(shè)備沒(méi)有管狀通道或血管順應(yīng)性，這是體內(nèi)模型的兩個(gè)重要特征。微流體設(shè)備還缺少循環(huán)腫瘤細(xì)胞（CTC）可用的全部附著位點(diǎn)，并且它們的幾何形狀無(wú)法在模型之間精確復(fù)制。

LLNL小組的血管結(jié)構(gòu)顯示出與真實(shí)人腦組織相同的儲(chǔ)能模量。圖片來(lái)自LLNL。

LLNL團(tuán)隊(duì)基于水凝膠的設(shè)備

為了克服現(xiàn)有微流體設(shè)備的局限性，LLNL團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種基于水凝膠的血管流動(dòng)設(shè)備。利用定制的基于擠出的3D打印機(jī)，可以對(duì)犧牲生物墨水進(jìn)行圖案化，然后將其嵌入到明膠纖維蛋白水凝膠中。然后排空光通道，并注入永生化的人腦內(nèi)皮細(xì)胞，形成血管樣組織。 盡管使用水凝膠可以實(shí)現(xiàn)多種血管幾何形狀，但研究人員最初選擇制造簡(jiǎn)化的筆直和分支幾何形狀。通過(guò)從基本結(jié)構(gòu)入手，該團(tuán)隊(duì)旨在根據(jù)測(cè)試過(guò)程中的許多連續(xù)小變化得出更廣泛的結(jié)論。血管總的來(lái)說(shuō)是小動(dòng)脈的大小，有兩個(gè)45°分層分支點(diǎn)，子血管直徑越來(lái)越小。

為了測(cè)試其附加的血管系統(tǒng)，LLNL團(tuán)隊(duì)將其連接到氣動(dòng)流體供給系統(tǒng)。 7天后，內(nèi)皮細(xì)胞完全覆蓋了所有暴露的通道表面，形成了內(nèi)皮襯層的匯合層。隨后，對(duì)容器進(jìn)行一系列流速測(cè)試，并用共聚焦顯微鏡成像以評(píng)估其對(duì)變化流速的響應(yīng)。

研究人員得出結(jié)論，他們的組合驗(yàn)證方法已經(jīng)成功地找到了癌細(xì)胞行為的模式。圖片來(lái)自LLNL。

發(fā)現(xiàn)該凝膠的最終儲(chǔ)能模量與人腦組織中報(bào)告的儲(chǔ)能模量相似，因此非常適合測(cè)試CTC附著的可能性。過(guò)濾轉(zhuǎn)移的乳腺癌細(xì)胞，使其以1690μl/ min的平均流速循環(huán)通過(guò)生物打印裝置1小時(shí)。然后將設(shè)備固定，染色和成像以確定CTC的連接位置。測(cè)試表明，CTC傾向于將其附著在船只的分支點(diǎn)上，而不是其筆直部分。持續(xù)的模擬顯示3D打印動(dòng)脈的壁切應(yīng)力（WSS）水平也是附著率的重要因素。盡管在直通道中對(duì)癌細(xì)胞施加了更大的剪切應(yīng)力，但發(fā)現(xiàn)在較小區(qū)域觀察到的更高的WSS可以增強(qiáng)其錨定作用?；谒麄兊陌l(fā)現(xiàn)，LLNL團(tuán)隊(duì)得出結(jié)論，他們進(jìn)行越來(lái)越復(fù)雜的計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)模擬的策略取得了成功。研究人員認(rèn)為他們的方法是使用計(jì)算模型確定癌細(xì)胞如何擴(kuò)散到遙遠(yuǎn)器官的第一步。

點(diǎn)評(píng)：使用這種方法，我們能夠測(cè)試，觀察和測(cè)量以前不可能的生物學(xué)現(xiàn)象。通過(guò)將我們的工程平臺(tái)與計(jì)算模型配對(duì)，我們可以直接詢問(wèn)轉(zhuǎn)移細(xì)胞的行為以及控制轉(zhuǎn)移細(xì)胞的規(guī)則，這比單獨(dú)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)要快得多?！?/span>

利用3D打印對(duì)抗癌癥

研究人員經(jīng)常將增材制造用作發(fā)現(xiàn)更多有關(guān)癌細(xì)胞的方法，其最終目的是找到與致命疾病作斗爭(zhēng)的方法。來(lái)自日本名古屋市大學(xué)的科學(xué)家已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種新型的3D打印癌癥藥物遞送系統(tǒng)。該團(tuán)隊(duì)使用聚合物水凝膠制造了可植入的貼劑，該貼劑被證明能夠攜帶脂質(zhì)體阿霉素藥物。

弗吉尼亞聯(lián)邦大學(xué)的一位助理教授已使用3D打印創(chuàng)建了腫瘤細(xì)胞的實(shí)時(shí)模型。這一突破可以使癌癥研究人員更好地了解疾病的進(jìn)展。

來(lái)自美國(guó)和德國(guó)的研究人員已經(jīng)制作出了膠質(zhì)母細(xì)胞瘤（GBM）（一種侵略性腦癌）的3D生物打印模型。生物制造的細(xì)胞結(jié)構(gòu)有可能幫助臨床醫(yī)生更好地了解這種疾病，并加速發(fā)現(xiàn)新的抗擊這種疾病的藥物。

來(lái)源：https://www.3ddayin.net/xinwenpindao/guowaikuaidi/39585.html