Les scientifiques conçoivent de nouvelles méthodes dans leur technologie microfluidique pour produire des plateformes optimisées pour la modélisation des tissus et des maladies
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Une équipe de scientifiques, dirigée par Xiling Shen, Ph.D., directeur scientifique et professeur à l’Institut Terasaki pour l’innovation biomédicale (TIBI), a atteint de nouveaux niveaux dans le développement de modèles de patients. Ils ont développé des méthodes améliorées pour générer des micro-organosphères (MOS) et ont montré que ces MOS ont des capacités supérieures pour une variété d’utilisations cliniques. Comme documenté dans une publication récente dans Rapports sur les cellules souches, leur MOS peut être utilisé comme avatars de patients pour des études impliquant une infection virale directe, la pénétration des cellules immunitaires et le criblage de médicaments thérapeutiques à haut débit, ce qui n’est pas possible avec les modèles conventionnels dérivés de patients.
L’équipe du Dr Shen a développé une technologie microfluidique en émulsion pour créer des MOS, de minuscules gouttelettes d’extrait de membrane basale (BME) de la taille d’un nanolitre composées de mélanges de cellules tissulaires qui peuvent être générées à un rythme rapide à partir d’un dispositif automatisé. Une fois les gouttelettes créées, l’excès d’huile est éliminé par un processus innovant de désémulsification de la membrane, laissant derrière lui des milliers de gouttelettes visqueuses de taille uniforme contenant de minuscules structures tissulaires 3D.
L’équipe a ensuite démontré des capacités et des fonctionnalités MOS uniques dans plusieurs expériences inédites. Ils ont pu montrer que le MOS pouvait être créé à partir d’une variété de sources de tissus différentes et que le MOS résultant conservait la morphologie histopathologique, la capacité de différenciation et d’expression génétique, et la capacité d’être congelé et sous-cultivé, comme dans les organoïdes conventionnels. .
Des expériences ont été menées pour tester la capacité d’infecter les MOS avec des virus. Contrairement aux organoïdes conventionnels, le MOS peut être directement infecté par des virus sans élimination ni suspension de cellules de son échafaudage BME environnant, récapitulant ainsi le processus d’infection virale du tissu hôte. L’équipe du Dr Shen a pu créer un atlas MOS des tissus respiratoires et digestifs humains à partir d’autopsies de patients et les infecter avec des virus SRAS-COV-2, suivi d’un dépistage des médicaments pour identifier les médicaments qui bloquent l’infection virale et la réplication dans ces tissus.
MOS fournit également une plate-forme unique pour étudier et développer la thérapie cellulaire immunitaire. Dans la limite de diffusion naturelle des tissus vascularisés, les MOS dérivés de tumeurs ont permis une pénétration suffisante des lymphocytes T immunitaires thérapeutiques tels que CAR-T, permettant à un nouveau test de puissance des lymphocytes T d’évaluer la destruction de la tumeur par les lymphocytes T modifiés. Un tel modèle serait très utile pour étudier la réactivité tumorale et développer des thérapies cellulaires immunitaires anti-tumorales.
Le MOS pourrait être davantage intégré à l’analyse d’imagerie d’apprentissage en profondeur pour le dépistage rapide des médicaments de biopsies de tumeurs cliniques petites et hétérogènes. De plus, l’algorithme a pu distinguer les effets des médicaments cytotoxiques des effets cytostatiques et les clones résistants aux médicaments qui donneront lieu à une rechute ultérieure. Cette capacité révolutionnaire ouvrira la voie à l’utilisation du MOS en clinique pour éclairer les décisions thérapeutiques.
« Le Dr Shen et son équipe continuent d’affiner et d’améliorer la technologie MOS et de mettre en lumière sa polyvalence, non seulement en tant que modèle physiologique pour le dépistage de traitements personnalisés potentiels, mais aussi pour les études sur les maladies et diverses autres applications », a déclaré Ali. Khademhosseini, Ph.D., directeur et PDG de TIBI. “Cela semble être la vague du futur pour la médecine de précision.”
Les auteurs sont : Zhaohui Wang, Matteo Boretto2, Rosemary Millen, Naveen Natesh, Elena S. Reckzeh, Carolyn Hsu, Marcos Negrete, Haipei Yao, William Quayle, Brook E. Heaton, Alfred T. Harding, Else Driehuis, Joep Beumer, Grecia O . Rivera, Ravian L van Ineveld, Donald Gex, Jessica DeVilla, Daisong Wang, Jens Puschhof, Maarten H. Geurts, Shree Bose, Athena Yeung, Cait Hamele, Amber Smith, Eric Bankaitis, Kun Xiang, Shengli Ding, Daniel Nelson, Daniel Delubac, Anne Rios, Ralph Abi-Hachem1, David Jang, Bradley J. Goldstein, Carolyn Glass, Nicholas S. Heaton, David Hsu, Hans Clevers, Xiling Shen.
Ce travail a été soutenu par un financement des National Institutes of Health (R35GM122465, U01CA217514, U01CA214300) et du Duke Woo Center for Big Data and Precision Health.
