本文探讨了高内涵成像（HCI）和高内涵分析（HCA）与3D体外肿瘤类器官的结合在药物发现和验证研究方面的优势。越来越多的大型体外筛选研究表明，通过探究大量细胞参数并结合剂量反应评估，可以发现新型临床相关的药物反应生物标志物和重要药物作用。
为什么使用3D体外肿瘤类器官？
如前文所述，肿瘤类器官是具有高度临床相关性的3D体外模型，可用于药物发现和验证研究。Hubrecht Organoid Technology（HUB）建立了稳健可靠的方案，其可以生成能真实再现原始组织生理学的肿瘤类器官。
与其他先进的培养系统相比，由于3D体外类器官的基因和表型极为稳定，所以其具有更高的可靠性和更强的重现性。此外，其生长动力学和性能在多次传代中具有一致性，即具有可用于重复研究的可扩展材料。
由于具有充分定性模型的大型生物库的可用性，体外3D类器官如今更易获得。此类生物库允许研究人员通过高通量平台在实验室进行临床试验，以筛选新型药物和不同的用药策略（例如，多剂量比、组合效应）。
与使用体内模型相比，鉴于需要测试多种可能组合，肿瘤类器官基质筛选非常适合测试联合治疗的加性、协同或拮抗作用。当涉及到定量肿瘤学试剂的疗效和效力时，肿瘤类器官为价值模型，因为其易于扩展，且适用于标准体外检测，例如IC50测量和细胞活力CTG读数。此外，肿瘤类器官适合与免疫细胞共培养，以进行早期免疫肿瘤学疗效药物评价。
总之，肿瘤类器官为各种应用（例如，体外药物筛查）提供一种快速且性价比高的模型，并显示出对患者药物反应的高度可预测性。这些有益特性使研究人员能够在早期药物发现时做出更好的决策，并增强对所选候选药物具有更佳可转化性的信心。
肿瘤类器官与基于图像的表型分析的结合
扼要重述上文，HCI通常描述基于图像的自动化高通量技术，而HCA表示应用于HCI数据的多参数算法。近年来，技术的巨大进步使得工具可以同时评估单个细胞的多个分子参数（使用荧光染料），包括细胞和核形态、受体内化、细胞活力、细胞周期状态和蛋白质聚集。
通过将这些临床相关3D体外肿瘤类器官与创新性HCA相结合，研究人员能够在复杂细胞系统（包括来自球体、类器官和共培养物以及微环境的多细胞结构）的背景下开发极为详细的细胞生理学特征。将这些技术进行配对的最终目标是提供高度可预测性和可转化性的临床前数据，以确定其对肿瘤类器官生长和发育的影响。
举例来说，人源卵巢肿瘤类器官可以通过包含数千种化合物的模型库进行筛选，以确定其对肿瘤类器官生长和发育的影响（图1）。第一阶段需要使用两种不同的卵巢肿瘤类器官模型来优化实验设置。然后进行第二阶段试验，将在1-5个肿瘤类器官模型中筛选化合物库。第三阶段是可选阶段，可能涉及目标基因的敲落（例如，使用慢病毒），然后是第四阶段，即先导化合物的识别和验证。
图1：使用具有高度可预测性的3D体外肿瘤类器官模型筛选数千种化合物以进行导联选择
用于评估药物反应的多种量化数据
通过将HCI筛选平台与3D体外类器官结合，研究人员能够测量基础参数（例如，类器官和细胞核的数量、形状和大小）以及更复杂的参数（例如，网络形成、突出物、管腔形成和平面极性）。总之，这些测量可对具有特异性突变和不同基因背景的类器官治疗效果进行独特鉴定。这种读出功能依赖于先进技术，包括自动化液体处理和完全集成的机器人筛选平台（例如，Apricot S3、CyBio Felix和Tecan Fluent），结合检测系统（例如，Tecan Infinite 200 Pro、Molecular Devices SpectraMax iD3、Luminex Guava FACS）和全自动成像系统（例如，Molecular Devices ImageXpress Micro XLS、ImageXpress Micro Confocal）。
下图显示了一项将HCI与人源3D肿瘤类器官（以及来自同一患者的匹配正常类器官）相结合的研究（图2）。左图证明了5-FU对肿瘤类器官的有效杀伤性。右图显示了正常结直肠类器官的上皮细胞层变薄。这些数据有助于预测后续体内研究中的潜在脱靶效应。
图2：用于测量肿瘤和正常类器官（源自同一患者）中肿瘤杀伤和非致命毒性的代表性3D图像分析：5-FU诱导的肿瘤类器官杀伤（左）和正常结直肠类器官的上皮细胞层变薄（右）。
筛选和HCI读数
在将HCI筛选平台与3D类器官相结合时，平台应提供以下关键功能：
- 自定义384孔板格式
- 测量300多个形态参数，包括类器官和细胞核的数量、形状和大小、管腔形成以及免疫细胞浸润
- 生长、形态、增殖、细胞周期阻滞、细胞凋亡/细胞死亡和毒性的量化分析
- 抗体、抗体偶联药物、小分子和免疫细胞相互作用的功能测试
下表显示了传统生化方法和HCI在监测表型变化方面的差异：
| Crown Bioscience Available In Vitro Applications | Biochemical | High Content Imaging |
|---|---|---|
| Drug Response | X | X |
| Drug Combinations | X | X |
| Cell proliferation | X | X |
| Cytotoxicity assays | X | X |
| Cell Viablility | X | X |
| Immuno-oncology | X | X |
| Tumor & Nucleus Morphology Change | X | |
| Epithelial Changes | X | |
| Tumor Invasion | X | |
| Necrosis and Apoptosis markers | X | |
| Cell Swelling | X | |
| Cell Cycle Analysis | X | |
| Therapy/Target Localization | X |
以每孔100-500个的密度（在384微孔板中）接种类器官，结合专有的图像分析算法，筛选、量化和识别300多个表型属性中最重要的由治疗诱导的变化，HCI筛选平台与3D类器官的结合可用于针对肿瘤药物发现的一系列重要应用，包括以下内容：
- 表征肿瘤类器官和免疫细胞共培养物的表型变化，以支持体外免疫治疗开发研究
- 使用矩阵筛选评估联合治疗的协同/加性作用
- 用CAR-T细胞共培养物评估肿瘤类器官的杀伤性
- 通过筛选匹配的正常和肿瘤类器官样本来评估优先抑制肿瘤生长的化合物
- 就3D形态特征和变化以及研究药物的作用机制形成重要见解
结论
在大型筛选研究中，通过将临床相关的3D体外肿瘤类器官与HCI和HCA进行配对，研究人员能够在复杂细胞系统和空间生物学的背景下开发极为详细的细胞特征。结合剂量反应研究，能够发现新型高度可转化性的药物反应生物标志物，进一步支持下游药物开发工作。
需要技艺精湛和经验丰富的科学家配备正确的工具，才能将这些技术结合起来。如果您对您的研究项目如何从HCI和肿瘤类器官的结合中获益存有疑问，请联系我们。
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