Совместная исследовательская группа POSTECH успешно разработала модель рака желудка с использованием технологии 3D-биопечати и фрагментов раковой ткани, полученных от пациента. Эта инновационная модель сохраняет характеристики реальных тканей пациента и, как ожидается, быстро оценит и спрогнозирует индивидуальную реакцию пациента на лекарственные препараты. Исследование опубликовано в журнале Advanced Science.

Гетерогенность опухолей представляет собой значительную проблему при разработке и лечении онкологических терапий, поскольку реакция пациентов на один и тот же препарат различается, а время лечения является критическим фактором, влияющим на прогноз. Поэтому технологии, которые предсказывают эффективность противораковых методов лечения, играют жизненно важную роль в минимизации побочных эффектов и повышении эффективности лечения.

Существующие подходы, такие как тесты на основе генной панели и модели ксенотрансплантатов, полученных от пациента (PDX), ограничены в своей применимости к определенным пациентам, имеют ограничения в прогнозировании эффектов лекарств и требуют значительного времени и затрат для их внедрения.

В ходе данного исследования исследовательская группа разработала модель рака желудка in vitro, используя технологию 3D-биопечати и тканеспецифические биочернила, включающие фрагменты тканей, полученные от пациента.

Примечательно, что они инкапсулировали раковые ткани в гидрогель децеллюляризованного внеклеточного матрикса (dECM), полученного из желудка, искусственно обеспечивая взаимодействие клеток и матрикса. Совместно культивируя эти ткани с фибробластами желудка человека, они успешно имитировали взаимодействие раковых клеток и стромы, тем самым воссоздав in vivo микросреду опухоли in vitro.

Эта модель продемонстрировала способность сохранять уникальные характеристики тканей желудка отдельных пациентов путем репликации как взаимодействий клетка-строма, так и клетка-матрикс. Она продемонстрировала высокую специфичность в прогнозировании ответов пациента на противораковые препараты и прогноза. Более того, профили генов модели, связанные с развитием рака, прогрессированием и ответом на препараты, очень напоминали профили тканей пациента, превосходя производительность обычных моделей PDX.

Кроме того, быстрый метод изготовления этой модели с помощью биопечати позволяет проводить оценку препарата в течение двух недель после извлечения опухолевой ткани у пациента. Ожидается, что эта эффективная платформа внесет значительный вклад в разработку персонализированных методов лечения рака.

Профессор Чарльз Ли из Лаборатории геномной медицины имени Джексона, возглавлявший исследование, выразил свои ожидания относительно модели: «Воспроизводя взаимодействия раковых клеток со стромой и клеток с матриксом, эта модель повышает точность прогнозов реакции на лекарственные препараты и сокращает ненужное назначение лекарств нечувствительным к лечению пациентам».

Профессор Джина Джанг из POSTECH подчеркнул значимость исследования, заявив: «Это важнейшая доклиническая платформа не только для разработки методов лечения, специфичных для пациента, но и для проверки новых противораковых препаратов и комбинированных методов лечения».