Krankheitsmodellierung

Krankheitsmodellierung

Die Verwendung von 3D-Zellstrukturen zur Modellierung von Tumoren, Organen und Geweben, um die translationale Forschung zu beschleunigen

Was ist Krankheitsmodellierung?

Die Krankheitsmodellierung ist ein grundlegender Aspekt der biomedizinischen Forschung und umfasst die Entwicklung repräsentativer Systeme, die das Verhalten von Krankheiten in einer kontrollierten Umgebung nachbilden. Diese Modelle helfen Forschern, Einblicke in die zugrundeliegenden Mechanismen von Krankheiten zu gewinnen, die Wirksamkeit potenzieller Therapien zu testen und letztlich den Weg für eine verbesserte Patientenversorgung zu ebnen.

Krankheitsmodellsysteme variieren in Komplexität und Umfang, von einfachen 2D-Zellkulturen bis hin zu komplexen Modellorganismen. Auch wenn Modellorganismen einen In-vivo-Kontext bieten, sind sie meist kostspielig und repräsentieren nicht unbedingt die menschliche Biologie. Andererseits werden seit vielen Jahren herkömmliche 2D-Zellkultursysteme verwendet, die jedoch die komplexe dreidimensionale Struktur und die zellulären Interaktionen in lebenden Geweben nur begrenzt darstellen können. Deshalb haben sich 3D-Zellkulturen als attraktives Modellsystem für die Krankheitsmodellierung erwiesen.

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Registrieren Sie sich für das On-Demand-Webinar „Die Suche nach Antworten: Einsatz von Laborautomatisierung bei der Verwendung von aus Patienten stammenden Tumoren, um relevantere Therapien für klinisch aggressive Krebsarten zu finden.

Nutzung von 3D-Zellmodellen zur Erforschung menschlicher Krankheiten

3D-Zellmodelle rekapitulieren wichtige Aspekte der In-vivo- Gewebe- und Organkomplexität, wodurch sie sich für die Erforschung menschlicher Krankheiten eignen. 3D-Modelle sind nicht nur experimentell leichter zu handhaben als Modellorganismen, sondern können auch von menschlichen Zellen abgeleitet werden, was sie im Hinblick auf die zu erforschende menschliche Krankheit äußerst relevant macht. So können beispielsweise aus iPSC gezüchtete 3D-Gehirnorganoide zur Erforschung neurodegenerativer Erkrankungen wie Alzheimer und Parkinson, Kardioide oder Herzorganoide zur Erforschung kardiovaskulärer Erkrankungen wie Herzinsuffizienz verwendet werden. Aus Tumorbiopsien stammende Patienten-Organoide (PDOs) können als Modelle für die Onkologie-Forschung dienen, um die individuellen Wirkstoffreaktionen eines Patienten zu verstehen und wirksamere Behandlungsoptionen bereitzustellen.

Von Patienten stammende Organoide für die Krankheitsforschung und Wirkstoffentwicklung

Viele Wirkstoffe gegen Krebs scheitern in den späteren Phasen der Wirkstoffentwicklungs-Pipeline und in klinischen Studien, obwohl sie in vitro vielversprechende Daten zu ihrer Wirksamkeit demonstrieren. Diese hohe Misserfolgsrate ist zum Teil auf den Mangel an Vorhersagemodellen zurückzuführen, mit denen Wirkstoffkandidaten in der Frühphase der Wirkstoffentwicklung gescreent werden. Daher besteht die Notwendigkeit, repräsentativere Modelle zu entwickeln und zu verwenden, die sich für effiziente Wirkstofftests eignen, um neue therapeutische Ziele zu entdecken.

3D-Zellmodelle, insbesondere von Patienten stammende Organoide (PDOs), bieten eine vielversprechende Lösung für dieses Problem. In 3D gezüchtete Zellen können Zell-Zell-Interaktionen und die Mikroumgebung des Gewebes, einschließlich der Nischen von Krebsstammzellen, besser imitieren. Studien zeigen, dass Patienten und die von diesen stammenden Organoide in ähnlicher Weise auf Wirkstoffe reagieren, was auf den therapeutischen Wert einer Verwendung von PDOs zur Verbesserung der Behandlungsergebnisse hindeutet. Herausforderungen wie die Reproduzierbarkeit der Tests, die Skalierbarkeit und die Kosten haben jedoch die Verwendung von PDOs in den gängigen Pipelines der Wirkstoffentwicklung eingeschränkt.

Hier präsentieren wir unsere Forschung an von Patienten stammenden Krebs-Organoiden. Unsere Ergebnisse zeigen das überragende Potenzial von PDOs im Vergleich zu anderen Geweben sowohl in der Präzisionsmedizin als auch bei der Hochdurchsatz-Erforschung von Wirkstoffen, wenn Automatisierung mit High-Content Imaging und KI-Datenanalyse eingesetzt wird.

Von Brustkrebspatienten stammende Tumoroide https://main--moleculardevices--hlxsites.hlx.page/en/assets/app-note/dd/img/automation-and-high-content-imaging-of-3d-triple-negative-breast-cancer

Von Brustkrebspatienten stammende Tumoroide

Der dreifach negative Brustkrebs ist ein klinisch aggressiver Tumor-Subtyp mit hohen Metastase-, Rückfall- und Wirkstoffresistenz-Raten. Derzeit gibt es keine klinisch zugelassenen zielgerichteten Therapien mit kleinen Molekülen für diese Krankheit, was die dringende Notwendigkeit unterstreicht, neue therapeutische Ziele zu entdecken. Aus Primärtumoren stammende Modelle können die Heterogenität und Morphologie von Tumoren sowie deren komplexe genetische und molekulare Zusammensetzung nachbilden und damit die Wirkstoffentwicklung und Wirkstoffprüfung beschleunigen. In der vorliegenden Studie beschreiben wir die Automatisierung von Imaging- und Zellkulturmethoden, die das Scale-Up komplexer zellbasierter 3D-Assays ermöglicht.

Mehr über die Forschung zu Tumoroiden aus Brustkrebs

Aus Patienten stammende kolorektale Krebsorganoide (CRC) https://main--moleculardevices--hlxsites.hlx.page/en/assets/scientific-posters/dd/img/automating-high-throughput-screens-using-patient-derived-colorectal-cancer-organoids

Aus Patienten stammende kolorektale Krebsorganoide (CRC)

In diesem Poster demonstrieren wir ihre Nützlichkeit in Hochdurchsatz-Anwendungen unter Verwendung von PDOs für kolorektalen Krebs (CRC). Nach der Behandlung mit ausgewählten krebsbekämpfenden Wirkstoffen in verschiedenen Konzentrationen wurden die PDOs im Laufe der Zeit unter Verwendung von Durchlicht-Imaging überwacht. Anschließend wurde ein auf Deep Learning basierendes Bildsegmentierungsmodell entwickelt, um die Größe, Textur und Intensität der PDOs sowie andere morphologische und phänotypische Messwerte zu analysieren. Unsere Ergebnisse zeigen die Effizienz bei der Verwendung von Assay-fertigen PDOs für Hochdurchsatz-Assays wie dem Screening von Verbindungen.

Mehr zur CRC Organoid-Forschung

Arten von humanrelevanten 3D-Zellkulturmodellen

Es gibt verschiedene Arten von 3D-Zellmodellen, die für die Krankheitsmodellierung und Wirkstoffforschung verwendet werden, darunter Sphäroide, Organoide und Organ-on-a-Chip. Jede Art von 3D-Zellmodell hat einzigartige Vorteile, wobei die Wahl der spezifischen 3D-Modelle vom jeweiligen Forscherbedarf abhängt. Anhand dieser humanrelevanten 3D-Zellmodelle können Forscher die Auswirkungen verschiedener Behandlungen auf das Fortschreiten der Krankheit erforschen, potenzielle Wirkstoffkandidaten identifizieren und Krankheitsmechanismen verstehen.

Anwendung der 3D-Biologie und Forschung zur Krankheitsmodellierung

Die Verwendung von 3D-Zellmodellen bei der Krankheitsmodellierung ist ein schnell wachsender Bereich mit erheblichem Potenzial, unser Verständnis von komplexen Krankheiten zu verbessern und die Entwicklung neuer Therapeutika zu beschleunigen. Molecular Devices hat es sich zur Aufgabe gemacht, diesen Bereich voranzutreiben und den Forschern die Werkzeuge und Technologien zur Verfügung zu stellen, die sie für die Durchführung innovativer Forschung in der 3D-Biologie benötigen.

Die Kombination dieser komplexen Biologie mit fortschrittlichen High-Content Imaging-Techniken, wie sie das ImageXpress Micro Confocal System ermöglicht, eröffnet ein völlig neues Assayniveau. Ein leistungsstarkes automatisiertes konfokales Imaging-Instrument, das mit KI-/Maschinenlernfunktionen für die 3D-Analyse ausgestattet ist, gibt Forschern die Möglichkeit, sehr schnell und auf robuste und skalierbare Weise genaue, quantitative Ergebnisse und Antworten auf ihre Fragen zu erhalten.

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