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# 生物学# 癌生物学

膀胱癌研究モデルの進展

新しいモデルが膀胱癌の治療と行動についてより深い洞察を提供してるよ。

Jennifer L. Rohn, B. O. Murray, J. Gao, K. Swarbrick, A. Freeman

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膀胱癌モデルが画期的な進展膀胱癌モデルが画期的な進展を遂げる役立つ。革新的なモデルが理解と治療テストの向上に
目次

膀胱癌は深刻な健康問題で、治療に最もお金がかかる癌の一つなんだ。毎年、もっと多くの人がこの病気と診断されていて、膀胱癌による死亡者数も増えてる。膀胱癌の治療法は癌の種類やステージによって異なるけど、全体的に見てこの40年間、他の癌の種類と比べて治療の結果はあまり改善してないんだ。

膀胱癌の種類

膀胱癌には主に2つの形態がある:筋肉非侵襲性膀胱癌(NMIBC)と筋肉侵襲性膀胱癌(MIBC)。NMIBCはより一般的で、膀胱癌の約75%を占めてる。このタイプは、癌の攻撃性に応じて低リスク、中リスク、高リスクに分けることができる。それぞれのカテゴリーには異なる治療オプションがあるよ。

NMIBCの第一選択治療法としては、腫瘍を取り除く手術、バシラス・カルメット・ゲリン(BCG)ワクチンを使った免疫療法、ミトマイシンCやシスプラチンなどの薬を使った化学療法が一般的なんだ。NMIBCが進行している場合、ジェムシタビンを他の化学療法薬と組み合わせた第二選択治療が行われることもある。

高リスクNMIBCでは再発の可能性が高くて、治療後でも癌が戻ってくることがあるし、場合によっては筋肉侵襲性癌に進行することもある。

MIBCはより攻撃的な治療が必要で、通常は化学療法から始まり、膀胱を完全に取り除く手術が行われる。このタイプの膀胱癌の生存率は心配な状況で、治療後5年生存するのが約49%、10年生存するのが36%しかいないんだ。回復した人たちも、病気や治療の影響で日常生活にいろいろな問題を抱えることが多い。

膀胱癌治療の課題

膀胱癌の治療が難しいのは、その多様性によるものだね。腫瘍はそれぞれ違う振る舞いをするから、各タイプの癌に合った効果的な治療法を見つけるのが難しい。この治療結果の不一致が、他の癌タイプに比べて進展が遅れている理由かもしれない。

今、多くの研究所ではマウスをモデルとして膀胱癌を研究しているけど、マウスを使うのにはいくつかの課題がある。労力がかかるしお金もかかるし、動物実験に関する厳しい規制もある。また、マウスで病気を確立するのに何ヶ月もかかることがあり、時には人間の癌細胞が人間の体での振る舞いとは異なることもある。このミスマッチが、膀胱癌を研究するためのより良いモデルの必要性を浮き彫りにしているんだ。

膀胱癌モデルの新しいアプローチ

一つの有望な新しいアプローチは、人間の腫瘍細胞を使って人間に似た環境を作ることだ。研究者たちは3D細胞培養システムを使って、腫瘍細胞をより複雑な配置で育てる方法を探求している。この方法なら、腫瘍の中で細胞同士がコミュニケーションを取るのと似たように、癌が進行して治療にどう反応するかをより正確に再現できるかもしれない。

研究者たちはまた、人間の膀胱組織を模した小さな臓器モデルの開発にも進展を見せている。これらのモデルは人間の細胞を使って、正常な膀胱組織に非常に似た構造を作ることができる。癌細胞が周囲の環境とどう相互作用するのか、そして異なる治療にどう反応する可能性があるのかを観察できるんだ。

私たちの研究室では、尿の中で生き残ることができる人間の膀胱組織の3Dモデルを作成した。これは膀胱癌研究にとって重要なモデルで、人間の特定の膀胱細胞から作られていて、癌が人間の膀胱に似た環境でどう発展するのかを研究するのに役立つんだ。

また、この膀胱モデルと一般的な膀胱癌細胞株からの癌細胞スフェロイドを組み合わせて、よりリアルな設定でこれらの癌細胞がどう振る舞うのかを調べている。膀胱癌の診断に重要なマーカーを使って、私たちのモデルが患者の実際の腫瘍のように振る舞うかどうかを評価できるんだ。

3Dヒト尿路モデルの理解

私たちの膀胱癌モデルを確立するために、まずユニークな3D構造の中で育てた膀胱細胞から始めた。これらの細胞は人間の膀胱に見られる層を形成することができる。これらの細胞が膀胱癌スフェロイドと相互作用することを許可することで、癌がより現実的な設定でどう振る舞うのかを観察できるんだ。

モデルをテストしたとき、低グレードと高グレードの癌スフェロイドが、私たちの膀胱モデルに統合されると異なる特性を示すことがわかった。低グレードの癌スフェロイドは丸い形を保っていたのに対し、高グレードのスフェロイドは広がって膀胱組織の層に統合されていた。この違いは重要で、癌の異なるグレードが体内でどう振る舞うかを反映しているからだ。

バイオマーカーでモデルを評価

私たちのモデルが人間の膀胱腫瘍を正確に表現しているかどうかを評価するために、特定のバイオマーカーの発現を調べた。これらのバイオマーカーは癌の種類やその攻撃性を特定するのに役立つ。例えば、GATA3というタンパク質は通常、低グレードの膀胱腫瘍に見られるけど、高グレードの腫瘍には存在しない。

私たちのモデルでは、GATA3は低グレードの癌スフェロイドに存在していて、私たちのモデルが実際の腫瘍の特性を反映していることを確認した。また、CK7やCK20など、膀胱癌の診断に一般的に使われる他のタンパク質も調べた。CK7は私たちのモデル全体で発現していたけど、CK20は両方の癌タイプには存在しなかった。このことは典型的な癌の振る舞いと一致しているんだ。

細胞同士をくっつける役割を持つカドヘリンも癌の進行において重要だ。低グレードの膀胱腫瘍では、E-カドヘリンが一般的に発現していて、細胞の接着をサポートする一方、高グレードの腫瘍ではN-カドヘリンが発現していて、より攻撃的な振る舞いを示すことが多い。私たちのモデルでは、適切なスフェロイドにおいて予想されるE-カドヘリンとN-カドヘリンの発現が確認できた。これも研究における関連性をさらにサポートしているね。

癌の進行指標

マトリックスメタロプロテイナーゼ(MMPs)は、細胞の移動や浸潤に関わる酵素で、癌の進行と関連している。私たちは、私たちのモデルで育てた癌スフェロイドにおけるMMP-2とMMP-9の発現を調べた。どちらの酵素も私たちの低グレードと高グレードのスフェロイドに存在していて、移動や攻撃的な振る舞いについての洞察を提供している。

細胞増殖マーカーKi-67を使うことで、癌細胞が私たちのモデルにどれだけ適応したかを理解するのに役立った。低グレードの癌スフェロイドでは、Ki-67が発現していて、これらの細胞が活発で増殖していることを示していた。一方、高グレードの癌スフェロイドではKi-67の発現が限られていて、尿の環境で成長するのに苦労していることを示唆しているんだ。

化学療法の効果テスト

私たちはまた、自分たちのモデルが治療のテストにどれだけ使えるかを評価した。膀胱癌の標準的な治療の一つがミトマイシンC(MMC)で、癌細胞のDNAを損傷させることで効果を出す。私たちは異なる用量のMMCを癌モデルに適用して、癌細胞を殺す効果を調べた。

低グレードのRT112モデルでは、MMC治療によって明らかな損傷と細胞死の兆候が見られ、スフェロイドの形態に変化が現れた。高グレードのT24モデルでも同様の傾向が見られたけど、いくつかのスフェロイドは未治療の対照群に比べて小さく、より損傷を受けていた。

結論

人間の膀胱癌細胞を正常な膀胱組織に組み込んだ3Dモデルは、このタイプの癌を研究する新しい方法を提供している。人間の細胞を尿環境の中で使うことで、癌がどう発展して異なる治療にどう反応するかを観察するより現実的な設定を作ることができたんだ。

私たちの発見は、このモデルが新しい治療法をテストするための可能性があることを示していて、研究者たちが膀胱癌を分子レベルでよりよく理解する手助けができるんだ。完全な免疫系や血液供給が欠けているなどの限界はまだあるけど、この新しいアプローチは今後の膀胱癌研究や治療のさらなる進展につながる可能性があるんだ。

さらに、研究者たちがこれらのモデルを強化するために取り組む中で、患者由来の腫瘍細胞を使うというエキサイティングな可能性もある。これにより、新しい治療法のテストにより個別化されたアプローチが可能になり、異なる癌が個人でどう振る舞うかについて貴重な洞察を提供できるかもしれない。これらのモデルを開発・改良し続けることで、膀胱癌との戦いにおけるより良い戦略や治療法への道を切り開いていけるんだ。

オリジナルソース

タイトル: 3D-UHU-TU: A Three-Dimensional Bladder Cancer Model in a Healthy Urothelial Environment

概要: Bladder cancer cases and fatalities continue to rise worldwide with treatment outcomes not improving in the last four decades. Poor translation of potential new therapies from pre- clinical studies to the clinic could be one reason behind this. The patient-derived xenograft (PDX) mouse is the gold-standard for testing new bladder cancer therapies, but there are key physiological and molecular differences between mouse and human bladders. Thus, more human cell-based models may improve translation of treatments. Here, we introduce a bladder cancer microtissue model called 3D Urine-tolerant Human Urothelium-Tumour (3D-UHU-TU), which incorporates spheroids derived from human bladder cancer cell lines RT112 (low grade) and T24 (high grade) into the previously published 3D-UHU healthy urothelial model in a 100% urine environment. Both low- and high-grade 3D- UHU-TU models were characterised using immunofluorescence and immunohistochemistry staining with diagnostic markers (CK7, CK20 and GATA3), cadherin markers (E- and N-Cadherin), invasion and migration markers (MMP-2 and MMP-9) and a proliferation marker (Ki-67). Both models expressed the correct markers in the correct spatial areas. We also investigated the utility of both 3D-UHU-TU models as a platform to test treatments, using the conventional chemotherapeutic Mitomycin C as proof of principle. After 2 hours of treatment and 24 hours of recovery, cell lysis and nuclear damage were observed in both low- and high- grade cancer spheroids, with minimal damage to the surrounding healthy urothelium. At higher doses, cancer spheroids either disintegrated or were reduced in size, with the healthy urothelium still intact. Taken together, 3D-UHU-TU is a novel, in vitro model for testing both the safety and efficacy of new treatments. Furthermore, our work lays the foundation for testing treatments on patient-derived tumour spheroids in a personalised medicine approach.

著者: Jennifer L. Rohn, B. O. Murray, J. Gao, K. Swarbrick, A. Freeman

最終更新: 2024-10-24 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.22.619472

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.22.619472.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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