介绍
三阴性乳腺癌是一种具有临床侵袭性的肿瘤亚型，具有高转移率，复发率和耐药性。目前还没有临床批准的针对这种疾病的小分子靶向疗法，所以发现新的治疗靶点有着迫切需要。源自患者的基于细胞的 3D 癌症模型是癌症研究，药物开发和个性化医疗的非常有价值的工具。原代肿瘤衍生模型可以概括肿瘤异质性和形态，以及复杂的遗传和分子组成，从而加速药物开发和药物测试。然而，执行 3D 检测的复杂性仍然是采用这种化合物筛选方法的障碍。
在本研究中，我们描述了一种成像和细胞培养方法的自动化，这些方法可以批量进行复杂的基于 3D 细胞的实验。我们开发了一个整合的工作单元，其中包括一台 IXM-C HT.ai 共聚焦成像系统，一台自动化 CO2 培养箱，一台自动化移液工作站（Biomek i7），和一台协作机械臂。工作单元流程设置能通过高内涵成像实现化合物测试自动化，培养监测，以及药物表型效应的评价。肿瘤类器官由分离自患者来源的肿瘤 TU-BcX-4IC 原代细胞形成，该外植体代表具有三阴性乳腺癌亚型的化生性乳腺癌。在与化合物一起孵育期间，每天使用透射光成像监测肿瘤类器官。
优势
使 3D 细胞模型复杂流程自动化
调查化合物对患者来源的肿瘤类器官的效果
使用高内涵成像分析肿瘤类器官和表型变化
借助基于机器学习的图像分析，可以表征肿瘤类器官的大小，直径，完整性和光密度。对于终点测定，肿瘤类器官用细胞活性染料染色并使用自动共焦成像系统成像。我们表征了多个可用于研究肿瘤表型和化合物效应的定量参数，包括大小和完整性， 细胞形态和活力，以及确定各种细胞标志物的存在和表达水平。
我们描述了在 3D 癌症检测和化合物筛选中提高通量和自动化的方法和演示工具。此外，我们展示了先进的分析方法和参数，使科学家能够获得有关复杂细胞系统，疾病表型和化合物效应的更多信息。
方法
细胞培养
产生肿瘤类器官和 PDX 类器官的方法（PDXO）如之前所述（Matossian 等人2021）。将原发性肿瘤样本植入 SCID/Beige 小鼠体内并表现出快速的肿瘤生长，14 天达到最大肿瘤体积 >1000 mm3，然后从 2D 培养中扩增的样本中生成细胞系。肿瘤类器官由 2D 扩增的 4IC 细胞形成的。4IC 细胞每孔铺约 2000 个（在U 型底低吸附 384 板中，Corning）并孵育 48 小时，直到它们形成紧密的肿瘤类器官。4IC 细胞使用带补充葡萄糖的 Advanced DMEM 培养基培养含有 NEAA，2mM 谷氨酰胺和胰岛素 120μg/L，10% FBS（Gibco12491-015）。对于代谢测定，类肿瘤用 DMEM + 10% 透析血清培养（2mM 谷氨酰胺，5mM 葡萄糖，无酚红）。
细胞监测和成像
在 ImageXpress Confocal HT.ai 高内涵成像系统（Molecular Devices）上使用 MetaXpress 高内涵图像分析软件采集荧光图像和透射光（TL） 。肿瘤类器官图像在 TL 中获得，间隔约 60 μm。Z-图片组图像是通过 10X 或 20X 物镜使用共聚焦模式获得的。使用 MetaXpress 或 IN Carta 进行分析。
细胞培养自动化和成像流程
类器官的自动成像和分析对于定量评估类器官的表型变化以及增加实验和测试的通量非常重要。我们构建了一个自动化的集成系统，可以自动监测，维护和表征类器官和干细胞的生长和分化，以及测试各种化合物的效果。自动化系统包括 ImageXpress Confocal HT.ai 系统和分析软件，自动化 CO2 培养箱，Biomek i7 移液工作站，机械臂和轨道。由 Green Button Go 解决方案实现机械自动化。
结果
培养和成像 3D 肿瘤类器官
3D 肿瘤类器官培养由原代三阴性肿瘤产生（参见方法部分）。细胞系是通过在 SCID 小鼠中传代原代组织而产生，然后用于 2D 细胞培养。通过在 384 孔低吸附板中培养 2,000 个细胞 48 小时形成肿瘤类器官，然后用来自 NCI（国家癌症研究所）批准的抗癌药物库的化合物处理肿瘤类器官。使用了五个浓度测试。
原代样本 → SCID 小鼠 →2D 扩增 →
3D 微组织 →化合物库筛选
Figure 1. A. 肿瘤类器官形成在铺板后 48h，TL 图（10X）。
B. 化合物处理后的培养的肿瘤类器官。
C. 肿瘤类器官使用 E-cadherin（绿色）， CD44（红色）和 Hoechst 染色，共聚焦图像，20x。
D.肿瘤类器官以化合物处理 5 天然后用 Hoechst 染料（蓝色），钙黄绿素 AM（绿色）and EtHD（红色）染色，10X 物镜，类器官以共聚焦选项成像，15 张图像的 Z-图片组每张间隔 10 µm ，展示的是最大投影叠加图像。使用 Custom Module Editor（MetaXpress 软件）分析识别类器官，细胞核，活细胞和死细胞。
细胞铺板，化合物稀释和添加
移动板子
细胞培养，化合物处理和成像自动化
Biomek 自动化用于化合物稀释，细胞处理和染色。然后每天通过自动成像培养和监测肿瘤类器官。通过基于 AI 的图像分析自动检测和表征肿瘤表型，密度和大小。对于终点法测定，细胞用 Hoechst，钙黄绿素 AM 和 EtHD 的组合染色，并使用 Custom Module Editor 进行分析，以进行复杂的表型分析。
鉴定来自 NCI 库的靶向针对化生性三阴性乳腺癌肿瘤类器官的化合物
3D 肿瘤类器官培养为疾病建模和化合物效应评估提供了非常有用的工具。自动化的工作流程允许大批量合物筛选分析，并提高了分析的重现性和简便性。
肿瘤类器官的自动成像和分析对于定量评估肿瘤类器官的表型变化和监测生物反应的复杂性很重要。来自成像的多种参数结果包括肿瘤类器官的大小，完整性（面积），不同标志物的密度，细胞计数和其他特征。
我们以 5 个浓度 10X 梯度稀释测试了 NCI 库中 168 种化合物的效果：10nM，100nM，1000nM（1μM），10μM 和 100μM。然后，我们使用肿瘤类器官完整性（肿瘤类器官面积）和活力（活细胞%）的评估来识别不同浓度下的 Hits 化合物。鉴定出了几种药物，这些药物显示出了其靶向对传统癌症治疗耐药的肿瘤亚型的功效。下面列出的药物显示了其在指定浓度下对类肿瘤表型的功效（较高浓度也包括列出的较低浓度有效的药物）。
Figure 2. A. 3D 癌症微组织的自动图像分析是使用透射光图像（10X）和 In Carta 软件中基于 AI 的图像分析完成的（分析图例以紫色表示）。
B. 使用 ImageXpress 软件的 Custom Module Editor 功能进行荧光图像的终点法分析。显示图像和分析图例。对细胞评价和类器官表征进行了多次测量。
在指定浓度下有效的化合物列表：
所选化合物的剂量反应和次级表征
选择一组化合物进行二次后续分析。化合物在 1-10000 nM 范围内 7 个浓度进行了测试。EC50 值由使用肿瘤类器官解体度测量来确定的。
结论
我们展示了使用源自原代三阴化生癌细胞样品的 3D 肿瘤类器官的化合物筛选实验。我们测试了 NCI 库中的 168 种化合物，涵盖了多种浓度，并确定了几种在 3D 细胞实验中显示出功效的化合物。
通过整合的自动成像系统，移液工作站，自动培养箱和协作机械臂，使肿瘤类器官检测和化合物处理过程自动化。这些仪器实现了对 3D 细胞模型进行自动化细胞培养，维护和化合物处理，而使这些 3D 模型可用于癌症生物学化合物筛选。
共聚焦成像与 3D 分析相结合，可以对类器官内的细胞进行复杂的定量分析，并对具有不同表型的细胞进行计数和测量。该方法可用于测试抗癌化合物的效果和疾病建模。
关于美谷分子仪器
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