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利用 3D 细胞培养技术降低风险并自信地推进候选药物的开发

3D 细胞培养技术通过考虑肿瘤微环境对肿瘤进展和治疗耐药性的影响,克服了 2D(单层)细胞培养测定的局限性。 尽管潜在的抗癌药物在 2D 体外模型中进行的临床前测试中显示出高疗效,但其中约 95%由于缺乏疗效和高毒性而未能在临床试验中成功。 这是因为 2D 细胞培养测定没有密切模拟肿瘤生长和增殖的生理条件,因此它们不能提供临床反应的真实预测。 因此,使用能够模拟人体组织环境的肿瘤特异性 3D 培养模型,包括体内的细胞-细胞/细胞-细胞外基质(ECM)相互作用,以及缺氧、坏死、血管生成和细胞粘附等现象,是至关重要的。 这使您能够在更准确地复制人体系统的环境中测试抗癌药物。

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重建的基于板的 3D 筛选检测,可预测体内反应

在 AACR 2022 上发表。

我们的能力:我们利用 3D 细胞培养技术增强您的临床前研究

预测性肿瘤学®患者衍生的、器官特异性、肿瘤特异性的 3D 培养平台对于获得准确的临床反应数据至关重要

我们的使命是通过为客户提供先进的肿瘤特异性 3D 体外模型来降低候选抗癌药物在临床试验中的失败率。 我们继续投资于创新技术,以改善肿瘤药物发现和研究。 预测肿瘤学® 3D 体外模型为我们提供了一种新工具,可以为早期评估对肿瘤学和免疫肿瘤学治疗的反应产生更可靠的结果。

这些独特的细胞培养模型提供人体组织的 3D 重建,准确地表示每种疾病状态,并提供了一个环境,您可以在其中更真实地模拟您期望在体内获得 的药物反应。 这个 全面的 3D 培养平台集成了器官特异性细胞和细胞外元素,以维持肿瘤与其周围环境之间的关键相互作用。 这项技术使您能够在药物开发过程的早期消除无效化合物,并继续开发有前途的候选化合物。

我们使用预测肿瘤学®器官特异性 3D 培养模型能为您提供什么?

从预测肿瘤学®模型获得的结果显示与临床反应高度相关。 这意味着它可以帮助可靠地预测潜在治疗药物在一系列癌症模型和组织中的潜在临床结果。 预测肿瘤学®模型的特点包括:

  • 源自实体瘤和血液恶性肿瘤的癌细胞系的 3D 球体模型(表 1)
  • 在 3D ECM 中生长的原发肿瘤的患者来源模型,用于急性髓性白血病和多发性骨髓瘤等疾病
  • 共培养/多区室模型:例如,重建转移(r-Met)多区室模型是唯一可用的模型,可提供对转移细胞群的访问以进行靶点发现和药物测试
  • 完全可针对感兴趣的肿瘤和组织进行定制:它与多种细胞类型、药物类别(包括小分子、抗体、抗体药物偶联物(ADC)、免疫调节剂、CAR-T 细胞等)和下游分析方法兼容

表 1: 可用的 3D 模型系统

模型

类瘤

   人类   |鼠

共培养*

(带肿瘤细胞系)

原代细胞/原代共培养模型  类型物种
r-Bone(骨髓)

NCI-H929

RPMI-8226

U266

KMS-12

XG-6

J558(进行中)

5TGM1(进行中)

间充质干细胞

BMMC

PBMC

T 细胞

纯化的免疫细胞

多发性骨髓瘤 BMMC

急性髓性白血病 BMMC

健康的 BMMC

肿瘤

骨髓毒性

实体瘤转移

人类

小鼠

r-乳腺

BT-474

CAL51

MCF10 进展

MCF7

MDA-MB-231

SK-BR3

T47D

ZR75

4T1

EMT6

E0071

PyMT

成纤维细胞

CAFs

 

MSC

PBMC

纯化的免疫细胞
(T、B、树突状细胞)

HMEC

三阴性(进行中)

ER+/PR+(进行中)

肿瘤

转移

r-肺

A549

NCI-H460 型

HCC827

 NSCLC(进行中)

肿瘤

转移

r-胃

MKN-74

AGS 公司

  肿瘤人类
TUBE 形成测定   

HUVEC

内皮细胞

内皮管形成

人类

小鼠

r-肝脏(开发中)待定待定 

肝细胞(进行中)

星状细胞

肿瘤

药物代谢和毒性

r- 胰腺(开发中)

MiaPaca2

Panc1

   肿瘤人类

*BMMC,骨髓单核细胞;CAFs,癌症相关成纤维细胞;MSC,间充质干细胞;PBMC,外周血单核细胞

我们可以使用 3D 细胞培养技术进行哪些测试?

  • 抗癌化合物和药物组合(小分子和生物制剂)的疗效筛选
  • 评估各种肿瘤免疫疗法,例如抗体 - 药物偶联物(ADC)、双/三特异性抗体、CAR-T 细胞
  • 确定作用机制和免疫调节
  • 确定耐药机制
  • 拯救失败的候选药物
  • 脱靶毒性评估
  • 评估肿瘤微环境的重塑
  • 原发性和转移性肿瘤的药物发现  

通过与 Predictive Oncology® 的合作,我们的目标是推动 3D 细胞培养技术的采用

作为我们专注于提供解决方案以促进肿瘤疗法高效开发的一部分,我们与 Predictive Oncology® 合作,基于其高度先进的技术开发和商业化肿瘤特异性 3D 临床前模型。 例如,重建的骨(r-Bone)模型是一种基于板的 3D 培养检测,模拟了在多发性骨髓瘤,急性髓性白血病和实体瘤转移中发现的肿瘤微环境。 查看我们的 技术聚焦 并 观看我们的网络研讨会 ,了解有关该模型特性的更多信息。

参考文献:

  1.  Kola I,Landis J. 制药行业能否降低流失率? Nat Rev Drug Discov. 2004 年 8 月;3(8):711-5. doi: 10.1038/NRD1470。 PMID:1528673 

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