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3D Ex Vivo 患者組織プラットフォーム

がん免疫モデルを臨床に近づける

3D in vitro ヒト細胞ベースモデルと in vivo 動物モデルの両方が進歩しているにもかかわらず、臨床試験に入ったがん治療薬の97%は規制当局の承認を得ることができません。 この承認率の低さを克服するためには、ヒト腫瘍の不均一性と分子・遺伝的複雑性をよりよく模倣した、患者に関連したトランスレーショナルシステムが必要です。

  • 本来の腫瘍微小環境(TME)に対する薬物効果の理解
  • 一般的な細胞生存率(CTG など)だけでなく、より正確な洞察を取得
  • 免疫チェックポイント阻害剤(ICI)を含むがん免疫 I/O)薬を内因性免疫細胞で評価

3D ex vivo 患者組織プラットフォームは、内因性の免疫細胞集団がそのまま存在する患者腫瘍において、単剤療法や併用療法の薬剤応答を評価するための、非常にトランスレーショナルなスクリーニングアッセイです。 自己免疫細胞との共培養に使用するオプションを含みます。

ユニークな 3D Ex Vivo 患者組織プラットフォーム

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3D Ex vivo 患者組織プロジェクトについてご相談ください。

特徴 アプリケーション リードアウト


従来モデルを超える進歩

近年、TME は、がんの進行や転移、治療効果に重要な役割を果たしていることが示されています。 しかし、ヒトの TME を正確に表現する研究モデルは不足していました。 従来のモデルに伴う課題には、以下のようなものがあります。

  • 2D 細胞株などの in vitro アッセイでは、患者由来の腫瘍とその TME の複雑さと不均一性が欠けている。
  • PDX や GEMM のような in vivo モデルは、開発がより複雑で、スループットも低い。

3D ex vivo 患者組織プラットフォームは、腫瘍の複雑さ(3Dアッセイ)を維持し、患者の自己 TME をアッセイに含めることで、代替アプローチを提供します。

患者組織の生物学的保存

最も臨床的な ex vivo 患者組織プラットフォームにより、化合物/治療薬候補の臨床への進展について、より良い情報に基づいた意思決定を行います。

モデルの比較

低(×)、中(~)、高(✓)

特質

2D培養

オルガノイド

In vivo Ex vivo
生理学的複雑性 X ~
スループット X ~
クリニックへの翻訳可能性 X ~ ~

3D Ex vivo 患者組織プロジェクトについてご相談ください。

特徴

  • 生理学的関連性の持つ3Dモデルです。 最も生理学的関連性の高い前臨床環境における、3Dネイティブ TME を持つ新鮮な患者組織のがん免疫治療効果を理解してください。 内因性の免疫細胞、線維芽細胞、その他の間質成分を含むネイティブTMEを保存します。患者からアッセイプレートまで 24 時間以内で。
  • 複数のリードアウトです。 効率的な併用療法や投与レジメンの評価のためのハイコンテンツイメージングや、免疫集団の詳細な評価のためのフローサイトメトリーなど、さまざまな測定値から選択することができます。
  • 自家 PBMC との共培養が可能です。 強化されたTMEで化合物の有効性をテストします。
  • 信頼性と再現性のあるデータです。 殺腫瘍性と免疫細胞増殖は、表現型分析によって正確に測定され、重要な研究開発の意思決定をサポートします。
  • スタマイズ可能な 384 ウェルプレートフォーマットです。 患者専用プレート:384 ウェルフォーマットのハイドロゲルマトリックスに 50-300 の患者腫瘍組織を直接播種します。

アプリケーション

TME の複雑さを示し、患者の腫瘍生物学を維持するために、広範な固形腫瘍に対して確立された ex vivo 試験プロトコルです。

  • in vitro ICI 評価を含む、単剤および併用療法の評価です。

ICIに対する NSCLC 患者サンプルの応答は臨床データと相関する

ペムブロリズマブ、イピリムマブを含む SoC 治療に対する 25 の NSCLC 患者サンプルの応答の違いを示すヒートマップです。

  • 後期前臨床候補の評価

サイトカイン分析でHCIの結果を確認

a) NSCLC 患者の ex vivo 腫瘍組織は SEA に強く応答し、CD3/CD28 ビーズとペムブロリズマブ治療(6日間)には中程度の応答を示しました。
b) 培地のみおよび SEA 条件下での NSCLC 腫瘍体(DAPI:核、TRITC:アクチン)
c) HCI 応答の測定は、様々な時点(2、4、6日)でサイトカイン分析によって確認されました。 IO治療による IFNγ、グランザイムB、IL-2 の増加は、免疫介在性死滅メカニズムを裏付けています。

  • 応答者/非応答者のプロファイルを同定する可能性

乳がん患者組織サンプルにおける SoC 薬剤に対する応答の違い

a) 異なる治療条件に対するOBS004の応答画像例です。b) 5-FUとドキソルビシンの6点濃度曲線に対する患者特異的感度(乳癌4検体)です。c) 標準治療薬に対するSoCの応答を示すヒートマップです。

  • Immune response testing in patient tumors with enhance TME
  • Potential for selection of indication for clinical trials

リードアウト

以下を含む複数のリードアウトが利用可能

  • ハイコンテンツイメージング: f3Dでの ex vivo 患者培養における(免疫)がん化合物の表現型効果を評価する機能的アッセイ
  • FACS: プライマリーサンプルの免疫ニッチ組成に関する知見を得るため。 最大10枚のマーカーパネルを、お客様のプロジェクトのニーズに合わせてオーダーメイドできます。
  • IHC: 初回サンプルにおける腫瘍、間質、免疫の含有量を確認し、特異的標的発現を解析します。
  • サイトカイン分析: 機能的な読み出しにおいて、それらが効果を発揮する前の細胞プロセスを示すことができるサイトカインを深く知ることができます。
  • シークエンシング: ex vivo プライマリーサンプルの遺伝子および転写プロファイルを解析します。

Crown Bioscience の ex vivo 患者組織プラットフォームは、提供するいくつかの高含有イメージングに基づくスクリーニングアッセイのひとつです。 これらには以下が含まれます。

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