Summary

인간 전혈에서 실시간 세포 독성 분석 실험

Published: November 07, 2014
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Summary

전혈 세포 독성 분석 (WCA)는 형광 현미경 및 자동화 된 화상 처리와 높은 처리량 셀 위치 결정 기술을 통합하여 개발 된 세포 독성 분석이다. 여기서, 우리는 항 CD20 항체로 처리 림프종 세포가 세포 독성 정량적 분석을 제공하는 인간 전혈에서 실시간 분석 할 수있는 방법을 설명한다.

Abstract

전반적인 세​​포 독성의 시간 정보에 대한 액세스를 허용 생균 기반 전혈 세포 독성 분석 (WCA)는 높은 처리량 셀 측위 기술 개발된다. 표적 종양 세포 인구 먼저 배열 형식으로 고정화에 미리 프로그램 및 녹색 형광 세포질 염료로 표시되어 있습니다. 셀 어레이의 형성에 이어, 항체 약물은 인간 전혈과 조합하여 첨가한다. 요오드화 프로피 듐 (PI)는 다음 세포 사멸을 평가하기 위해 첨가된다. 셀 어레이는, 자동 촬상 시스템으로 분석된다. 세포질 염료를 대상으로 종양 세포 인구 레이블하지만, PI는 죽은 종양 세포 인구 레이블. 따라서, 표적 암 세포의 사멸 율은 죽은 표적 세포의 수에 표적 세포 생존 수를 계산함으로써 정량화 할 수있다. 이 방법으로, 연구자들은 시간 의존적 농도 의존적​​ 세포 독성 정보에 액세스 할 수있다. 놀랍게도, 유해 라디오 없다화학 물질이 사용된다. 여기에 제시된 WCA는 림프종, 백혈병 및 고형암 세포주에서 테스트되었습니다. 따라서, WCA는 연구자가 관련성이 높은 생체 조건에서 약물의 효능을 평가할 수 있습니다.

Introduction

제약 산업에서의 최근의 진보는 종양 세포 항체 및 개인화 된 암 치료의 특정 식별을 실현하는데 관심이 높아진있다; 그러나, 여러 가지 장애물 공정에서 발생된다. 전임상 개발에 항암 활성을 에이전트의 단 5 %의 단계 II-III 시험 1, 2에 충분한 효능을 표시 한 후 라이센스가 부여됩니다. 많은 예제 인해 서로 다른 혈액 성분 3-5 그 항 종양 약물은 인간에 주로 실험 동물에 다르게 동작 보여 주었다으로 임상 전략 (생체 외 및 생체 내) 최적입니다.

항암 약물 스크리닝 플랫폼의 필요성을 해결하기 위해 비싼 동물 실험 및 임상 시험 전에 체크 포인트를 제공하기 위해, 인간 전혈 세포 독성 분석 (WCA)는 더욱 중요한 생물학적 환경에서 항 종양 약물의 효능을 평가하기 위해 제안된다.전혈 세포 독성 분석은 항체 및 인간 전혈의 다른 약물 후보 개별 세포의 반응을 평가할 수있다.

WCA는 높은 처리량과 높은 함량 촬상 6 높은 처리량 셀 위치 결정 기술을 통합하여 개발된다. 자동화 된 이미징 시스템을 이용하여 모두 거실과 사균의 수는 고정밀 도로 측정 할 수있다. 인해 표적 세포가 동일한 초점 평면 상에 고정된다는 사실 때문에, WCA는 적혈구의 제거없이 실시간 정량적 세포 독성 분석을 제공 할 수있다. 또한, 자동 촬상 시스템은 그 특정 기준에 도달 한 경우에만 표적 세포 (예., 형광 표지 된 세포 및 세포 형태) 등의 여러 가지 이점 게이팅되고 처리를 제공한다. 또한, 하루에 144 판의 생산을 허용한다. 결과적으로,이 영상 능력과 처리량이 높은 C의 실행을 허용ontent 동시에 높은 처리량 실험. WCA 및 자동화 된 이미징 시스템을 조합함으로써, 높은 처리량 정량 세포 독성 분석은 더욱 중요한 생물학적 환경에서 달성 될 수있다.

Protocol

1. 대상 셀 준비 37 O C에서 (10 % 열 – 불 활성화 소 태아 혈청 (FBS), 4 ㎚ L 글루타민, 500 IU / ml의 페니실린 / 스트렙토 마이신, RPMI 1640 배지) 성장 배지에서 표적 세포 (예. 라지 림프종 세포)를 유지 5 % CO 2 인큐베이터. 15ml의 튜브에 표적 세포 펠릿 시료를 원심 분리기. 원심 분리 시간은 다른 세포 유형에 따라 달라집니다; 라지 세포에 대한 468 XG에 3 분 동안 원심 …

Representative Results

항 CD20 항체 및 림프종 세포 (라지 세포 및 MC / CAR)은 전혈 세포 독성 분석 (WCA) 7,8 입증하는 모델 시스템으로 선택되었다. MC / CAR 세포들은 멤브레인 CD20 낮은 카피 수 있었는 라지 세포는 세포 표면 상 CD20의 높은 카피 수 있었다. 표적 세포는 먼저 녹색 형광 세포질 염료 녹색 염색 96 웰 플레이트에 배열했다. 10000 – 50000 림프종 표적 세포를 각 웰에 고정화 하였다. 갓 그린 인간 전혈 180 ㎕를…

Discussion

WCA는 이상적으로 이러한 CDC와 ADCC 분석 9-11, 같은 및 전임상 동물 시험 전에 기존 대상 검사 한 후 사용 단일 셀 해상도 12-16,와 체외 안티 – 암 검진 도구에서 중요하다. 현재, 이러한 CDC 또는 ADCC 분석 1 차 대상 심사 분석은 모든 단순화 된 미디어 또는 버퍼 시스템에서 수행됩니다. 그러나 이러한 단순화 된 완충 시스템에서 효능을 보여 약물 후보는 항상 더 복잡한 전…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

우리는이 일 [R33 CA174616-01A1]을 자금 NIH에서 국립 암 연구소 (National Cancer Institute)의 IMAT 프로그램을 감사합니다.

Materials

Name of Material/ Equipment Company Catalog Number Name/Discription
Cell attachment 96 well plate kits  Adheren AP9601
Suspension Single cell array 8 well chamber slide Adheren SS0801
Adherent Single cell array 8 well chamber slide Adheren SS0802
Lymphoma cell line CD20+ ATCC CCL-86 Raji cells
Lymphoma cell line CD20- ATCC CRL-8083 MC/CAR
RPMI 1640 with L-glutamine Life Technologies 11875-119
Fetal Bovine Serum Thermo SH30070.01HI
Peni/Strep Life Technologies 15070063
Cytosolic dye Life Technologies C7025 Cell Tracker Green
Rituxan (Biosimilar)  Eureka Therapeutics
Human whole blood Allcells WB001
Propidium Iodide Sigma P4170-10MG
Automatic imaging system Molecular Devices Contact Vendor Cell Reporter
Cell counting program Molecular Devices Contact Vendor Cell Reporter

References

  1. Hutchinson, L., Kirk, R. High drug attrition rates–where are we going wrong. Nat Rev Clin Oncol. 8, 189-1890 (2011).
  2. Moreno, L., Pearson, A. D. Attrition rates be reduced in cancer drug discovery. Informa healthcare. 8, 363-368 (2013).
  3. Seok, J., et al. Inflammation and Host Response to Injury, Large Scale Collaborative Research Program. Genomic responses in mouse models poorly mimic human inflammatory diseases. Proc Natl Acad Sci U S A. 110, 3507-3512 (2013).
  4. Suntharalingam, G., et al. Cytokine storm in a phase 1 trial of the anti-CD28 monoclonal antibody TGN1412. N Engl J Med. 355, 1018-1028 (2006).
  5. Eastwood, D., et al. Monoclonal antibody TGN1412 trial failure explained by species differences in CD28 expression on CD4+ effector memory T-cells. Br J Pharmacol. 161, 512-526 (2010).
  6. Hsiao, S. C., Liu, H., Holstlaw, T. A., Liu, C., Francis, C. Y., Francis, M. B. Real time assays for quantifying cytotoxicity with single cell resolution. PLoS One. 8, 10-1371 (2013).
  7. Wang, S. Y., Weiner, G. Rituximab: a review of its use in non-Hodgkin’s lymphoma and chronic lymphocytic leukemia. Expert Opin Biol Ther. 8, (2008).
  8. Dalle, S., Thieblemont, C., Thomas, L., Dumontet, C. Monoclonal antibodies in clinical oncology. Anticancer Agents Med Chem. 8, 523-532 (2008).
  9. Brunner, K. T., Mauel, J., Cerottini, J. C., Chapuis, B. Quantitative assay of the lytic action of immune lymphoid cells on 51-Cr-labelled allogeneic target cells in vitro; inhibition by isoantibody and by drugs. Immunology. 14, 181-196 (1968).
  10. Korzeniewski, C., Callewaert, D. M. An enzyme-release assay for natural cytotoxicity. J Immunol Methods. 64, (1983).
  11. Gerlier, D., Thomasset, N. J. Use of MTT colorimetric assay to measure cell activation. Immunol Methods. 94, 57-63 (1986).
  12. Toriello, N. M., et al. Integrated microfluidic bioprocessor for single-cell gene expression analysis. Proc Natl Acad Sci U S A. 105, (2008).
  13. Douglas, E. S., Hsiao, S. C., Onoe, H., Bertozzi, C. R., Francis, M. B., Mathies, R. A. DNA-barcode directed capture and electrochemical metabolic analysis of single mammalian cells on a microelectrode array. Lab on a Chip. 9, 2010-2015 (2008).
  14. Mayr, L. M., Bojanic, D. Novel trends in high-throughput screening. Current opinion in pharmacology. 9, 580 (2009).
  15. Zanella, F., Lorens, J. B., Link, W. High content screening: seeing is believing. Trends in Biotechnology. 28, 237-245 (2010).
  16. Coelho, J., P, L., Quinn, S., Murphy, R. F. Automated image analysis for high-content screening and analysis. J Biomol Screen. 15, 726-734 (2010).
  17. Sundberg, S. A. High-throughput and ultra-high-throughput screening: solution- and cell-based approaches. Current Opinion in Biotechnology. 11, 47 (2000).
  18. Simmons, L. A. Personalized medicine is more than genomic medicine: confusion over terminology impedes progress towards personalized healthcare. PERS MED. 9, 85 (2012).

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Cite This Article
Hsiao, C., Lo, Y., Liu, H., Hsiao, S. C. Real-time Cytotoxicity Assays in Human Whole Blood. J. Vis. Exp. (93), e51941, doi:10.3791/51941 (2014).

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