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利用3D细胞培养技术降低风险,自信推进候选药物项目

3D细胞培养技术克服了2D(单层)细胞培养试验的局限性,考虑到了肿瘤微环境对肿瘤进展和治疗耐药性的影响。尽管潜在的抗癌药物在使用2D体外模型进行临床前试验时显示出很高的疗效,但其中约95%1的药物因缺乏疗效和毒性过高而未能通过临床试验。这是因为2D细胞培养试验并不能近似模拟肿瘤生长和增殖的生理条件,因此不能真正预测临床反应。因此,使用能模拟人体组织环境(包括体内细胞-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)的肿瘤特异性3D培养模型至关重要。这使得您能够在更准确复制人体的系统中测试抗癌药物。

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重建的基于板的3维筛查测定可预测体内反应

在2022年美国癌症研究学会年会上发表。

我们的能力:我们正在利用3D细胞培养技术来增强您的临床前研究

Predictive Oncology®患者来源、器官特异性、肿瘤特异性3D培养平台对获取准确的临床反应数据至关重要

我们的使命是为客户提供先进的肿瘤特异性3D体外模型,从而降低候选抗癌药物在临床试验中的失败率。我们持续投资于促进肿瘤药物筛选和研究的创新技术。Predictive Oncology® 3D体外模型为我们提供了一种新工具,可为肿瘤和免疫肿瘤疗法反应的早期评估提供更可靠的结果。

这些独特的细胞培养模型提供了人体组织的3D重建,准确地代表了每种疾病的状态,并提供了一种环境,让您可以更真实地模拟所期望在体内获得的药物反应。这个全面的3D培养平台整合了器官特异性细胞和细胞外元素,以保持肿瘤与其周围环境之间的关键相互作用。这种技术让您能够在药物研发进程的早期排除无效化合物,并继续研发有潜力的候选药物。

我们使用的Predictive Oncology®器官特异性3D培养模型能为您带来什么?

Predictive Oncology®模型获得的结果与临床反应显示出高度的相关性。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。Predictive Oncology®模型的特点包括:

  • 来自实体瘤和血液恶性肿瘤的癌细胞系的3D球形模型(表1)。
  • 在3D ECM中生长的原发性肿瘤患者衍生模型,用于治疗急性髓系白血病和多发性骨髓瘤等疾病
  • 共培养/多区室模型:例如,重构转移(r-Met)多室模型是目前唯一可利用转移细胞群进行靶标发现和药物测试的模型
  • 完全针对目标肿瘤和组织进行定制:兼容多种细胞类型、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

表1:提供3D模型系统

模型

肿瘤

人类 | 小鼠

共培养*

(含肿瘤细胞系)

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)

MSC

BMMC

PBMC

T细胞

纯化免疫细胞

多发性骨髓瘤BMMC

急性髓系白血病BMMC

健康骨髓单核细胞

肿瘤

骨髓毒性

实体肿瘤转移

人类

小鼠

r-Breast

BT-474

CAL51

MCF10进展

MCF7

MDA-MB-231

SK-BR3

T47D

ZR75

4T1

EMT6

E0071

PyMT

成纤维细胞

CAF

 

MSC

PBMC

纯化免疫细胞
(T、B、树突状细胞)

HMEC

三阴性(进行中)

ER+/PR+(进行中)

肿瘤

转移

人类

小鼠

r-Lung

A549

NCI-H460

HCC827

 NSCLC(进行中)

肿瘤

转移

人类
r-Stomach

MKN-74

AGS

  肿瘤人类
管形成试验   

HUVEC

内皮细胞

内皮管形成

人类

小鼠

r-Liver(研发中)待定待定 

肝细胞(进行中)

星状细胞

肿瘤

药物代谢和毒性

人类

大鼠

小鼠

r-Pancreas(研发中)

MiaPaca2

PANC-1

   肿瘤人类

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

使用3D细胞培养技术可以进行哪些检测?

  • 抗癌化合物和药物组合(小分子和生物制剂)的功效筛选
  • 评估多种肿瘤免疫疗法,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
  • 挽救失败的候选药物
  • 脱靶毒性评估
  • 评估肿瘤微环境重塑
  • 原发性和转移性肿瘤的药物研发

通过与Predictive Oncology®的合作,我们旨在推动3D细胞培养技术的采用

我们致力于为推动肿瘤治疗药物的高效研发提供解决方案,为此,我们与Predictive Oncology®合作,基于其高度先进的技术开发肿瘤特异性3D临床前模型并将其商业化。例如,重构骨(r-Bone)模型是一种基于平板的3D培养试验,可模拟多发性骨髓瘤、急性骨髓性白血病和实体瘤转移中发现的肿瘤微环境。请参阅我们的技术聚焦并观看我们的网络研讨会,以了解有关该模型特点的更多信息。

参考文献:

  1. Kola I、Landis J。制药行业能否降低患者流失率? Nat Rev Drug Discov. 2004 Aug;3(8):711-5. doi: 10.1038/nrd1470. PMID: 1528673

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