A Microfluidic Platform for Culture and Drug Screening of Ex Vivo Tumour Explants

Un défi majeur en oncologie clinique et pharmaceutique est de prédire les réponses des patients aux médicaments anticancéreux. Pour cette raison, les chercheurs ont développé des modèles précliniques prédictifs dans l'espoir qu'ils pourront fournir aux patients un plan de traitement qui sera très probablement efficace pour leur cancer. Plusieurs modèles de tumeurs précliniques sont à la disposition des chercheurs, notamment 1) la culture de cellules cancéreuses en 2D, 2) les modèles de tumeurs in vivo et 3) les modèles de tumeurs 3D. Les cultures de cellules en 2D sont faciles à reproduire mais négligent la tridimensionalité de la structure tumorale et des interactions entre les cellules cancéreuses et le microenvironnement tumoral. La production des modèles in vivo prend du temps et demande beaucoup de travail, et ils échouent souvent à prédire l'efficacité clinique des médicaments en raison des différences entre les espèces. Des modèles de tumeurs 3D ont été développés pour combler le fossé entre les modèles 2D et in vivo: contrairement aux modèles 2D, les modèles de tumeurs 3D imitent l'architecture tumorale, sont d'origine humaine, et sont plus faciles à utiliser que les modèles in vivo. Les modèles de tumeurs 3D sont divisés en trois sous-groupes: 1) sphéroïdes (c.-à-d. culture 3D de lignées cellulaires cancéreuses), 2) organoïdes (c.-à-d. culture 3D de cellules cancéreuses primaires) et 3) explants de tissus tumoraux cultivés ex vivo. Parmi les trois sous-groupes, les explants de tissu tumoral sont le seul modèle qui ne nécessite pas la désintégration du tissu tumoral. Les tissus tumoraux intacts sont facilement disponibles après la chirurgie et conservent les informations spatiales et reflètent l'hétérogénéité inhérente de la tumeur. Avec ces informations, cette thèse se concentre sur les explants tumoraux ex vivo comme modèle préclinique prédictif. Les deux principaux défis liés au travail avec ces explants de tissus tumoraux sont la viabilité ex vivo à court terme du tissu tumoral et le faible débit de ce système modèle. L'objectif principal de mon projet est de résoudre ces problèmes en explorant les facteurs qui contribuent à la viabilité des tissus et de développer un système qui prendrait en charge le dépistage de médicaments à haut débit sur les explants de tissus tumoraux. Pour caractériser les plateformes de culture de tumeurs ex vivo, j'ai comparé la survie ex vivo d'explants de tissus tumoraux appariés qui étaient différents en termes de tailles de tissu et de types de récipient de culture. Des tissus tumoraux microdisséqués (MDT) cultivés sur des puces microfluidiques ont été comparés à des tranches de tissu tumoral cultivées sur des puces microfluidiques ou dans des plaques à puits en plastique conventionnelles. Les résultats de ces travaux publiés dans l'article 1 (Chapitre 4)

Abstract

A major challenge in clinical and pharmaceutical oncology is predicting patients’ responses to anti-cancer drugs. For this, researchers have developed predictive preclinical models with the hope that they will be able to provide patients with a treatment plan that will most likely be effective for their cancer. Multiple preclinical tumour models are available to researchers, including 1) monolayer culture of cancer cells, 2) in vivo tumour models, and 3) 3D tumour models. Monolayer cell cultures are easy to replicate but lack the 3D tumour structure and the interactions between the cancer cells and the tumour microenvironment. In vivo models are the gold standard of preclinical models, yet their production is time-consuming and labour intensive and they sometimes fail to predict the clinical efficacy of drugs due to species differences. 3D tumour models were developed to bridge the gap between 2D and in vivo models: unlike 2D monolayers, 3D tumour models mimic the tumoral architecture and are human-derived and easier to work with than in vivo models. 3D tumour models are divided into three subgroups: 1) spheroids (i.e., 3D culture of cancer cell lines), 2) organoids (i.e., the 3D culture of primary cancer cells), and 3) tumour tissue explants cultured ex vivo. Among the three subgroups, tumour tissue explants are the only model that does not require the disintegration of the tumour tissue. Intact tumour tissues are readily available following surgery and maintain spatial information and reflect inherent tumour heterogeneity. With this information, this dissertation focuses on ex vivo tumour explants as a predictive preclinical model. The two key challenges in working with these tumour tissue explants are the short-term ex vivo viability of the tumour tissue and the low throughput of this model system. The main goal of my project was to address these issues by exploring factors that contribute to tissue viability and to develop a system that would support high throughput drug screening on tumour tissue explants. To characterize ex vivo tumour culture platforms, I compared the ex vivo survival of matched tumour tissue explants that were different in terms of tissue size and culture vessel type. Microdissected tumour tissues (MDTs) cultured on microfluidic chips were compared with tumour tissue slices cultured on microfluidic chips or in conventional plastic well plates. The results of this work published in article 1 (Chapter 4) demonstrate that MDTs cultured in microfluidic chips survive ex vivo culture conditions for up to 15 days, while tissue slices are associated with cell death, loss of proliferation, and hypoxia after more than 5 days in culture.