3D-Lungenkrebs-Invasionsmodell
November 2017
University of Geneva, Genf, Schweiz
Lungenkrankheiten enden häufig tödlich, wie z. B. Krebs, der innerhalb eines Jahres nach der Diagnose eine Sterblichkeitsrate von 70 % erreicht. Es mangelt jedoch an wirksamen Mitteln für eine effiziente Diagnose in frühen Stadien. Die Autofluoreszenz-Bronchoskopie ist ein vielversprechendes Instrument zur Unterscheidung zwischen krebsartigem und gesundem Lungengewebe, muss aber noch weiter optimiert werden, um effizient zu sein. Hier wurde ein 3D-Modell entwickelt, um die Invasion menschlicher Lungenkrebszellen in einen funktionalen Luftweg zu reproduzieren. Dabei wurden menschliche Epithelzellen der Atemwege, menschliche Lungenfibroblasten und menschliche Lungenadenokarzinomzellen verwendet, um das Potenzial der Zwei-Photonen-Laser-induzierten Autofluoreszenz zur Unterscheidung von gesundem und karzinogenem Gewebe zu testen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Autofluoreszenz in ähnlicher Weise wie in Gewebeproben von Patienten nachgewiesen werden kann und mit dem Gesundheitszustand in Verbindung gebracht werden kann. Darüber hinaus wiesen die Tumorränder eine spektrale und Intensitätsheterogenität auf, was auf metabolische Veränderungen im Tumor hinweist, die seine Mikroumgebung beeinflussen. Insgesamt stellen die Forscher ein neues Modell zur Verfügung, das zur Erweiterung der Forschung über Lungenkrebs und zur Verbesserung der Effizienz von auf Autofluoreszenz basierenden Diagnoseinstrumenten verwendet werden kann.
Health state dependent multiphoton induced autofluorescence in human 3D in vitro lung cancer model
Vasyl Kilin
Eingestellt am: 22.11.2021
[1] https://www.nature.com/articles/s41598-017-16628-3[2] https://data.jrc.ec.europa.eu/dataset/176d71e6-5082-4b29-8472-b719f6bda323
