Оптимизация метода определения чувствительности к доцетакселу с помощью опухолевых органоидов рака предстательной железы

Введение. Исследование чувствительности полученных от пациентов опухолевых органоидов к противоопухолевым препаратам представляет собой перспективный подход к персонализированному выбору схемы лечения.

Цель исследования – получение 2 культур опухолевых органоидов предстательной железы, подбор оптимального состава культуральной среды и оценка на полученных органоидных культурах эффективности химиотерапевтического препарата доцетаксел, применяемого для лечения рака предстательной железы.

Материалы и методы. Исходную ткань диссоциировали с использованием гомогенизатора gentleMACS Octo. Полученные клетки культивировали в матриксе Matrigel с различными составами питательной среды для определения оптимального варианта. С помощью MTS-теста проводили оценку жизнеспособности и определяли скорость роста клеток.

Результаты. В работе удалось успешно получить 2 органоидные культуры опухолевых клеток рака предстательной железы и подобрать оптимальный состав питательной среды для культивирования. С помощью цитотоксического теста было показано, что полученные органоидные культуры рака предстательной железы имели разную чувствительность к доцетакселу, что выражалось в разном ингибировании скорости роста опухолевых клеток в 2 линиях.

Заключение. Использование полученных от пациентов опухолевых органоидов рака предстательной железы представляет собой перспективный подход к определению наилучшей схемы лечения пациента. Однако для внедрения в практику требуется проведение дополнительных исследований.

1. Sung H., Ferlay J., Siegel R.L. et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin 2021;71(3):209–49. DOI: 10.3322/caac.21660

2. Злокачественные новообразования в России в 2021 году (заболеваемость и смертность). Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2022. 252 с.

3. Sandhu S., Moore C.M., Chiong E. et al. Prostate cancer. Lancet. 2021;398(10305):1075–90. DOI: 10.1016/S0140-6736(21)00950-8

4. Grimaldi A.M., Salvatore M., Cavaliere C. Diagnostic and prognostic significance of extracellular vesicles in prostate cancer drug resistance: A systematic review of the literature. Prostate Cancer Prostatic Dis 2023;26(2):228–39. DOI: 10.1038/s41391-022-00521-w

5. Bumbaca B., Li W. Taxane resistance in castration-resistant prostate cancer: mechanisms and therapeutic strategies. Acta Pharm Sin B 2018;8(4):518–29. DOI: 10.1016/j.apsb.2018.04.007

6. Liu J.M., Lin C.C., Liu K.L. et al. Second-line hormonal therapy for the management of metastatic castration-resistant prostate cancer: a real-world data study using a Claims database. Sci Rep 2020;10(1):4240. DOI: 10.1038/s41598-020-61235-4

7. Jackson S.E., Chester J.D. Personalised cancer medicine. Int J Cancer 2015;137(2):262–6. DOI: 10.1002/ijc.28940

8. Verduin M., Hoeben A., De Ruysscher D., Vooijs M. Patient-derived cancer organoids as predictors of treatment response. Front Oncol 2021;11:641980. DOI: 10.3389/fonc.2021.641980

9. Adamiecki R., Hryniewicz-Jankowska A., Ortiz M.A. et al. In vivo models for prostate cancer research. Cancers (Basel) 2022;14(21):5321. DOI: 10.3390/cancers14215321

10. Liston D.R., Davis M. Clinically relevant concentrations of anti-cancer drugs: a guide for nonclinical studies. Clin Cancer Res 2017;23(14):3489–98. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-16-3083

11. Xu H., Lyu X., Yi M. et al. Organoid technology and applications in cancer research. J Hematol Oncol 2018;11(1):116. DOI: 10.1186/s13045-018-0662-9

12. Rossi G., Manfrin A., Lutolf M.P. Progress and potential in organoid research. Nat Rev Genet 2018;19(11):671–87. DOI: 10.1038/s41576-018-0051-9

13. Byrne A.T., Alférez D.G., Amant F. et al. Interrogating open issues in cancer precision medicine with patient-derived xenografts. Nat Rev Cancer 2017;17(4):254–68. DOI: 10.1038/nrc.2016.140

14. Huang L., Bockorny B., Paul I. et al. PDX-derived organoids model in vivo drug response and secrete biomarkers. JCI Insight 2020;5(21):e135544. DOI: 10.1172/jci.insight.135544

15. Yoshida G.J. Applications of patient-derived tumor xenograft models and tumor organoids. J Hematol Oncol 2020;13(1):4. DOI: 10.1186/s13045-019-0829-z

16. Xu H., Jiao D., Liu A., Wu K. Tumor organoids: applications in cancer modeling and potentials in precision medicine. J Hematol Oncol 2022;15(1):58. DOI: 10.1186/s13045-022-01278-4

17. Beshiri M., Agarwal S., Yin J.J., Kelly K. Prostate organoids: emerging experimental tools for translational research. J Clin Invest 2023;133(10):e169616. DOI: 10.1172/JCI169616

18. Nikulin S.V., Alekseev B.Ya., Sergeeva N.S. et al. Breast cancer organoid model allowed to reveal potentially beneficial combinations of 3,3’-diindolylmethane and chemotherapy drugs. Biochimie 2020;179:217–27. DOI: 10.1016/j.biochi.2020.10.007

19. Poloznikov A., Nikulin S., Bolotina L. et al. 9-ING-41, a small molecule inhibitor of GSK-3β, potentiates the effects of chemotherapy on colorectal cancer cells. Front Pharmacol 2021;12:1–18. DOI: 10.3389/fphar.2021.777114

20. Никулин С.В., Алексеев Б.Я., Полозников А.А., Осипьянц А.И. Первый опыт применения опухолевых органоидов предстательной железы как модели для персонифицированного подбора препаратов. Онкоурология 2023;19(2):41–6. DOI: 10.17650/1726-9776-2023-19-2-41-46

21. Hafner M., Niepel M., Chung M., Sorger P.K. Growth rate inhibition metrics correct for confounders in measuring sensitivity to cancer drugs. Nat Methods 2016;13(6):521–7. DOI: 10.1038/nmeth.3853