b[$l{RQ[? 休斯敦大学的Akay生物医学实验室的研究小组报告说,他们改进了先前在实验室中开发的微流控脑癌
芯片。新型芯片允许多次同时给药,并对胶质母细胞瘤(GBM)患者(最常见的恶性脑肿瘤)进行大规模的药物反应平行测试。
LI"ghz=F *.W![%Be e9N"{kDs6 b~%(5r. CXvL`d" “新芯片产生肿瘤球体或簇,并提供对这些GBM肿瘤细胞对各种浓度和药物组合的反应的大规模评估。该平台可以优化使用来自GBM患者的稀有肿瘤样品,以提供有价值的有关肿瘤生长和对药物疗法的反应的见解”,生物医学工程学教授兼系主任John S. Dunn说道。该论文发表在IEEE医药与生物学工程学会的医学与生物学工程学开放期刊的创刊号上。
SP5/K3t-* F7cv`i?2." wGLZzqgq 快速评估一种癌症药物有效性的主流方法是探究其相比典型的癌症治疗方案是否有显著改善,在典型的癌症方案中,先给予化疗药物,然后进行几个月的测试,如果第一种药物无效,则患者应换用另一种药物。新设备可以在短短两周内确定最佳药物组合。
^MQ7*g6o PHZA?>Q7Z NC@OmSR\0 Akay的团队对肿瘤活检中取得的切片进行培养并将其放入芯片中。然后,他们将化学疗法药物添加到芯片的微阀中,以探究可以杀死最多肿瘤细胞的最佳药物组合和特定比例。
{ p1#H` D{ @x nOp\43no 该小组在体外培养了来自GBM细胞系以及患者来源的GBM细胞的3D肿瘤球体或簇,并研究了替莫唑胺和NF-κB抑制剂组合对肿瘤生长的影响。
v#nYH?+~mJ Y2QlK1.8V JEs?Rm1^. “我们的研究表明,这些药物组合使用时,在抑制球体形成方面具有协同作用,并建议该脑癌芯片能够在体外对3D癌症肿瘤进行大规模,廉价且样品有效的药物筛选。此外,该平台还可以应用于相关的组织工程药物筛选研究。”助理教授Yasmine Akay补充道。
|f?tyQ X0Xs"--} 9.D'! 论文链接:
https://10.1109/OJEMB.2019.2962801 q<D'"7#.