メむンコンテンツぞスキップ
芋出し画像

オルガノむド・オン・チップ


    Sunghee Estelle Park, Andrei Georgescu, and Dongeun Huh

    元蚘事はこちら。

    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7764943/

    芁旚
    最近の研究により、幹现胞由来の自己組織化した小型臓噚オルガノむドず呌ばれるが、生䜓内の臓噚ず同様の構造的・機胜的特城を持぀こずが明らかにされおいる。
    オルガノむド技術が生物医孊研究の新たなフロンティアを切り開くに぀れ、オルガノむドずその埮小環境を補造、制埡、解析するための革新的な工孊的アプロヌチの必芁性が高たっおいる。
    本総説では、このニヌズを満たすプラットフォヌムずしおのオルガノオンチップ技術を探求し、この技術を掻甚しおオルガノむド研究における䞻芁な技術的課題を解決する方法を怜蚎したす。
    たた、オルガノむド・オン・ア・チップ技術の開発ず応甚における新たな可胜性ず将来の障害に぀いおも述べる。

    発生生物孊ず幹现胞研究の数十幎にわたる研究により、噚官圢成の重芁な偎面をin vitroで再珟する胜力が向䞊したした。近幎、倚胜性幹现胞や成䜓幹现胞の自己組織化特性を利甚しお、オルガノむドずしお知られる噚官型倚现胞構築物を䜜補する研究が倧きく進展しおいる(1, 2)。オルガノむドは、生来の臓噚の埮现構造や機胜的特城を再珟するこずができるため、様々なヒト臓噚の発生、恒垞性、疟患のモデリングのための有望なアプロヌチずしお台頭しおきおいたす(1-3)。
    埓来のオルガノむドの圢成方法は、哺乳類の幹现胞を3次元培逊し、増殖因子を順次添加するものであった。この方法は、その簡䟿さから広く甚いられおきたしたが、珟圚のオルガノむド培逊技術には倧きな改善の可胜性があるこずが認識されおきおいたす。特に、埓来の3次元培逊はランダムな配眮であるため、オルガノむドずその局所環境を正確に制埡するこずが困難であった。たた、既存の培逊系では、噚官圢成の指導的な手がかりずなる耇雑で動的な噚官の埮小環境を再珟する胜力が限られおいる4, 5。このような環境シグナルの欠劂は、より完党でin vivoに近いオルガノむドの発生を再珟性よく達成するための課題ずなっおいたす(3, 6)。

    このような埓来の培逊技術の限界に察凊するため、幹现胞や発生生物孊の研究者は、技術者や物理孊者ず協力し、オルガノむド研究のための高床なin vitro技術の開発に取り組んでいたす。その最前線にあるのが、オルガノむドずオルガン・オン・ア・チップ技術の融合である。

    オルガノ・オン・チップずは


    オルガンオンチップずは、広矩には、ヒト臓噚の機胜単䜍を詊隓管内でモデル化するために蚭蚈された埮现加工现胞培逊デバむスず定矩される(7-12)。䞀般に、オルガン・オン・チップシステムの構築は、察象ずなる臓噚の還元論的分析に基づく蚭蚈原理によっお導かれる図1。たず、察象ずなる臓噚の解剖孊的構造を理解し、生理的な機胜に䞍可欠な基本芁玠に還元するこずから始める。そしお、これらの機胜単䜍を調べるこずで、異なる现胞タむプ、構造構成、噚官特有の生化孊的・物理的埮小環境などの重芁な特城を特定する。䟋えば、肺の肺胞-毛现血管ナニットは、肺胞䞊皮现胞现胞タむプ1ず肺埮小血管内皮现胞现胞タむプ2からなり、互いに密着しお、薄い間質構造組織で隔おられおいたす図1A。䞊皮局ず内皮局はそれぞれ空気ず血流にさらされ、倚局構造の界面は呌吞によっお匕き起こされる呚期的な機械的䌞瞮を経隓する臓噚特異的な埮小環境。

    図1.

    画像
    Organ-on-a-chip の蚭蚈原理

    次に、特定された特城を再珟するために、现胞培逊デバむスが蚭蚈される。この装眮には、倚くの堎合、個別にアドレス指定可胜な耇数のフロヌスルヌ型マむクロチャンバヌが含たれ、现胞皮に䟝存した方法で培逊環境を制埡しながら、耇数の现胞皮を培逊するこずができる。必芁に応じお、機械的、化孊的、電磁気的、光孊的に䜜動させるこずができる郚品を远加し、暙的臓噚の生化孊的・機械的環境を暡倣する。最埌に、゜フトリ゜グラフィヌなどの埮现加工技術により、蚭蚈されたデバむスを補造する(13)。ここで抂説した蚭蚈戊略は、肺の肺胞-毛现血管ナニットの噚官-チップモデルの䜜成に成功した(14)。このシステムは、薄く柔軟な埮小孔のある膜で仕切られた、2぀の重なり合ったマむクロチャネルから構成されおいたすFig. 1B、巊。このように区画化された蚭蚈により、肺胞䞊皮现胞ず肺埮小血管内皮现胞は、それぞれの組織特異的環境すなわち、肺胞偎では空気、血管偎では液䜓の流れにさらされながら、膜の䞡偎で共培逊できるFig. 1B、tright。呌吞時の肺胞-毛现血管界面の倉圢を暡倣するため、この装眮には、培逊チャンネルず䞊んで2぀の䞭空マむクロチャンバヌも装備されおおり、呚期的な真空印加により、现胞が䞊んだ介圚膜の䌞匵が匕き起こされるFig. 1C。

    生きたヒト现胞を、合成的に生成された生理孊的に適切な埮小環境ず統合するこずにより、オルガンオンチップは、生理的恒垞性だけでなく耇雑な疟患プロセスに必芁な統合的な噚官レベルの機胜を暡倣するこずができたす (15, 16)。さらに、異なる噚官チップモデルを流動的に連結するこずで、党身レベルでの倚臓噚盞互䜜甚や生理反応をシミュレヌションできる「ボディ・オン・ア・チップ」システムを構築するこずができる17, 18。これらの高床なモデルシステムは、実際のヒト臓噚の機胜を実珟するにはただ皋遠いものの、ヒトの生理孊および病態生理孊の重芁な偎面を捉えるこずができるため、医薬品、医療機噚、生䜓材料の前臚床評䟡における動物実隓を補完・軜枛する有望なアプロヌチずなっおいたす7, 9, 19。
    たた、臓噚オンチップ技術は、化孊物質、環境物質、消費者補品の健康ぞの悪圱響をスクリヌニングするための魅力的なin vitroプラットフォヌムずなりたす10, 20。

    オルガンオンチップはオルガノむドに䜕ができるのでしょうか

    この問いに答える鍵は、オルガノチップずオルガノむドが、ヒト臓噚の耇雑性を詊隓管内で再珟するずいう同じ目暙に向けた、根本的に異なるが盞補的なアプロヌチであるこずを理解するこずにある。
    オルガンオンチップは、ヒトの臓噚に関する知識をもずに、现胞やその埮小環境を粟密に制埡した人工的な構築物を䜜補する技術である。
    䞀方、オルガノむドは、内圚する発生プログラムに埓い、自己組織化する幹现胞から発生し、生䜓内の臓噚ず同様の構造的・機胜的特性を再珟するこずができる。珟圚、研究者たちは、それぞれのアプロヌチの長所を盞乗的に組み合わせるこずで、より匷力なin vitro技術を開発する可胜性を探っおいる21。ここでは、このアむデアに觊発された最近の研究を抂芳し、オルガノむド研究における䞻芁な技術的課題の解決に、オルガノン・オン・ア・チップ技術がどのように貢献できるかを怜蚎するこずにする。

    課題1オルガノむドの埮小環境制埡

    オルガノむドモデルを構築するための䞀般的な戊略は、倚胜性幹现胞や成䜓幹现胞を3次元環境䞋で培逊するこずである。埓来の3次元培逊技術は、日垞的な実隓宀環境でオルガノむドを䜜補するためのシンプルで効果的な手段であるが、そのシンプルさず䜿いやすさの代償ずしお、正確な制埡ができないこずが倚い。本章では、この問題を詳しく説明し、オルガノチップ技術による新たな解決策を玹介する。

    生化孊的埮小環境の制埡
    オルガノむドの発生には、圢態圢成シグナル䌝達経路を適切なタむミングで掻性化し、现胞運呜の特定ず異なるタむプの现胞の物理的分離を誘導し、自己組織化のプロセスを䞀緒に導くこずが必芁である(22)。埓来のオルガノむド培逊では、定められた時期に倖来性のモルフォゲンを投䞎するこずでこれを実珟しおいる。培逊䞭、オルガノむド内のモルフォゲンや现胞から分泌された可溶性因子の拡散により、幹现胞の局所的な埮小環境における生化孊的募配が圢成される。しかし、このような募配は自然発生的なものであるため容易に制埡できず、生䜓内の噚官圢成における組織パタヌニングに重芁なモルフォゲン分垃の募配を再珟できないこずが倚い(23)。

    この問題を解決するために、研究者たちはマむクロ゚ンゞニアリング技術を掻甚し始めおいる。その代衚的な䟋が、神経管圢成のin vitroモデリングのために開発されたマむクロ流䜓システムである(24)。この装眮には、可溶性因子の゜ヌスずシンクずしお機胜する䞀察のマむクロチャンネルがあり、䞭倮の培逊宀内で胚性幹现胞ESCを含んだハむドロゲル構造䜓を拡散しお、安定したモルフォゲン募配を生成したすFig. 2A。このマむクロ゚ンゞニアリングされたプラットフォヌムは、゜ニックヘッゞホッグShhシグナル䌝達分子ず骚圢成タンパク質BMPが神経管の背腹軞に沿っお察向する募配を暡倣し、脊髄の発生過皋で神経管パタヌニングを誘導するために䜿甚された。この研究により、ESCが空間的に自己組織化し、運動神経现胞に分化しお、生䜓内ず同様の組織パタヌンを圢成するこずが瀺された。
    たた、モルフォゲン募配のマむクロ流䜓制埡により、Shh による ESC の分化の䞻芁な決定因子ず時間動態を調べるこずができ、運動ニュヌロン分化に最適なモルフォゲン濃床の存圚が明らかになった。同様の募配生成法は、ニコチンの倧脳皮質発生ぞの悪圱響を調べるためのヒト脳オルガノむドオンチップの開発にも採甚されおいる25。

    図2

    画像
    オルガノむド・オン・ア・チップの埮小環境の制埡


    最近の研究では、゜ヌスシンク法をマむクロパタヌン化した培逊足堎ず組み合わせるこずで、幹现胞やオルガノむドの培逊に生理的な生化孊募配を発生させられるこずも実蚌されおいる。この戊略は、ヒト腞管から分離した自己耇補䞊皮现胞を、腞の絚毛ず陰窩を暡倣したトランスりェルむンサヌト内のコラヌゲンピラヌずマむクロりェルの埮现加工配列䞊で培逊するこずによっお䜜成された腞オンチップシステムで説明されおいたす図2B(26)。この装眮は、腞管䞊皮の本来の生化孊的ニッチにおけるWntおよびBMPシグナルの盞反する募配を再珟するために䜿甚された。特に、圢態圢成の募配は、幹现胞ず分化した䞊皮现胞がそれぞれ陰窩ず絚毛に限定される、生䜓内ず同様の組織区画化を誘導した。このプラットフォヌムを倧腞クリプトのモデルずしお改良し、クリプト-絚毛軞に沿った炎症性サむトカむンず现菌の代謝物の生理的募配によっお幹现胞の掻性が抑制されるこずを別の研究で明らかにした(27)。

    栄逊䟛絊の制埡
    3次元培逊のオルガノむドは、受動的拡散にのみ䟝存しお、栄逊ず酞玠を受け取り、老廃物を陀去しおいる。しかし、オルガノむドが倧きくなるに぀れお、拡散茞送は、増倧する代謝ニヌズを満たすのに䞍十分ずなり、最終的にはその成長ず成熟を支えきれなくなる(28)。この問題は、今床は、䜓内の胚が、発達䞭の噚官の高い代謝芁求にどのように察凊しおいるのか、ずいう問題を提起する。発生生物孊の研究により、胚発生は血管の発達ず密接に関係しおおり、十分な血液䟛絊を行うこずのできる機胜的な血管系が噚官圢成の埌期に必芁であるこずが立蚌された(29)。この芳察に基づき、オルガノむドの血管圢成は、埓来のオルガノむドモデルにおける栄逊䟛絊ず寿呜の制限ずいう問題を解決する有望な戊略ずしお浮䞊しおいる。

    Shirureらによっお開発された腫瘍オルガノむド・オン・チップが瀺すように、灌流可胜な血管を暡倣するオルガン・オン・チップの胜力30-34は、この取り組みにおいお重芁な圹割を果たすず思われる35。このモデルは、盞互に接続された3぀のチャンバヌからなるマむクロ流䜓装眮で䜜られ、灌流可胜な血管の3Dネットワヌクぞの内皮现胞の血管圢成的自己集合ず、乳癌患者由来のオルガノむド様構築物ぞの血管圢成的成長を支揎したFig. 2C。このプロセスは胚発生時の血管圢成ずは異なるが、マむクロ流䜓プラットフォヌムは、腫瘍の埮小環境の茞送特性をin vivoで再珟した生理的な流動条件䞋で腫瘍の血管圢成ずその灌流を可胜にした。このマむクロデバむスが長期培逊をサポヌトする胜力は、血管新生腫瘍を22日間維持するこずによっお実蚌された。パクリタキセルによる血管灌流埌に腫瘍の成長が著しく抑制されたこずから、このモデルを化孊療法に察する患者特異的な反応の前臚床スクリヌニングに䜿甚できる可胜性も瀺唆された。
    この研究は、3次元倚现胞コンストラクトをマむクロデバむス内で血管圢成および灌流するこずの可胜性を瀺しおいるが、倚胜性幹现胞PSC由来のオルガノむドの培逊では、同じアプロヌチは実蚌されおいない。幹现胞の分化に必芁な特殊な培地が、血管の自己圢成やリモデリングを阻害する可胜性があるため、この皮のオルガノむドの血管圢成には問題がある可胜性がある。そこで、オルガノむドの生産ず長期維持のための栄逊䟛絊を匷化するために、培地の匷制察流ず混合を利甚した小型のバむオリアクタを䜜補するこずが可胜である。この方法は、脳や膵臓のオルガノむドモデルで掻甚されおいたす (36-38)。


    生物物理孊的埮小環境の制埡
    発生途䞊の胚は、単䞀现胞が発生させる牜匕力から、流䜓せん断応力や、倧きな现胞集団の協調的な機械的掻動䟋えば、心臓収瞮、胎児呌吞運動から生じる固䜓機械力たで、様々な皮類の機械力を経隓したす (39)これらの力は、可溶性モルフォゲンや现胞倖マトリックスECMのシグナルず協調しお働き、噚官の発生ず成熟を制埡しおいる40。この生䜓力孊的制埡ができないこずが、培逊で完党に成熟したオルガノむドを開発し、生理孊的に適切なオルガノむドモデルを構築するための限界であるず認識されるようになっおきおいる。

    この問題に察凊するため、最近の研究では、機械的に䜜動可胜なマむクロ゚ンゞニアリングのプラットフォヌムが実蚌され、オルガノむドに生䜓内ず同様の機械的な力を発生させ、加えるこずができるようになった。䟋えば、Leeらは、ヒトPSCsから調補した胃オルガノむドをマトリゲル䞭で培逊し、䞀察のマむクロピペットでカニュレヌションしお、内郚区画に流䜓的にアクセスできる胃オンチップモデルを開発した図2D(41)。
    ピペットに接続された蠕動ポンプにより、このプラットフォヌムは、生䜓内の胃の管腔流ずリズミカルな収瞮を暡倣しお、オルガノむド内に流䜓の流れを発生させた。

    このような機械的に掻性な培逊系は、発達䞭のオルガノむドの構造的・機胜的成熟を促進する生理的なバむオメカニカルキュヌの生成にも利甚できる。このアプロヌチの抂念実蚌は、ヒト腎臓オルガノむド・オン・ア・チップの最近の報告によっお瀺されたした。このオルガノむド・オン・ア・チップは、3Dプリントしたミリメヌトルスケヌルのチャンバヌ内で操䜜し、ヒトPSC由来腎臓オルガノむドの血管圢成ず成熟に察する流䜓の圱響を調べたした図2E(42)。腎臓圢成の間、連続的な流れを加えるこずで、オルガノむド内の内皮前駆现胞が拡倧し、シアストレス䟝存的に灌流可胜な血管が圢成された。特に、この反応は、より成熟した管状構造の生成を䌎っおいた。たた、シアストレスは糞球䜓区画の顕著な血管圢成を誘導し、ポドサむトの足突起の圢成ず成熟を増加させた。このこずから、流䜓が生成する埮小環境の手がかりが、詊隓管内の腎臓オルガノむドの構造ず機胜の発達に寄䞎しおいるこずが明らかずなった。オルガノむドの成熟に察する生理的な流䜓の流れの有益な効果は、膵臓43ず腞44のマむクロ゚ンゞニアリングされたオルガノむドモデルでも説明されおいる。これらの研究は、オルガノむドず臓噚チップを盞乗的に組み合わせるこずで、どちらか䞀方の技術だけでは到達できないレベルの现胞成熟を達成できるこずを䟋瀺しおいたす。

    課題2組織-組織間および倚臓噚間の盞互䜜甚のモデリング


    システムの芳点から芋るず、人䜓の耇雑さは、異なるレベルの組織内および組織間に存圚する構成芁玠間の動的盞互䜜甚に起因しおいたす。このような盞互䜜甚を再珟する胜力は、耇雑な生理孊的システムの統合的な挙動を詊隓管内で暡倣するために䞍可欠である。オルガノむドは、本来の臓噚を構成する现胞型のレパヌトリヌを近䌌的に再珟し、耇雑な现胞クロストヌクを再珟する固有の胜力を持っおいたす。しかし、より高床な組織レベルでの生物孊的盞互䜜甚をモデル化するこずは、珟圚のオルガノむドモデルにおける倧きな課題ずしお残っおいる。本章では、オルガノむド・オン・ア・チップ技術がこの問題にどのような解決策を提䟛しうるかを怜蚎する。

    組織-組織間盞互䜜甚のモデル化
    事実䞊すべおの臓噚においお、異なる皮類の組織間の盞互䜜甚は、臓噚の発生、恒垞性、および疟患においお基本的な圹割を担っおいたす。珟圚、オルガノむド技術を発展させるための努力は、埓来のオルガノむド培逊にはなかった組織型を远加しお、本来の臓噚の特殊な組織の集合ずそれらの動的な盞互䜜甚をより忠実に再珟するこずを目的ずしおいる。これは、オルガノむドの成熟を促進し、耇雑な生理孊的反応をモデル化する胜力を向䞊させる有望なアプロヌチであるこずが瀺唆されおいる(28)。

    この目的のために、オルガノオンチップは、オルガノむドシステムにおいお、異なる皮類の现胞や組織の共培逊のために、より制埡可胜でより助長的な環境を蚭蚈するためのプラットフォヌムを提䟛するものである。このような胜力は、最近、血管を持぀肝臓オルガノむド・オン・チップによっお実蚌された(45)。この研究では、ECMハむドロゲル内で胚性線維芜现胞由来の誘導肝现胞ずヒト内皮现胞を培逊するために、マルチコンパヌトメントのマむクロデバむスが䜜成されたしたFig. 3A。たた、3D コンストラクトは、生䜓内の血液埪環を暡倣するために、実隓宀のロッカヌを䜿甚しお連続的に培地が灌流された。このフロヌ条件䞋で21日間共培逊したずころ、静眮培逊では芳察されなかったアルブミンに察する匷固な染色性を持぀血管新生肝オルガネオむドが埗られた。特に、肝組織ずオルガノむド内の血管系ずの盞互䜜甚により、肝现胞特異的マヌカヌの発珟が増加し、肝機胜が改善するこずが明らかになりたした。たた、共培逊オルガノむドの成熟床が高たるこずで、薬物による肝毒性をより高感床に怜出できるようになった。


    図3.

    画像
    オルガノむド・オン・ア・チップにおける組織-組織、臓噚-臓噚の盞互䜜甚のモデル化


    倚臓噚間盞互䜜甚のモデル化
    人間の生理孊を総合的に理解するための努力は、人䜓を盞互に連結し、䟝存し合う臓噚のシステムずしおモデル化するこずの難しさによっお、これたで困難なものずなっおきた。オルガノむドは、個々の臓噚をモデル化するための匷力なプラットフォヌムであるが、異なる臓噚間の生理的盞互䜜甚を再珟する胜力はただ調べられおいない。ボディヌオンチップ技術17の進歩に基づき、研究者たちは、倚臓噚間盞互䜜甚をシミュレヌトするために、異なる皮類のオルガノむドを共培逊するin vitroプラットフォヌムのマむクロ゚ンゞニアリングを始めおいる。

    Jinらは、幹现胞由来の肝臓、腞、胃のオルガノむドを共培逊するために、マむクロ流䜓アレむを甚いた倚臓噚モデルを開発した図3B(45)。オルガノむドは異なるコンパヌトメントに維持されおいたが、ロッカヌによる培逊宀間の培地フロヌを通じおコミュニケヌションが取れるようになっおいた。この研究の重芁な実蚌は、生䜓内の肝臓ず腞の盞互䜜甚によっお制埡される胆汁酞のホメオスタシスをシミュレヌトするこずであった。このモデルでは、倖来性の胆汁酞に応答しお、腞オルガノむドが産生するパラクラむン因子により肝臓オルガノむドの胆汁酞合成酵玠CYP7A1の発珟が枛少し、臓噚間の生理的クロストヌクが実蚌された。

    このような倚臓噚システムは、バむオ医薬品ぞの応甚を予枬する前臚床モデルの開発に重芁な圹割を果たすず考えられおいる。Skardalらは、マむクロ゚ンゞニアリングされた心臓-肺-肝臓モデルで、この新たな機䌚を探った(46)。このシステムは、3Dプリントされた肝臓ず心臓のオルガノむドを、マむクロ゚ンゞニアリングされた肺の組織ずモゞュヌル方匏で組み合わせ、閉ルヌプで共通の培地で灌流するこずにより構築されたFig. 3C。泚目すべきは、このモデルにより、肺ず心臓の組織間のサむトカむンを介したクロストヌクに起因する、化孊療法薬ブレオマむシンのこれたで知られおいなかった心毒性が明らかになったこずである。さらなる怜蚌が必芁であるが、この研究は、前臚床薬物スクリヌニングのための高床なin vitroプラットフォヌムずしお、マむクロ゚ンゞニアリングされたマルチオルガノむドシステムの可胜性を瀺しおいる。

    課題3 倉動性の䜎枛

    生䜓内での噚官圢成の再珟性が高いのずは察照的に、オルガノむドは、サむズ、構造組織、機胜的胜力、遺䌝子発珟にかなりのばら぀きがある状態で発生したす。この噚官間倉動は、特に疟患モデリング、薬物スクリヌニング、移怍ぞの応甚においお、オルガノむド技術の可胜性を制限する倧きな問題ずしお認識されおきた (6, 28)。䞊述のように、マむクロ゚ンゞニアリングされたオルガノむドシステムは、発生䞭の胚における幹现胞のネむティブニッチを再珟するこずができ、in vivo に䌌た指瀺キュヌを生成する手段ずなり、確率ず倉動を枛らすために噚官圢成の厳密に制埡されたプログラムを再珟するこずができたす。たた、最近のオルガノオンチップ技術の進歩は、この問題に取り組むための、マむクロ工孊的培逊装眮の高床な機噚に䟝存する他のアプロヌチを瀺唆しおいる。

    オルガノむド培逊の自動化制埡
    機械的な自動化の粟床や再珟性は、オルガノむド培逊のような退屈な実隓手順においお、䞀貫性のない手䜜業によるばら぀きを枛少させる方法を提䟛する。しかし、オルガノむドは壊れやすく、サむズも小さく、ダむナミックな培逊が芁求されるため、かさばる実隓噚具を盎接利甚しお自動培逊を行うこずは困難である。マむクロ゚ンゞニアリング・システムは、オルガノむドの生物孊的長さスケヌルで液䜓や組織を正確か぀ダむナミックに取り扱うこずができ、自動化に適したプラットフォヌムであるため、この問題に取り組むのに最適なシステムである。

    䟋えば、完党に自動化されたデゞタルマむクロ流䜓プラットフォヌムは、電極の配列でパタヌン化されたマむクロデバむスにおいお、゚レクトロりェッティングに基づく肝臓オルガノむドの制埡を実蚌したした47Fig. 4A。このシステムは、電極を決められた順序で䜜動させるこずにより、液滎をプログラムされた方法で移動、結合、分割させるこずができたす。このプラットフォヌムを利甚しお、オルガノむド様3次元肝構築物を培地液滎䞭で自動培逊し、肝特異的機胜をモニタリングする研究を実斜した。たた、このシステムのプログラムされた䜜動により、アセトアミノフェンによる肝毒性を人手を介さずに解析するこずが可胜になりたした。このような統合的な自動化は、正確なタむミングでの操䜜や長時間にわたる連続的な正確な操䜜を必芁ずする手順においお、再珟性を実珟するための鍵ずなりたす。

    図4.

    画像
    倉動性䜎枛に向けた先進的なオルガノむド培逊システム


    オルガノむドのハむスルヌプットな操䜜ず解析
    オルガノむドの培逊にマむクロ゚ンゞニアリングされたシステムを甚いるこずのもう䞀぀の利点は、オルガノむドを培逊・分析する密床を倧幅に高めるこずができるこずである。この胜力は、オルガノむドの遞択、操䜜、スクリヌニングをハむスルヌプットで行えるようになるため、ばら぀きの䜎枛に有利に働く可胜性がありたす。Jinらによっお䜜られたマむクロ流䜓プラットフォヌムは、このアプロヌチの初期のデモンストレヌションを提䟛するものである(48)。このシステムには、倚数の腞管オルガノむドを固定化するための埮现加工柱が高密床に配列されおおり、浞透圧倉化やコレラ毒玠の圱響による膚匵を光孊的に枬定するこずができるFig. 4B。特に、メカニカルトラップは、䞍適切なサむズの腞管を物理的に遞別し、分析に適した腞管を捕獲する手段を提䟛するものである。トラップ柱のサむズは埮现加工時に容易に調敎できるため、このアプロヌチはサむズに基づく遞別のために調敎可胜であり、オルガノむド集団の均質性を高めるためのより耇雑なシステムぞの統合も可胜である。同様の戊略は、薬物怜査甚に脳や肝臓のオルガノむドのマむクロ工孊的培逊で実蚌されおいる49, 50。


    バむオセンシングの統合
    培逊プラットフォヌムにバむオセンシング芁玠を組み蟌んで、オルガノむドの連続的なスクリヌニングを可胜にするこずで、倉動性に察凊する取り組みが倧きく促進される可胜性がある。その奜䟋が、ラベルフリヌのバむオセンサヌを組み蟌んだマルチオルガンチップ装眮で、心臓や肝臓のオルガノむドや初代肝スフェロむドの長期モニタリングに利甚されおいたす51。このシステムは、最倧 8 皮類の異なるタヌゲットを高感床か぀広いダむナミックレンゞで怜出できる普遍的な電気化孊的むムノバむオセンシングプラットフォヌムを特城ずしおいるFig. 4C。この倚重怜出胜力は、薬物治療䞭のアルブミン、グルタチオン S トランスフェラヌれ α、クレアチンキナヌれ MB の連続的か぀同時のトリプレット分析によっお実蚌された。本研究では、薬物誘発毒性の枬定に本システムを掻甚したが、オルガノむドから分泌される産物を連続的にバむオセンシングする胜力は、スクリヌニングに基づいおオルガノむド培逊条件を最適化し、倉動を最小限に抑えるために非垞に有甚であるず考えられる。

    今埌の展望

    しかし、珟圚のオルガノむド技術ず、䜓内で臓噚がどのように発生し機胜するかずいう珟実ずの間には、倧きな隔たりがある。オルガノむドずオルガン・オン・ア・チップを組み合わせるこずで、このギャップを埋め、ヒトの臓噚の耇雑な内郚構造を、アクセスしやすく制埡可胜なモデルシステムで再珟するこずが、研究者たちの最終目暙ずなっおいる。この非垞に若い分野の将来を芋据えるず、さたざたな可胜性が芋えおくる。

    オルガノむド・オン・ア・チップの最も有望な応甚䟋は、創薬です。オルガノむドやチップ䞊の噚官だけでは、創薬プロセスで生じる幅広いニヌズに応えるには限界がある。オルガノむドは実際の臓噚ず䌌おいるため、パむプラむンの初期段階でのタヌゲット同定やバリデヌションに適しおおり、䞀方、より再珟性が高く制埡しやすい人工構築物ずしおのオルガノ・オン・ア・チップは、有効性や安党性のスクリヌニングにより適しおいる(9)。この2぀の技術の長所を組み合わせるこずで、オルガノむド・オン・チップは、より汎甚的で予枬可胜な前臚床モデルずしお、埓来の創薬プロセスや新しい創薬プロセスに広く適甚できる可胜性がありたす。

    たた、オルガノむド・オン・ア・チップは、個別化医療のための患者や集団に特化した疟患モデルの構築においおも重芁な圹割を果たす可胜性がある。マむクロ゚ンゞニアリングされたデバむスは、疟患組織の倉化した特性や生物孊的盞互䜜甚を再珟する疟患特異的な培逊環境を䜜り出す手段を提䟛したす(7, 8, 10, 15)。このような機胜を利甚しお、患者由来のオルガノむドを成熟させ、個別化医療ぞのオルガノむドの応甚においお倧きな障害ずなっおいる生䜓内類䌌疟患衚珟型の発珟を匷化するこずができる(28)。

    たた、オルガノむド・オン・ア・チップは、患者由来の組織暙本をオルガノむドずしお甚いお、個別化された疟患モデルを開発するこずも可胜にするかもしれない。患者の生怜から盎接培逊した腫瘍オルガノむドで明らかなように、この皮のオルガノむドはしばしば予枬できない成長パタヌンず実質的な䞍均質性を瀺し(52)、埓来のin vitro技術では取り扱いが困難であった。マむクロ゚ンゞニアリングされたオルガノむドシステムの利点は、これらの問題の解決に貢献する可胜性がある。

    再生医療は、もう䞀぀の重芁な分野である。再生胜力を持぀無限の組織源ずしおのオルガノむドの可胜性に基づき、詊隓管内で膚匵したオルガノむドを動物に移怍し、損傷した臓噚を修埩するこずが可胜であるこずが研究で瀺されおいる(53)。しかし、このアプロヌチの臚床応甚は、移怍の効率の悪さず安党性の懞念から、䟝然ずしお遠い目暙である(28)。オルガノむド・オン・ア・チップは、オルガノむドの䜓倖展開に最適な条件を特定するためのハむコンテンツおよびハむスルヌプット解析のプラットフォヌムを提䟛するこずで、この問題の解決に貢献するこずができるだろう。もう䞀぀の可胜性は、in vitroでの拡倧䞭に、高床な解剖孊的・生理孊的特城血管、神経などをオルガノむドに組み蟌み、in vivoでの生着ず機胜の持続を匷化するこずである。このようなオルガノむドを臚床的な芏暡で補造するための埮现加工装眮の䜿甚は確かに難しいが、ハむスルヌプット培逊システムの開発ぞの取り組みが進むに぀れ、このアむデアは再生医療の新しいフロンティアを切り開く可胜性がある。
    オルガノむド・オン・ア・チップは、倚くの可胜性を秘めた技術ですが、䞀方で、課題も抱えおいたす。䞀般に、オルガノむド・オン・チップモデルはあらかじめ決められた方法で蚭蚈・構築されるため、噚官圢成の過皋で起こるダむナミックな構造、環境、機胜の倉化を再珟するこずには限界がある。この限界に察凊するためには、噚官発生の時空間ダむナミクスを理解する努力ず、噚官発生の進化をオルガノむドのマむクロ工孊的培逊で再珟する高床な工孊技術を考案するこずが必芁である。オルガノむドの圢成には、しばしば、3次元的な構造支持を䞎え、適切な圢態圢成を可胜にするマトリゲルや類䌌の基底膜抜出物からなるハむドロゲルが必芁である54, 55。しかし、これらの材料は、組成の定矩が䞍十分で、バッチ間のばら぀きがあり、高床な環境制埡性を実珟する䞊で問題ずなる堎合がある。珟圚、オルガノむド培逊のために、明確に定矩された調敎可胜な特性を持぀新しいタむプの生䜓材料を蚭蚈する努力が続けられおおり、この問題を解決する鍵になるかもしれたせん(3, 56, 57)。

    たた、マむクロデバむスの補造においお、䜎分子を吞収するこずが知られおいるポリゞメチルシロキサンが優勢であるこずは、医薬甚途においお倧きな懞念事項である(58)。この問題に察凊するため、代替材料や衚面工孊技術の開発が進められおいる(59)。統合された倚臓噚モデルに぀いおは、様々な皮類の现胞の共培逊のための最適な培逊条件や培地組成を特定するためのさらなる調査が必芁である。最埌に、人工オルガノむドの䞉次元性ず構造の耇雑さは、むメヌゞングず分析に独特の課題をもたらすず思われる。最近の脳オルガノむドの報告に芋られるように(60)。この問題は、オルガノむドの正確な䜍眮決めず閉じ蟌めを可胜にし、顕埮鏡むメヌゞングに適した装眮蚭蚈を行うこずで解決できるかもしれない。組織クリアリング法61や高床な3Dむメヌゞング技術62も、解決策ずなりうるだろう。

    オルガノむドに䜕ができるのかずいう疑問は、新しい研究分野ず革新の波を圢成しおおり、科孊ず工孊の幅広い分野からのむンプットによっお進化し続けるだろう。珟圚最も進んでいる 2 ぀の䜓倖蚺断技術の長所を組み合わせるには、物理科孊ず生物科孊の間で、アむデア、芖点、専門知識、リ゜ヌスを掻発に亀換するこずが必芁です。このような取り組みが進行䞭であるこずから、オルガノむドの最高峰はただ来おいないず蚀えるでしょう。

    謝 蟞

    G. Al、G. S. Worthen、A. Paris の各氏に感謝する。

    資金提䟛 この研究は米囜囜立衛生研究所NIH1DP2HL127720-01, 1UG3TR002198-01, and 1UC4DK104196-01National Science Foundation (CMMI:15-48571), Paul G. Allen Family Foundation, the Alternatives Research and Development Foundation, and the University of Pennsylvaniaから支揎を受けおいるD.H.はNIH Director's New Innovator AwardおよびCancer Research Institute Technology Impact Awardを受賞しおいる。

    脚泚

    競合する利益。D.H.ぱミュレヌト瀟に出資しおおり、同瀟にコンサルティングを行っおいる。

    蚘事情報

    サむ゚ンス 著者原皿、PMC2020幎12月26日に公開。
    最終線集版ずしお公開。
    サむ゚ンス. 2019 Jun 7; 364(6444): 960-965.
    doi: 10.1126/science.aaw7894
    PMCIDPMC7764943
    NIHMSID: NIHMS1655356
    PMID: 31171693

    Sunghee Estelle Park,1 Andrei Georgescu,1 and Dongeun Huh1,2,3,*

    1Department of Bioengineering, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA.

    2Institute for Regenerative Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA.

    3NSF Science and Technology Center for Engineering Mechanobiology, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA.

    *Corresponding author. ude.nnepu.saes@dhuh

    Copyright notice

    The publisher's final edited version of this article is available at Science

    See other articles in PMC that cite the published article.


    匕甚文献及び泚釈

    1. Clevers H, Cell 165, 1586–1597 (2016). [PubMed] [Google Scholar]

    2. Lancaster MA et al., Science 345, 1247125 (2014). [PubMed] [Google Scholar]

    3. Rossi G et al., Nat. Rev. Genet 19, 671–687 (2018). [PubMed] [Google Scholar]

    4. Sasai Y, Cell Stem Cell 12, 520–530 (2013). [PubMed] [Google Scholar]

    5. McCauley HA et al., Development 144, 958–962 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    6. Yin X et al., Cell Stem Cell 18, 25–38 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    7. Huh D et al., Trends Cell Biol. 21, 745–754 (2011). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    8. Bhatia SN et al., Nat. Biotechnol 32, 760–772 (2014). [PubMed] [Google Scholar]

    9. Esch EW et al., Nat. Rev. Drug Discov 14, 248–260 (2015). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    10. Zhang B et al., Nat. Rev. Mater 3, 257–278 (2018). [Google Scholar]

    11. Polacheck WJ et al., Lab Chip 13, 2252–2267 (2013). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    12. Yum K et al., Biotechnol. J 9, 16–27 (2014). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar] 

    13. Whitesides GM et al., Annu. Rev. Biomed. Eng 3, 335–373 (2001). [PubMed] [Google Scholar]

    14. Huh D et al., Science 328, 1662–1668 (2010). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    15. Ebrahimkhani MR et al., Drug Discov. Today 19, 754–762 (2014). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    16. Benam KH et al., Annu. Rev. Pathol 10, 195–262 (2015). [PubMed] [Google Scholar]

    17. Wang YI et al., Adv. Healthc. Mater 7, 1701000 (2018). [Google Scholar]

    18. Sung JH et al., Anal. Chem 91, 330–351 (2019). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    19. Polini A et al., Expert Opin. Drug Discov 9, 335–352 (2014). [PubMed] [Google Scholar]

    20. Cho S et al., Curr. Opin. Biotechnol 45, 34–42 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    21. Takebe T et al., Cell Stem Cell 21, 297–300 (2017). [PubMed] [Google Scholar]

    22. Kretzschmar K et al., Dev. Cell 38, 590–600 (2016). [PubMed] [Google Scholar]

    23. Rogers KW et al., Annu. Rev. Cell Dev. Biol 27, 377–407 (2011). [PubMed] [Google Scholar]

    24. Demers CJ et al., Development 143, 1884–1892 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    25. Wang Y et al., Lab Chip 18, 851–860 (2018). [PubMed] [Google Scholar]

    26. Wang Y et al., Biomaterials 128, 44–55 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    27. Wang Y et al., Cell. Mol. Gastroenterol. Hepatol 5, 113–130 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    28. Clevers H et al., Cell Stem Cell 20, 759–762 (2017). [Google Scholar]

    29. Weinstein BM, Dev. Dyn 215, 2–11 (1999). [PubMed] [Google Scholar]

    30. Kim S et al., Lab Chip 13, 1489–1500 (2013). [PubMed] [Google Scholar]

    31. Hasan A et al., Biomed. Microdevices 17, 88 (2015). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    32. Kolesky DB et al., Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A 113, 3179–3184 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    33. Wang X et al., Lab Chip 16, 282–290 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    34. Chen MB et al., Nat. Protoc 12, 865–880 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    35. Shirure VS et al., Lab Chip 18, 3687–3702 (2018). [PubMed] [Google Scholar]

    36. Lee SH et al., Adv. Healthc. Mater 7, 1701111 (2018). [Google Scholar]

    37. Berger E et al., Lab Chip 18, 3172–3183 (2018). [PubMed] [Google Scholar]

    38. Qian X et al., Cell 165, 1238–1254 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    39. Vining KH et al., Nat. Rev. Mol. Cell Biol 18, 728–742 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    40. Mammoto T et al., Development 137, 1407–1420 (2010). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    41. Lee KK et al., Lab Chip 18, 3079–3085 (2018). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    42. Homan KA et al., Nat. Methods 16, 255–262 (2019). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    43. Tao T et al., Lab Chip 19, 948–958 (2019). [PubMed] [Google Scholar]

    44. Workman MJ et al., Cell. Mol. Gastroenterol. Hepatol 5, 669–677.e2 (2018). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    45. Jin Y et al., Adv. Funct. Mater 28, 1801954 (2018). [Google Scholar]

    46. Skardal A et al., Sci. Rep 7, 8837 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    47. Au SH et al., Lab Chip 14, 3290–3299 (2014). [PubMed] [Google Scholar]

    48. Jin BJ et al., Biomicrofluidics 8, 024106 (2014). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    49. Zhu Y et al., Lab Chip 17, 2941–2950 (2017). [PubMed] [Google Scholar]

    50. Wang Y et al., Lab Chip 18, 3606–3616 (2018). [PubMed] [Google Scholar]

    51. Zhang YS et al., Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A 114, E2293–E2302 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    52. Weeber F et al., Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A 112, 13308–13311 (2015). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    53. Nakamura T et al., Cell. Mol. Gastroenterol. Hepatol 5, 51–60 (2018). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    54. Lancaster MA et al., Nature 501, 373–379 (2013). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    55. Lancaster MA et al., Nat. Biotechnol 35, 659–666 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    56. Lou YR et al., Biotechnol. Adv 36, 132–149 (2018). [PubMed] [Google Scholar]

    57. Cruz-Acuña R et al., Matrix Biol. 57–58, 324–333 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    58. Berthier E et al., Lab Chip 12, 1224–1237 (2012). [PubMed] [Google Scholar]

    59. Ren K et al., Anal. Chem 82, 5965–5971 (2010). [PubMed] [Google Scholar]

    60. Karzbrun E et al., Nat. Phys 14, 515–522 (2018). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    61. Chen YY et al., Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A 113, 14915–14920 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

    62. Galland R et al., Nat. Methods 12, 641–644 (2015). [PubMed] [Google Scholar]

     
     

    hommejian1

     
     
    コロナに関する疑問を切掛にコロナワクチン関連情報を収集。 皆さんず共有するためテヌマ毎にマガゞンを䜜成。テヌマ増加で分割したした。 こちらでは、ワクチン組成や生䜓改倉等の理科技術系ヌ生物・医・工・物理・化孊境界領域の知識を䞻に扱いたす。 hommejian2 は文系テヌマ

    あなたぞのおすすめ