Sistema microfisiológico multidisciplinar 3D para el cribado de fármacos anticancerígenos y cardiotoxicos con...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería biomédica
• Investigación del cáncer
• Farmacología

Sus antecedentes:

• Los sistemas microfisiológicos (MPS) ofrecen entornos in vitro controlados para el estudio de las respuestas celulares.
• Los modelos de tejido 3D son cruciales para imitar las condiciones in vivo y mejorar los estudios de eficacia de los fármacos.
• Los métodos actuales para evaluar los efectos de la quimioterapia en tejidos complejos requieren refinamiento.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un nuevo sistema microfluídico 3D para pruebas de eficacia de fármacos de quimioterapia in vitro.
• Para modelar tumores malignos como el cáncer de mama y el glioblastoma, y evaluar la cardiotoxicidad inducida por la quimioterapia.
• Integrar el análisis automatizado de imágenes para la evaluación cuantitativa de los cambios celulares en respuesta al tratamiento.

Principales métodos:

• Desarrollo de una plataforma microfluídica de circuito capilar cerrado de doble cámara para cultivo de tejidos en 3D.
• Co-cultivo de células de cáncer de mama HER2+ y cardíacas, y un modelo de glioblastoma dentro del MPS.
• Utilizó un script de análisis automatizado de imágenes basado en Python (AIAPS) para cuantificar el tamaño de la célula a partir de imágenes de fluorescencia 3D.

Principales resultados:

• El MPS 3D mantuvo la expresión de biomarcadores específicos del linaje y la morfología celular fisiológicamente relevante.
• Cambios detectables demostrados en el tamaño de las células después del tratamiento con quimioterapia en los modelos de tejidos.
• Modelado con éxito la cardiotoxicidad inducida por la quimioterapia y la respuesta al fármaco del glioblastoma in vitro.

Conclusiones:

• El MPS 3D desarrollado es una plataforma versátil y eficaz para el cribado de fármacos preclínicos.
• El sistema permite la cuantificación reproducible de las respuestas celulares a los agentes quimioterapéuticos.
• Esta tecnología es prometedora para avanzar en la medicina personalizada y reducir los costos de desarrollo de fármacos.