Павлова Г.В.

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России;
ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской академии наук»;
ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России

Гольбин Д.А.

ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России

Кубышкина В.Е.

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России

Галкин М.В.

ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России

Пронин И.Н.

ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России

Карандашов И.В.

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России;
ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской академии наук»

Клеточные культуры опухолей ЦНС человека как in vitro модель для индивидуального подхода к терапии

Авторы:

Павлова Г.В., Гольбин Д.А., Кубышкина В.Е., Галкин М.В., Пронин И.Н., Карандашов И.В.

Подробнее об авторах

Прочитано: 3041 раз


Как цитировать:

Павлова Г.В., Гольбин Д.А., Кубышкина В.Е., Галкин М.В., Пронин И.Н., Карандашов И.В. Клеточные культуры опухолей ЦНС человека как in vitro модель для индивидуального подхода к терапии. Журнал «Вопросы нейрохирургии» имени Н.Н. Бурденко. 2022;86(6):84‑90.
Pavlova GV, Golbin DA, Kubyshkina VE, Galkin MV, Pronin IN, Karandashov IV. Cell cultures of human CNS tumors as in vitro model for individualized therapeutic approach. Burdenko's Journal of Neurosurgery. 2022;86(6):84‑90. (In Russ., In Engl.)
https://doi.org/10.17116/neiro20228606184

Рекомендуем статьи по данной теме:

Понятия «клеточная культура» и «клеточная линия»

Первичная клеточная культура (КК) получается из опухолевой ткани путем нарушения межклеточных связей и высевания клеток на пластиковую поверхность, заполненную культуральной средой. Первичная КК наиболее близка по гетерогенности к исходной опухоли, однако представлена малым количеством клеток, пассирование которых позволяет нарастить монослой опухолевых клеток. При этом падает гетерогенность КК, так как выживают исключительно клоны, способные к делению. Переживающие криоконсервирование и пассирование опухолевые КК получили название «перевиваемые клеточные культуры». Получение клеточных линий (КЛ) достигается путем культивирования и пролиферации единичных клеток, что позволяет достигнуть большего единообразия в их совокупности. Часто используют иммортализованные КЛ, где активирована экспрессия генов, связанных с функционированием теломеразы [1]. КЛ более агрессивны и активны в делении, но моногенность их клеточной представленности сильно отличается от исходной опухоли.

Клеточные культуры как модель опухоли in vitro

Одна из первых попыток систематического сравнения опухолей и КЛ и КК выявила глобальное сходство в паттернах экспрессии генов с исходной опухолью. При этом КК показывали большее сходство в гетерогенном составе, нежели линии. Что касается линейных клеток нейроопухолей, то подобное сходство было незначительно, что привело к пониманию необходимости использования именно КК, полученных из опухолей пациентов. В ряде работ по исследованию первичных опухолей ЦНС было показано сходство нарушений экспрессии генов, участвующих в значимых каскадах опухолевых тканей, и КК, полученных из них. Так, было продемонстрировано, что изменения в пути TP53—ARF—MDM2 определяются в 84% глиобластом и в 94% соответствующих КК [2, 3]. E. Kim и соавт. сравнили профили экспрессии генов атипичных менингиом и полученных из них КК, проведя полноэкзомное секвенирование образцов опухоли пациентов и первичных КК, созданных из опухоли менингиомы [4]. Полученные данные согласовались с результатами более ранних исследований, в которых сообщалось о мутациях в генах NF2, SMO и AKT1 в атипичных менингиомах. Геномная сигнатура хорошо согласовывалась между КК и образцами опухоли и крови пациента.

На данный момент исследования характеристик опухолей пациентов проводятся в рамках таких проектов, как The Cancer Genome Atlas и International Cancer Genome Consortium [5, 6]. Другим важным результатом изучения генетических особенностей опухолей является проект Cancer Cell Line Encyclopedia, который содержит данные более чем 1 тыс. КЛ из 36 типов опухолей [6, 7]. Therapeutically Applicable Research to Generate Effective Treatment содержит молекулярно-генетические и клинические данные по большому количеству опухолей, преимущественно пациентов детского возраста [6]. Отдельно следует упомянуть объединенные усилия 19 центров по созданию панели КК и КЛ метастазов в головной мозг (BrMPanel), так как они обладают собственной биологической идентичностью [8]. Важным моментом исследований является эпигеномные работы, которые фиксируют негенетические модификации. Так, метилирование ДНК является одной из самых изучаемых модификаций при опухолевых патологиях. В одном из первых исследований M. Paz и соавт. показали, что гиперметилирование промоторной области 15 генов-супрессоров опухолей в 12 типах злокачественных опухолей и КК, полученных из опухолевых тканей, схожи между собой [9]. Показано, что паттерны метилирования ДНК различаются в нормальных клетках и клетках глиомы. При этом для глиомы характерно присутствие различных степеней гиперметилирования и гипометилирования CpG-островков. Статус метилирования ДНК различных маркерных генов в клетках глиомы является стандартным диагностическим биомаркером. Так, было отмечено, что около 40% тканей глиомы обладают гиперметилированием промотора MGMT, и это гиперметилирование сохраняется в КК[10].

Анализ гетерогенности опухоли

Молекулярные различия между клетками внутри отдельной опухоли являются причиной возникновения лекарственной устойчивости [11, 12]. В разработке химиотерапевтических препаратов часто используют линейные клетки соответствующего гистогенеза, отрабатывая при этом условия снижения эффекта лекарственной устойчивости [13]. Было доказано, что модели гетерогенных КК могут служить важным инструментом для количественной оценки молекулярных характеристик опухоли и эффективности воздействия терапевтических препаратов на гетерогенную популяцию ее клеток. Кроме того, исследования КК опухолей выявили наличие опухолевых стволовых клеток (ОСК). Эти клетки способны к пролиферации и образованию новой опухоли. Субпопуляции ОСК также были выявлены во многих культурах опухолевых клеток, включая глиому, менингиому и метастазы в головной мозг [14, 15].

ОСК глиомы устойчивы к облучению, их высокий процент в опухоли коррелирует с плохим ответом на лечение [16]. ОСК глиомы можно охарактеризовать по экспрессии группы маркеров, таких как SOX2, OCT4, NANOG, OLIG2, NESTIN, ID1, CD133, CD15, и A2B5 [17—21]. В CD133+ ОСК глиомы активируются белки Chk1 и Chk2 после облучения, стимулируя репарацию повреждений ДНК [22]. Кроме того, ОСК глиобластомы вносят вклад в радиорезистентность опухоли за счет повышенной активации путей PI3K/AKT и PTEN [23]. Использование клеточных культур позволяет изучать особенности ОСК глиомы.

Другое важное направление, которое стало возможно исследовать благодаря КК, — изучение роли микроРНК в регуляции опухолевых процессов. Около 235 микроРНК гиперэкспрессируются и 95 подавляются в глиобластоме по сравнению с нормальной тканью мозга [24]. Благодаря исследованиям на КК глиобластом человека обнаружено, что, например, miR-124 увеличивает радиочувствительность клеток глиомы путем ингибирования CDK4 [25], а избыточная экспрессия miR-1 и miR-221/222 обусловливают радиорезистентность клеток глиобластомы, регулируя путь Akt, независимо от статуса PTEN [26].

2D и 3D клеточные культуры нейроопухолей

В настоящее время используются различные методы культивирования опухолевых клеток, каждый из которых имеет свои плюсы и минусы. Для изучения молекулярных основ злокачественных образований существует несколько экспериментальных модельных систем.

Один из первых подходов к подбору индивидуальной терапии был основан на результатах лечения лабораторных животных с ксенотрансплантатами, полученными от пациента [27]. Успешными моделями опухоли in vitro для исследования является культивирование монослоя (2D), а также различные методы 3D-культивирования, в том числе, с моделированием условий опухолевого микроокружения [28].

Для получения 2D монослоя клеток опухоль диссоциируют с помощью специфических протеолитических ферментов, таких как коллагеназа, диспаза и/или трипсин. Возможно сочетание с механической диссоциацией для лучшего рассеивания опухолевой массы.

Использование КЛ опухолей (более простых в культивации) для разработки терапевтических подходов потерпело неудачу в связи с тем, что однообразие линейных клеток не соответствует гетерогенности исходной опухоли. К сожалению, большая часть результатов, собранных в крупных базах данных по фармакогеномике, была получена в исследованиях с использованием именно КЛ. На данный момент приходит понимание, что возможно использование только КК, полученных непосредственно из опухоли пациента. Однако и подобный вариант имеет ряд недостатков. Например, не учитывается роль микроокружения. Во многих исследованиях по разработке 3D-систем культивирования при моделировании микроокружения были продемонстрированы значимые отличия от привычной 2D культуры [29].

M. Witusik-Perkowska и соавт. сопоставили экспрессию микроРНК в клетках исходной глиобластомы и в клетках, полученных при культивировании тремя разными способами [30]. Оказалось, что экспрессия некоторых вариантов микроРНК (miR-130a, miR-221, miR-31, miR-21, miR-222, miR-210) существенно различается при сопоставлении опухоли с культурами, а также при сопоставлении культур между собой. При последующем анализе оказалось, что указанные изменения могут влиять на чувствительность к химиопрепаратам, в частности, к темозоломиду.

В исследовании N. Gomez-Roman и соавт. было показано, что свойства 2D- и 3D-культур клеток глиобластомы отличаются по некоторым параметрам, в частности, по чувствительности к ряду противоопухолевых агентов (бевацизумаб, эрлотиниб), а также к гипоксии [29]. 3D-культура оказалась более резистентной к лучевому воздействию, предположительно, за счет гипоксических условий в толще культуры. Кроме того, авторы выявили различия в экспрессии отдельных генов между двумя типами культур.

Микроокружение, которое состоит из фибробластов, перицитов, иммунных клеток и стромальных клеток, является важным фактором in vivo, поскольку перекрестные связи между опухолью и другими неопухолевыми клетками влияют на ряд процессов [31].

Культивирование опухолевых клеток со стромальными клетками, подобными тем, которые присутствуют в естественных условиях, может влиять на экспрессию генов. Кроме того, элементы микроокружения могут усиливать геномную нестабильность, важную для иммунотерапии [32]. Для изучения влияния микроокружения in vitro D. McMillin и соавт. культивировали стромальные клетки с опухолевыми клетками и показали, что микроокружение может как повышать чувствительность, так и повышать резистентность в зависимости от состава клеток, препарата и микроокружения [33].

A. Pandita и соавт. исследовали биопсии опухоли глиобластомы и выявили, что амплификация EGFR сохраняется in vivo, но теряется in vitro [34]. Более поздние исследования глиобластомы подтвердили, что изменения EGFR, PDGFRA, p53, PTEN и CDKN2A в опухолях пациентов сохраняются в подкожных и внутричерепных ксенотрансплантатах[35].

За последние годы было предложено несколько 3D-моделей глиобластомы — выращивание в матригеле, 3D-матриксе, нейросферах, органотипичных сфероидах, опухолевых органоидов, в мозге мыши и т. п. [29, 36].

Однако именно 2D-КК наиболее просты для подбора терапевтического протокола. Выбор экспериментальной модели должен быть продиктован поставленным вопросом. КК не являются идеальными моделями, но имеют сильные стороны, такие как простота использования, низкая стоимость и возможность применения в различных экспериментальных исследованиях. 3D-модели сложны в поддержании и отработке терапии, но они точнее моделируют биологию опухоли [37].

Однако и эти модели не могут отразить всю сложность и разнообразие микросреды, с которой сталкиваются опухолевые клетки в организме. В целом, ограничения и различия, связанные с любой модельной системой, следует учитывать при оценке вероятности того, что наблюдения, сделанные на ее основе, будут предсказывать клинические эффекты.

Использование клеточных линий в трансляционной медицине

Последние исследования начали включать геномные данные для интерпретации показателей лекарственной чувствительности опухолей, в том числе и ЦНС. Большую роль в этих исследованиях играют коллекции КК злокачественных опухолей. Первой из таких баз данных была NCI-60, включающая 60 КК, относящихся к 9 типам нейроопухолей [38]. На этой панели КК были оценены десятки тысяч химических соединений и лекарств. Одним из ранних алгоритмов, разработанных для обработки этих данных, был COMPARE, который обобщал многочисленные фармакологические параметры [39]. Авторы обнаружили, что агенты со схожими механизмами действия вызывают схожие реакции. COMPARE послужил толчком к дальнейшему совершенствованию алгоритмов, в результате чего NCI-60 превратился из инструмента для скрининга лекарств в метод выявления молекулярных особенностей, предсказывающих ответ на препарат. U. Scherf и соавт. первыми связали экспрессию генов в NCI-60 с фармакологическими профилями [40].

Другие типы баз данных фармакогеномики in vitro уникальны тем, что они оценивают изменения после воздействия на клетки различных агентов. The Connectivity Map (CMAP) — это попытка определить изменения экспрессии генов в ответ на более чем 6 тыс. лекарственных веществ [41]. Программа NIH Library of Integrated Network-based Cellular Signatures (LINCS) Program 5 активно проводит аналогичные работы и оценивает молекулярные и клеточные изменения в ответ на различные воздействия. В совокупности базы данных фармакогеномики КК были использованы в различных исследованиях и позволили предложить новые лекарства [42].

Большое количество данных генетических особенностей и чувствительности к препаратам, полученных в исследованиях, позволяет создавать модели прогнозирования чувствительности in silico, в частности, S. Pingle и соавт. разработали модель предсказания ответа глиобластом, результаты которой совпадали с клеточными моделями в исследованиях in vitro на 75% [43].

Популярность коллекций первичных КК опухолей ЦНС дает возможность разрабатывать новые подходы. Так, например, проведено исследование индивидуальной оценки чувствительности к препаратам у пациентов с глиобластомой [44]. Клетки, полученные от 40 пациентов с диагнозом глиобластомы, были протестированы панелью из 30 противоопухолевых соединений с использованием проточной цитометрии на выявление апоптоза. На основании этих данных в добавление к лучевой терапии предписывалась индивидуальная лекарственная терапия. Медиана выживаемости составила 20,5 мес. Был сделан вывод, что назначение химиотерапии пациентам с глиобластомой на основании результатов тестирования чувствительности in vitro является обоснованным.

F. Jacob и соавт. создали биобанк органоидов глиобластомы (n=70), которые повторяли гистологические характеристики, клеточное разнообразие, экспрессию генов и мутационные профили исходных опухолей [45]. При трансплантации в мозг взрослых грызунов органоиды быстро образовывали агрессивные инфильтрированные опухоли, влияние на которую авторы оценивали на полученной модели. Чтобы имитировать послеоперационное стандартное лечение, они подвергли опухолевые клетки от 7 пациентов облучению в 10Gy с одновременным воздействием темозоломида в течение недели. У 3 органоидов из 7 in vitro наблюдалось снижение процентного содержания Ki-67 положительных клеток. Параллельный анализ пациентов показал, что у двух из них, в образцах которых определялось снижение Ki-67 позитивных клеток in vitro, отмечалось уменьшение и стабилизация опухоли после проведенного лечения по данным магнитно-резонансной томографии. Между тем, у 3 пациентов без значительных изменений в количестве Ki-67 позитивных клеток in vitro выживаемость после лечения была ниже медианы (1, 3 и 8 мес соответственно). Данные говорят о совпадении результатов у пациента и в КК, выведенной из опухоли больного. Также разрабатывается технология иммунотерапии при злокачественных менингиомах с использованием ее оценки на КК [46].

Заключение

Создание биоресурсных коллекций КЛ, полученных из нейроопухолей пациентов, позволяет расширить наше понимание о процессах, происходящих в подобных образованиях. Эти разработки дали возможность обнаружить ОСК и понять, что необходимо разрабатывать терапию, направленную на остановку деления именно таких клеток. Использование КК нейроопухолей дает потенциал для наращивания опухолевых клеток для всестороннего исследования с использованием омиксных технологий. Кроме того, применение персональных опухолевых КК позволяет отрабатывать терапевтический подход к каждому пациенту, а гетерогенность опухолевых КК создает предпосылки для изготовления новых препаратов, универсально действующих на разные типы опухолевых клеток. Важность этого направления очевидна. Возможно, подобный подход поможет найти терапию, улучшающую течение болезни и, в идеале, приводящую к полному излечению пациентов.

Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (соглашение №075-15-2021-1343).

Участие авторов

Концепция и дизайн исследования — Карандашов И.В., Гольбин Д.А., Кубышкина В.Е., Павлова Г.В.

Сбор и обработка материала — Карандашов И.В., Кубышкина В.Е., Павлова Г.В.

Написание текста — Карандашов И.В., Кубышкина В.Е., Павлова Г.В.

Редактирование — Карандашов И.В., Галкин М.В., Пронин И.Н., Павлова Г.В.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Комментарий

Развитие методов получения культур клеток из ткани различных опухолей позволило совершить колоссальный прорыв в понимании молекулярно-биологических особенностей опухолевого процесса. В настоящее время культуры опухолевых клеток широко используются для изучения процессов канцерогенеза и выявления ключевых белков, которые играют роль в озлокачествлении клеток. Именно на культурах клеток проводится первичный скрининг химических веществ с целью поиска потенциальных противоопухолевых препаратов. Исследования на первичных культурах из опухоли пациента дают возможность разрабатывать подходы для персонализированной терапии.

В статье Г.В. Павловой и соавт. представлен обзор современных работ, которые проведены на клеточных культурах из опухолей ЦНС. В этих работах оценивались: молекулярная идентичность клеток в культуре и опухолях, особенности экспрессии генов в опухолевых стволовых клетках, роль микроРНК. В обзоре обсуждается использование 2D- и 3D-культур для разработки биотехнологических подходов к внедрению новых терапевтических и диагностических средств. Статья представляет большой интерес для исследователей, работающих с культурами клеток.

Е.Ю. Рыбалкина (Москва)

Литература / References:

  1. Patel C, Stenke L, Varma S, Lindberg ML, Björkholm M, Sjöberg J, Viktorsson K, Lewensohn R, Landgren O, Gottesman MM, Gillet JP. Multidrug resistance in relapsed acute myeloid leukemia: Evidence of biological heterogeneity. Cancer. 2013;119(16):3076-3083. https://doi.org/10.1002/cncr.28098
  2. Zhang Y, Dube C, Gibert M Jr, Cruickshanks N, Wang B, Coughlan M, Yang Y, Setiady I, Deveau C, Saoud K, Grello C, Oxford M, Yuan F, Abounader R. The p53 Pathway in Glioblastoma. Cancers. 2018;10(9):297.  https://doi.org/10.3390/cancers10090297
  3. Fulci G, Ishii N, Van Meir EG. p53 and brain tumors: from gene mutations to gene therapy. Brain Pathology. 1998;8(4):599-613.  https://doi.org/10.1111/j.1750-3639.1998.tb00187.x
  4. Kim E, Kim M, So K, Park YS, Woo CG, Hyun SH. Characterization and comparison of genomic profiles between primary cancer cell lines and parent atypical meningioma tumors. Cancer Cell International. 2020;20:345.  https://doi.org/10.1186/s12935-020-01438-x
  5. Goodspeed A, Heiser LM, Gray JW, Costello JC. Tumor-Derived Cell Lines as Molecular Models of Cancer Pharmacogenomics. Molecular Cancer Research. 2016;14(1):3-13.  https://doi.org/10.1158/1541-7786.MCR-15-0189
  6. Gao J, Ciriello G, Sander C, Schultz N. Collection, integration and analysis of cancer genomic profiles: from data to insight. Current Opinion in Genetics & Development. 2014;24:92-98.  https://doi.org/10.1016/j.gde.2013.12.003
  7. Barretina J, Caponigro G, Stransky N, Venkatesan K, Margolin AA, Kim S, Wilson CJ, Lehár J, Kryukov GV, Sonkin D, Reddy A, Liu M, Murray L, Berger MF, Monahan JE, Morais P, Meltzer J, Korejwa A, Jané-Valbuena J, Mapa FA, Thibault J, Bric-Furlong E, Raman P, Shipway A, Engels IH, Cheng J, Yu GK, Yu J, Aspesi P Jr, de Silva M, Jagtap K, Jones MD, Wang L, Hatton C, Palescandolo E, Gupta S, Mahan S, Sougnez C, Onofrio RC, Liefeld T, MacConaill L, Winckler W, Reich M, Li N, Mesirov JP, Gabriel SB, Getz G, Ardlie K, Chan V, Myer VE, Weber BL, Porter J, Warmuth M, Finan P, Harris JL, Meyerson M, Golub TR, Morrissey MP, Sellers WR, Schlegel R, Garraway LA. The Cancer Cell Line Encyclopedia enables predictive modelling of anticancer drug sensitivity. Nature. 2012;483(7391):603-607.  https://doi.org/10.1038/nature11003
  8. Valiente M, Van Swearingen AED, Anders CK, Bairoch A, Boire A, Bos PD, Cittelly DM, Erez N, Ferraro GB, Fukumura D, Gril B, Herlyn M, Holmen SL, Jain RK, Joyce JA, Lorger M, Massague J, Neman J, Sibson NR, Steeg PS, Thorsen F, Young LS, Varešlija D, Vultur A, Weis-Garcia F, Winkler F. Brain Metastasis Cell Lines Panel: A Public Resource of Organotropic Cell Lines. Cancer Research. 2020;80(20):4314-4323. https://doi.org/10.1158/0008-5472
  9. Paz MF, Fraga MF, Avila S, Guo M, Pollan M, Herman JG, Esteller M. A systematic profile of DNA methylation in human cancer cell lines. Cancer Research. 2003;63(5):1114-1121.
  10. Mansouri A, Hachem LD, Mansouri S, Nassiri F, Laperriere NJ, Xia D, Lindeman NI, Wen PY, Chakravarti A, Mehta MP, Hegi ME, Stupp R, Aldape KD, Zadeh G. MGMT promoter methylation status testing to guide therapy for glioblastoma: refining the approach based on emerging evidence and current challenges. Neuro-oncology. 2019;21(2):167-178.  https://doi.org/10.1093/neuonc/noy132
  11. Gerashchenko TS, Denisov EV, Litviakov NV, Zavyalova MV, Vtorushin SV, Tsyganov MM, Perelmuter VM, Cherdyntseva NV. Intratumor heterogeneity: nature and biological significance. Biochemistry. 2013;78(11):1201-1215. https://doi.org/10.1134/S0006297913110011
  12. Liu J, Dang H, Wang XW. The significance of intertumor and intratumor heterogeneity in liver cancer. Experimental & Molecular Medicine. 2018;50(1):e416. https://doi.org/10.1038/emm.2017.165
  13. Charafe-Jauffret E, Ginestier C, Iovino F, Wicinski J, Cervera N, Finetti P, Hur MH, Diebel ME, Monville F, Dutcher J, Brown M, Viens P, Xerri L, Bertucci F, Stassi G, Dontu G, Birnbaum D, Wicha MS. Breast cancer cell lines contain functional cancer stem cells with metastatic capacity and a distinct molecular signature. Cancer Research. 2009;69(4):1302-1313. https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-08-2741
  14. Kondo T, Setoguchi T, Taga T. Persistence of a small subpopulation of cancer stem-like cells in the C6 glioma cell line. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2004;101(3):781-786.  https://doi.org/10.1073/pnas.0307618100
  15. Hueng DY, Sytwu HK, Huang SM, Chang C, Ma HI. Isolation and characterization of tumor stem-like cells from human meningiomas. Journal of Neurooncology. 2011;104(1):45-53.  https://doi.org/10.1007/s11060-010-0469-1
  16. Lopez-Bertoni H, Lal B, Li A, Caplan M, Guerrero-Cázares H, Eberhart CG, Quiñones-Hinojosa A, Glas M, Scheffler B, Laterra J, Li Y. DNMT-dependent suppression of microRNA regulates the induction of GBM tumor-propagating phenotype by Oct4 and Sox2. Oncogene. 2015;34(30):3994-4004. https://doi.org/10.1038/onc.2014.334
  17. Suvà ML, Rheinbay E, Gillespie SM, Patel AP, Wakimoto H, Rabkin SD, Riggi N, Chi AS, Cahill DP, Nahed BV, Curry WT, Martuza RL, Rivera MN, Rossetti N, Kasif S, Beik S, Kadri S, Tirosh I, Wortman I, Shalek AK, Rozenblatt-Rosen O, Regev A, Louis DN, Bernstein BE. Reconstructing and reprogramming the tumor-propagating potential of glioblastoma stem-like cells. Cell. 2014;157(3):580-594.  https://doi.org/10.1016/j.cell.2014.02.030
  18. Ligon KL, Huillard E, Mehta S, Kesari S, Liu H, Alberta JA, Bachoo RM, Kane M, Louis DN, Depinho RA, Anderson DJ, Stiles CD, Rowitch DH. Olig2-regulated lineage-restricted pathway controls replication competence in neural stem cells and malignant glioma. Neuron. 2007;53(4):503-517.  https://doi.org/10.1016/j.neuron.2007.01.009
  19. Veselska R, Kuglik P, Cejpek P, Svachova H, Neradil J, Loja T, Relichova J. Nestin expression in the cell lines derived from glioblastoma multiforme. BMC Cancer. 2006;6:32.  https://doi.org/10.1186/1471-2407-6-32
  20. Liu G, Yuan X, Zeng Z, Tunici P, Ng H, Abdulkadir IR, Lu L, Irvin D, Black KL, Yu JS. Analysis of gene expression and chemoresistance of CD133+ cancer stem cells in glioblastoma. Molecular Cancer. 2006;5:67.  https://doi.org/10.1186/1476-4598-5-67
  21. Ogden AT, Waziri AE, Lochhead RA, Fusco D, Lopez K, Ellis JA, Kang J, Assanah M, McKhann GM, Sisti MB, McCormick PC, Canoll P, Bruce JN. Identification of A2B5+CD133- tumor-initiating cells in adult human gliomas. Neurosurgery. 2008;62(2):505-515.  https://doi.org/10.1227/01.neu.0000316019.28421.95
  22. Yaes RJ. Tumor heterogeneity, tumor size, and radioresistance. International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics. 1989;17(5):993-1005. https://doi.org/10.1016/0360-3016(89)90147-8
  23. Wahl DR, Dresser J, Wilder-Romans K, Parsels JD, Zhao SG, Davis M, Zhao L, Kachman M, Wernisch S, Burant CF, Morgan MA, Feng FY, Speers C, Lyssiotis CA, Lawrence TS. Glioblastoma Therapy Can Be Augmented by Targeting IDH1-Mediated NADPH Biosynthesis. Cancer Research. 2017;77(4):960-970.  https://doi.org/10.1158/0008-5472
  24. Møller HG, Rasmussen AP, Andersen HH, Johnsen KB, Henriksen M, Duroux M. A systematic review of microRNA in glioblastoma multiforme: micro-modulators in the mesenchymal mode of migration and invasion. Molecular Neurobiology. 2013;47(1):131-144.  https://doi.org/10.1007/s12035-012-8349-7
  25. Deng X, Ma L, Wu M, Zhang G, Jin C, Guo Y, Liu R. miR-124 radiosensitizes human glioma cells by targeting CDK4. Journal of neuro-oncology. 2013;114(3):263-274.  https://doi.org/10.1007/s11060-013-1179-2
  26. Li W, Guo F, Wang P, Hong S, Zhang C. miR-221/222 confers radioresistance in glioblastoma cells through activating Akt independent of PTEN status. Current Molecular Medicine. 2014;14(1):185-195.  https://doi.org/10.2174/1566524013666131203103147
  27. Rygaard J, Povsen CO. Heterotransplantation of a human malignant tumour to «nude» mice. 1969. APMIS. 2007;115(5):604-608.  https://doi.org/10.1111/j.1600-0463.2007.apm_689a.x
  28. Trédan O, Galmarini CM, Patel K, Tannock IF. Drug resistance and the solid tumor microenvironment. Journal of the National Cancer Institute. 2007;99(19):1441-1454. https://doi.org/10.1093/jnci/djm135
  29. Gomez-Roman N, Stevenson K, Gilmour L, Hamilton G, Chalmers AJ. A novel 3D human glioblastoma cell culture system for modeling drug and radiation responses. Neuro-Oncology. 2017;19(2):229-241.  https://doi.org/10.1093/neuonc/now164
  30. Witusik-Perkowska M, Zakrzewska M, Jaskolski DJ, Liberski PP, Szemraj J. Artificial microenvironment of in vitro glioblastoma cell cultures changes profile of miRNAs related to tumor drug resistance. Onco Targets and Therapy. 2019;12:3905-3918. https://doi.org/10.2147/OTT.S190601
  31. Hanahan D, Weinberg RA. Hallmarks of cancer: the next generation. Cell. 2011;144(5):646-674.  https://doi.org/10.1016/j.cell.2011.02.013
  32. Reynolds TY, Rockwell S, Glazer PM. Genetic instability induced by the tumor microenvironment. Cancer Research. 1996;56(24):5754-5757.
  33. McMillin DW, Delmore J, Weisberg E, Negri JM, Geer DC, Klippel S, Mitsiades N, Schlossman RL, Munshi NC, Kung AL, Griffin JD, Richardson PG, Anderson KC, Mitsiades CS. Tumor cell-specific bioluminescence platform to identify stroma-induced changes to anticancer drug activity. Nature Medicine. 2010;16(4):483-489.  https://doi.org/10.1038/nm.2112
  34. Pandita A, Aldape KD, Zadeh G, Guha A, James CD. Contrasting in vivo and in vitro fates of glioblastoma cell subpopulations with amplified EGFR. Genes Chromosomes Cancer. 2004;39(1):29-36.  https://doi.org/10.1002/gcc.10300
  35. Giannini C, Sarkaria JN, Saito A, Uhm JH, Galanis E, Carlson BL, Schroeder MA, James CD. Patient tumor EGFR and PDGFRA gene amplifications retained in an invasive intracranial xenograft model of glioblastoma multiforme. Neuro-Oncology. 2005;7(2):164-176.  https://doi.org/10.1215/S1152851704000821
  36. Eisemann T, Costa B, Strelau J, Mittelbronn M, Angel P, Peterziel H. An advanced glioma cell invasion assay based on organotypic brain slice cultures. BMC Cancer. 2018;18(1):103.  https://doi.org/10.1186/s12885-018-4007-4
  37. Garros-Regulez L, Garcia I, Carrasco-Garcia E, Lantero A, Aldaz P, Moreno-Cugnon L, Arrizabalaga O, Undabeitia J, Torres-Bayona S, Villanua J, Ruiz I, Egaña L, Sampron N, Matheu A. Targeting SOX2 as a Therapeutic Strategy in Glioblastoma. Frontiers in Oncology. 2016;6:222.  https://doi.org/10.3389/fonc.2016.00222
  38. Shoemaker RH. The NCI60 human tumour cell line anticancer drug screen. Nature Reviews Cancer. 2006;6(10):813-823.  https://doi.org/10.1038/nrc1951
  39. Paull KD, Shoemaker RH, Hodes L, Monks A, Scudiero DA, Rubinstein L, Plowman J, Boyd MR. Display and analysis of patterns of differential activity of drugs against human tumor cell lines: development of mean graph and COMPARE algorithm. Journal of the National Cancer Institute. 1989;81(14):1088-1092. https://doi.org/10.1093/jnci/81.14.1088
  40. Scherf U, Ross DT, Waltham M, Smith LH, Lee JK, Tanabe L, Kohn KW, Reinhold WC, Myers TG, Andrews DT, Scudiero DA, Eisen MB, Sausville EA, Pommier Y, Botstein D, Brown PO, Weinstein JN. A gene expression database for the molecular pharmacology of cancer. Nature Genetics. 2000;24(3):236-244.  https://doi.org/10.1038/73439
  41. Lamb J, Crawford ED, Peck D, Modell JW, Blat IC, Wrobel MJ, Lerner J, Brunet JP, Subramanian A, Ross KN, Reich M, Hieronymus H, Wei G, Armstrong SA, Haggarty SJ, Clemons PA, Wei R, Carr SA, Lander ES, Golub TR. The Connectivity Map: using gene-expression signatures to connect small molecules, genes, and disease. Science. 2006;313(5795):1929-1935. https://doi.org/10.1126/science.1132939
  42. Bhatla T, Wang J, Morrison DJ, Raetz EA, Burke MJ, Brown P, Carroll WL. Epigenetic reprogramming reverses the relapse-specific gene expression signature and restores chemosensitivity in childhood B-lymphoblastic leukemia. Blood. 2012;119(22):5201-5210. https://doi.org/10.1182/blood-2012-01-401687
  43. Pingle SC, Sultana Z, Pastorino S, Jiang P, Mukthavaram R, Chao Y, Bharati IS, Nomura N, Makale M, Abbasi T, Kapoor S, Kumar A, Usmani S, Agrawal A, Vali S, Kesari S. In silico modeling predicts drug sensitivity of patient-derived cancer cells. Journal of Translational Medicine. 2014;12:128.  https://doi.org/10.1186/1479-5876-12-128
  44. Iwadate Y, Fujimoto S, Namba H, Yamaura A. Promising survival for patients with glioblastoma multiforme treated with individualised chemotherapy based on in vitro drug sensitivity testing. British Journal of Cancer. 2003;89(10):1896-1900. https://doi.org/10.1038/sj.bjc.6601376
  45. Jacob F, Salinas RD, Zhang DY, Nguyen PTT, Schnoll JG, Wong SZH, Thokala R, Sheikh S, Saxena D, Prokop S, Liu DA, Qian X, Petrov D, Lucas T, Chen HI, Dorsey JF, Christian KM, Binder ZA, Nasrallah M, Brem S, O’Rourke DM, Ming GL, Song H. A Patient-Derived Glioblastoma Organoid Model and Biobank Recapitulates Inter- and Intra-tumoral Heterogeneity. Cell. 2020;180(1):188-204.e22.  https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.11.036
  46. Giles AJ, Hao S, Padget M, Song H, Zhang W, Lynes J, Sanchez V, Liu Y, Jung J, Cao X, Fujii R, Jensen R, Gillespie D, Schlom J, Gilbert MR, Nduom EK, Yang C, Lee JH, Soon-Shiong P, Hodge JW, Park DM. Efficient ADCC killing of meningioma by avelumab and a high-affinity natural killer cell line, haNK. JCI Insight. 2019;4(20):e130688. https://doi.org/10.1172/jci.insight.130688

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.