Учёные представили управляемую ДНК 3D-печать человеческих тканей

Команда под руководством UCSF разработала технику для создания точных микроскопических моделей человеческих тканей — органоидов. Метод превращает клетки человека в биологический аналог кубиков LEGO. Эти мини-ткани в чашке Петри можно использовать для изучения влияния структурных особенностей ткани на нормальный рост или его нарушение при раке, для скрининга терапевтических препаратов и для обучения выращиванию целых человеческих органов.

Новая техника — DNA Programmed Assembly of Cells (DPAC) — описана в журнале Nature Methods 31 августа 2015 года. Она позволяет создавать массивы из тысяч индивидуально спроектированных органоидов (например, моделей молочных желёз человека, содержащих по несколько сотен клеток) за несколько часов.

«Мы можем взять любой тип клеток и запрограммировать его местоположение. Мы можем точно контролировать, кто с кем общается и кто к кому прикасается на ранних стадиях. Затем клетки следуют этим изначально заданным пространственным сигналам, чтобы взаимодействовать, перемещаться и со временем развиваться в ткани», — говорит старший автор статьи Зев Гартнер, PhD.

Потенциальные применения:

• Персонализированный скрининг лекарств: в ближайшие годы можно будет брать образцы разных компонентов молочной железы пациента с раком и строить модель его ткани для тестирования препаратов.
• Выращивание органов: использование правил роста тканей, изученных на этих моделях, для выращивания целых органов в будущем.

В таких заболеваниях, как рак молочной железы, нарушение клеточной организации связано с быстрым ростом и распространением опухолей. Однако изучать самоорганизацию клеток в сложных тканях было трудно: живой организм слишком сложен, а клетки в чашке лишены реалистичной 3D-структуры.

«Эта техника позволяет нам создавать в чашке простые компоненты ткани, которые мы можем легко изучать и манипулировать ими. Это позволяет задавать вопросы о сложных человеческих тканях без экспериментов на людях», — говорит Майкл Тодхантер, PhD, соавтор исследования.

Как работает DPAC

Исследователи инкубируют клетки с короткими фрагментами одноцепочечной ДНК, которые встраиваются во внешние мембраны клеток. Эти цепочки ДНК действуют как молекулярная липучка и как штрих-код, определяющий местоположение клетки в органоиде. Клетки, инкубированные с комплементарными цепочками ДНК, слипаются. Клетки можно инкубировать с несколькими наборами ДНК-штрихкодов, чтобы задать множество допустимых партнёров.

Чтобы превратить эти клеточные «кубики LEGO» в массивы органоидов, команда укладывает клетки слоями, где разные наборы клеток запрограммированы прилипать к определённым партнёрам. Это позволяет не только строить сложные тканевые компоненты, но и экспериментировать с добавлением одной клетки с известной раковой мутацией в разные части органоида для наблюдения за её эффектами.

Доказательство концепции

Исследователи создали несколько демонстрационных массивов органоидов, имитирующих человеческие ткани, такие как разветвлённая сосудистая сеть и молочные железы.

В одном эксперименте с массивами эпителиальных клеток молочной железы учёные выяснили, как добавление одной или нескольких клеток, экспрессирующих онкоген RasG12V на низком уровне, влияет на соседние клетки. Они обнаружили, что:

• Нормальные клетки растут быстрее в органоиде с клетками, экспрессирующими RasG12V на низком уровне, но для запуска этого аномального роста требовалось более одной мутантной клетки.
• Размещение клеток с низкой экспрессией RasG12V на конце трубки из нормальных клеток позволяло мутантным клеткам ветвиться и расти, «притягивая» за собой нормальные клетки, как почка на кончике растущей ветки дерева.

Группа Гартнера планирует использовать эту технику для исследования того, какие клеточные или структурные изменения в молочных железах могут привести к разрушению архитектуры ткани, связанному с метастазирующими опухолями. Они также надеются использовать знания, полученные на простых моделях разных типов тканей, для создания функциональных человеческих тканей, таких как лёгкие, почки и нейронные цепи.

«Создание функциональных моделей сложных клеточных сетей, таких как сети мозга, — вероятно, одна из самых высоких целей, к которой можно стремиться. DPAC делает такую высокую цель достижимой», — сказал Тодхантер.