Los organoides son sustitutos de tejido basados en células madre que pueden imitar la estructura y función de los órganos, y se han convertido en un componente clave de numerosos tipos de investigación médica en los últimos años. Pero los investigadores de la Universidad de Texas en Austin han descubierto problemas conel método convencional para cultivar organoides para experimentos comunes que pueden causar resultados engañosos.
Los investigadores descubrieron que el tamaño de los organoides difiere dependiendo de dónde se encuentren dentro del material de hidrogel llamado matriz extracelular MEC que se usa comúnmente en la investigación biomédica. El equipo encontró que los organoides en los bordes de una MEC en forma de cúpula respondendiferente a los estímulos químicos o biológicos en comparación con los del centro de la cúpula.
Esta observación significa que un organoide en el núcleo podría reaccionar positivamente a un nuevo tratamiento o fármaco, mientras que otro en el borde podría tener una reacción negativa, lo que podría enturbiar los resultados de un experimento. Idealmente, los organoides serían consistentes en tamaño y reacciónen experimentos preclínicos.
"Hay cientos de organoides en la cúpula de hidrogel, y muestran diferentes tamaños, diferentes funciones y eso puede ser problemático", dijo Woojung Shin, becario postdoctoral y reciente Ph.D. graduado de la Escuela de Ingeniería Cockrell.Departamento de Ingeniería Biomédica, quien descubrió el problema. "Puede obtener resultados muy diferentes de lo que realmente sucedería en el cuerpo humano como resultado".
Los hallazgos se publicaron recientemente en Cell Press 'iScience. El equipo incluye investigadores del Laboratorio de Microingeniería Biomimética en la Escuela Cockrell y los Institutos de Cáncer Livestrong de la Escuela de Medicina Dell de UT.
La investigación comenzó cuando Shin notó que algo se sentía mal mientras examinaba los organoides. Eran tamaños ligeramente diferentes según su ubicación en la muestra.
Repitieron el experimento e identificaron los mismos problemas una y otra vez con diferentes líneas de organoides. El equipo encontró morfógenos en el medio de cultivo, moléculas de señalización que son esenciales para el crecimiento de organoides, que pueden extenderse y crear un "gradiente" dentro deldomos de hidrogel. Uno de los morfógenos representativos, Wnt3a, era extremadamente inestable. Una simulación computacional confirmó que la diferencia de tamaño en los organoides probablemente se explica por el gradiente de morfógenos y su inestabilidad.
El artículo se centra principalmente en el problema que descubrieron los investigadores, pero también ofrece una hoja de ruta para encontrar soluciones. La clave, dicen los investigadores, es estabilizar la proteína Wnt3a en toda la muestra, reduciendo el tamaño del gradiente creado y, posteriormente,, las diferencias basadas en la ubicación en los organoides.
Shin es miembro del grupo de investigación del profesor asistente de ingeniería biomédica Hyun Jung Kim. Se centra en el modelado de enfermedades y la imitación de órganos bioinspirados.
Los organoides son una parte importante de la investigación en curso llevada a cabo por Kim y su grupo. El equipo utiliza los principios de la ingeniería de la naturaleza, o ingeniería biomimética, para resolver las preguntas fundamentales sobre la salud y las enfermedades humanas, sobre todo a través de su organo-on-a-tecnología de chip.
Continuar refinando los principios de la investigación de organoides es clave para el éxito del grupo de Kim, así como para una gran cantidad de diferentes tipos de investigación médica. El documento menciona el modelado de enfermedades, la ingeniería de tejidos, la validación específica del paciente de nuevos fármacos candidatos y la investigación de la relaciónentre la demografía y la enfermedad como áreas que se han beneficiado de la investigación de organoides.
"Realmente queremos tener resultados experimentales reproducibles y confiables", dijo Kim. Lo que hemos encontrado aquí es que todos debemos ser más cautelosos sobre cómo interpretamos los datos, y luego tal vez podamos disminuir el riesgo de mala interpretación. "
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Materiales proporcionado por Universidad de Texas en Austin . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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