In che modo i modelli cellulari 3D plasmeranno il futuro della scoperta farmacologica

La scoperta di target e lo sviluppo di farmaci fanno grande affidamento su modelli cellulari e animali 2D per decifrare l’efficacia e gli effetti tossici dei candidati farmaci. Tuttavia, il 90% dei candidati non riesce a superare le sperimentazioni cliniche di fase III (1). Ciò è spesso dovuto a complicazioni che i modelli pre-clinici non erano in grado di catturare. L’aggiornamento di questi modelli può aggirare il rischio di fallimento clinico e prevenire potenziali ritardi o la risoluzione di progetti di sviluppo di farmaci. La sostituzione dei modelli di celle 2D con modelli 3D auto-organizzanti è un passo verso questo obiettivo. Tuttavia, questo non è un processo semplice, e introduce tutte le difficoltà che possono essere dei benefici aggiuntivi.

La revisione del target del farmaco illustra il passato, il presente e il futuro dei modelli di cellule 3D con Kenneth Pryde , direttore associato delle Scienze di sicurezza oncologiche presso AstraZeneca, Florian Fuchs , direttore della tecnologia presso HeartBeat.bio, e Shan Dhamija, vicepside di strategia e innovazione presso la divisione Dispositivi Molecolari.

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In questa tavola tonda, i principali esperti del settore discutono la promessa della biologia 3D e degli organoidi per far avanzare la ricerca dei farmaci. Esaminano come superare le difficoltà coinvolte nella biologia 3D e come sarà il futuro della ricerca sugli organoidi.

Le coltivazioni di cellule 2D e i modelli animali sono perfetti durante lo sviluppo di farmaci?

I modelli animali sono largamente utilizzati per gli studi di biologia umano e lo sviluppo di farmaci. Da un punto di vista regolatorio e di sicurezza, è necessario che una mole di farmaci si sottoponga a sperimentazioni pre-cliniche sugli animali prima delle sperimentazioni cliniche di fase 1. Tuttavia, queste osservazioni pre-cliniche non sono sempre state tradotte in prestazioni cliniche, a causa della valutazione limitata della farmacocinetica e della farmacodinamica negli animali rispetto all’uomo. Il Dr. Pryde sottolinea la necessità di modelli in vitro: “Sono necessari ulteriori modelli in vitro per integrare tali modelli animali per aiutare a ridurre il rischio di problemi di attrito e sicurezza che si manifestano nella clinica, che i modelli animali non sono stati in grado di identificare”.

“Sono necessari ulteriori modelli in vitro per integrare tali modelli di animali per aiutare a ridurre il rischio di problemi di attrito e sicurezza che si manifestano nella clinica, che i modelli di animali non sono stati in grado di identificare”.

Sebbene i modelli cellulari 2D integrino gli studi sugli animali e migliorino la precisione della valutazione pre-clinica, le loro limitazioni emergono con modelli di malattia sempre più complessi e la ricerca di farmaci mirati. I modelli di cellule 2D tradizionali e i corrispondenti test non riescono a ricapitolare gli eventi fisiologici, come la comunicazione cellula-cellula, le interazioni della matrice cellulare-extracellulare (ECM) e i vincoli fisici. Secondo il sig. Dhamija, l'attenzione sulle nuove tecnologie è sproporzionata: “Mentre i nuovi strumenti consentono una ricerca precisa e approfondita a una maggiore profondità biologica a meno che non cambiamo i sistemi del modello, miglioreremo solo nel trovare le risposte errate”.

"Mentre i nuovi strumenti consentono una ricerca precisa e approfondita a una maggiore profondità biologica, a meno che non cambiamo i sistemi del modello, miglioreremo solo nel trovare le risposte errate."

In che modo i modelli di celle 3D prevalgono sui modelli di celle 2D?

Uno dei motivi principali per cui i modelli di celle 3D si distinguono è che, a differenza dei modelli di celle 2D, possono rappresentare meglio l'ambiente in vivo, rendendoli più predittivi dei potenziali effetti di un composto. Questo li aiuta anche a ottenere prestazioni migliori negli studi di tossicologia, in quanto possono predirne i rischi potenziali. Da questo punto di vista, i modelli di cellule 3D attenuano i rischi associati a falsi negativi o positivi negli studi sugli animali.

Poiché i modelli animali sono ancora indispensabili nello sviluppo e nel test dei farmaci, i modelli di cellule 3D possono anche essere utilizzati per valutare la loro pertinenza con la fisiologia dell’uomo. I modelli di cellule che rappresentano diversi tessuti animali possono aiutare a rendere più chiara la relazione tra dinamica cellulare animale e umano che influenza le risposte immunogene e le alterazioni funzionali. La combinazione di tipi di modelli si traduce in una vista più sistematica del tessuto o dell’organo studiato, riducendo al minimo il rischio di errata interpretazione dei dati.

La combinazione di tipi di modelli si traduce in una vista più sistematica del tessuto o dell’organo studiato, riducendo al minimo il rischio di errata interpretazione dei dati.

Diverse tipologie di modelli di celle 3D e i loro vantaggi

È possibile categorizzare i modelli di celle 3D in quattro gruppi principali: sferoidi, modelli 3D a stampa biologica, organoidi e organo su chip. Gli sferoidi sono composti da un gruppo di cellule coalescate insieme per formare sfere. I modelli 3D con stampa a freddo sono un passo avanti, in quanto introducono la complessità spaziale o le matrici extracellulari in aggiunta alle cellule. Gli organoidi sono minuscole coltivazioni di tessuti tridimensionali auto-organizzate che vengono derivati dalle cellule staminali. La categoria finale è l’organo su un chip che mette in atto microfluidica per simulare la circolazione, i fattori di stress meccanici e l’impatto delle interazioni tra i diversi tessuti.

Esempi di modelli di cellule 3D - Sferoidi, organoidi derivati dal paziente, cardioide (organoide del cuore) e organoidi del polmone

Esempi di modelli di cellule 3D dall'alto a sinistra - Sferoidi, organoidi derivati dal paziente (o organoidi clonoidi), cloidi (organoidi del cuore) e organoidi del polmone.

Ogni tipo di modello 3D ha i suoi vantaggi e i suoi inconvenienti. Tuttavia, gli organoidi sono largamente utilizzati per una serie di motivi. Il Dr. Fuchs predilige gli organoidi rispetto ad altri modelli 3D perché “hanno capacità intrinseche per l’amplificazione, consentendo la modellizzazione di tutti i passaggi dello sviluppo in un tessuto”. Tuttavia, riconosce i limiti, come la mancanza di un componente immunogenico. Un altro punto forte degli organoidi e degli sferoidi, come sottolineato dal Dr. Pryde, è la loro capacità di scalabilità e alta rendimento, in quanto entrambi sono fattibili per le piastre 384a pozzo. Ciò consente loro di essere regolarmente impiegati nello screening dei farmaci ad alto rendimento per gli studi di efficacia e tossicologia.

Uno dei principali vantaggi degli organoidi è la loro flessibilità. È possibile modificare il design degli organoidi per rendere una funzione specifica attraverso un enorme repertorio di utensili. Le cellule staminali pluripotenti sono la fonte primaria negli studi sugli organoidi, in quanto possono differenziarsi direttamente in cellule tessuto-specifiche. Questo lo rende più rilevante dal punto di vista biologico e migliore nel ricapitolare i tipi di cellule costituenti e la matrice extracellulare. Inoltre, il fatto che questi possano essere modificati geneticamente consente l’acquisizione di informazioni più profonde quando si studiano i meccanismi della malattia, l’azione del farmaco, la resistenza al farmaco e la tossicologia.

La tecnologia organo su chip di Mimeta, organopiastra

La tecnologia organo su chip di Mimeta, organopiastra

Detto questo, altri modelli come l’organo su un chip possono ricapitolare sistemi più complessi malgrado una rendimento produttiva inferiore. A quel punto, spetta ai ricercatori decidere l’importanza relativa della complessità rispetto all’alta rendimento per selezionare il modello ottimale per la loro ricerca specifica.

Il futuro della ricerca sugli organoidi

L’emergere di organoidi rilevanti dal punto di vista biologico e le raffinazioni tecnologiche nei flussi di lavoro degli organoidi creano spazio per entusiasmanti opportunità di ricerca. Il Dr. Fuchs sottolinea il possibile uso di embrioni sintetici per imitare lo sviluppo di embrioni, che potrebbe guidare una migliore comprensione dello sviluppo umano. Risolve inoltre la necessità di passare a una routine di test preclinici completamente senza animali, richiedendo alle parti normative di regolare nuovamente i loro criteri. “Infatti, i modelli animali potrebbero non essere utili anche per testare i prodotti biotecnologici, come i vaccini per gli anticorpi talmente umani da essere debolmente immunogeni nei modelli animali. Quindi, non ha senso per noi utilizzare gli animali sapendo che non osserveremo l’impatto dell’attività terapeutica”.

“In effetti, i modelli animali potrebbero anche non essere utili per testare i prodotti biologici, come i vaccini per gli anticorpi talmente umanizzati da essere debolmente immunogeni nei modelli animali. Quindi, non ha senso per noi utilizzare gli animali sapendo che non osserveremo l’impatto dell’attività terapeutica”.

Il Dr. Pryde prevede che la ricerca sugli organoidi possa contribuire immensamente alla medicina personalizzata. “I modelli 3D creano questa nuova strada nello spazio terapeutico intorno all’accesso al materiale biologico dai pazienti per identificare una potenziale sensibilità o resistenza ai farmaci. I risultati di questa analisi possono informare i medici di decidere se un particolare farmaco è benefico e adatto per un paziente o meno”.

Secondo il sig. Dhamija, il macchina learning probabilmente diventerà una parte più solidale dei modelli 3D, specialmente quando si sminuiscono i sistemi di modelli. “Mentre si trova nel mondo accademico, l’incentivo è quello di perseguire una maggiore complessità, stabilire robusti modelli di protocollo di ricerca 3D è importante per il settore. Con il macchina learning, nuovi modelli possono essere resi più riproducibili, scalabili e coerenti, il che riduce il rischio di discrepanze dei dati che causerebbero ritardi significativi nella consegna al mercato e ai pazienti”.

Con il macchina learning, nuovi modelli possono essere resi più riproducibili, scalabili e coerenti, il che riduce il rischio di incongruenze dei dati che causerebbero ritardi significativi nella consegna al mercato e ai pazienti.

Ciononostante, la ricerca sugli organoidi ha una lunga strada verso la perfezione. Certo, una delle difficoltà è ottenere l'accesso a grandi campioni di pazienti o trovare un numero sufficiente di donatori di cellule staminali. Attualmente, gli studi di selezione e tossicologia non si traducono in studi clinici a causa della variabilità del paziente. Ecco perché l’accesso al materiale derivato dal paziente deve essere ampliato per tenere conto di queste variazioni nelle impostazioni pre-cliniche. Inoltre, per migliorare la credibilità delle previsioni, i ricercatori possono integrare i modelli in vitro con modelli computazionali, che portano anche una visione più olistica della malattia di interesse.

  1. Mullard, Asher. "Parsare i tassi di successo clinico." La natura recensisce la ricerca di nuovi farmaci 15,7 ( 2016): 447-448.

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