在癌症治疗领域,基于 T 细胞的免疫疗法正成为改变游戏规则的存在,尤其是免疫检查点抑制剂的临床应用,为无数患者带来新希望。但这类药物的临床前筛选,始终缺少能精准模拟体内环境的理想模型 —— 传统 2D 肿瘤模型因缺乏生物学相关性,难以预测真实临床效果。而 3D 生物打印技术的出现,正为这一困境提供了革命性解决方案。
为什么 3D 生物打印模型如此关键?
人体内部的 T 细胞杀伤肿瘤过程,本就发生在复杂的三维环境中。2D 培养的肿瘤细胞无法还原细胞外基质(ECM)的作用,也忽略了 T 细胞迁移、浸润等关键生理过程,导致药物筛选结果与临床实际存在偏差。
现有的部分 3D 模型(如球状体、微流控芯片)虽有改进,但普遍存在通量低、无法充分模拟 ECM 功能等问题。而 3D 生物打印技术能精准沉积含细胞的生物墨水,构建出生理相关性更强的肿瘤结构,既保留细胞活性,又能还原肿瘤微环境的复杂性,为免疫检查点抑制剂筛选提供更可靠的平台。
实证研究:3D 生物打印肿瘤模型的应用效果
为验证技术可行性,研究团队以小鼠肺癌细胞(LLC-1)和同型 OT-1 T 细胞为研究对象,开展了完整的概念验证实验。 1. 模型构建:精准打印,稳定存活
采用胶原蛋白 I 作为生物墨水,与 LLC-1 细胞混合后,通过 BIO X 生物打印机的液滴功能,在 96 孔板中完成 3D 肿瘤打印。
图 1. 肿瘤的三维(3D)生物打印。 使用 BIO X 的液滴打印功能,用胶原蛋白对 Lewis 肺癌细胞(LLC-1)进 行胶原蛋白印刷。将胶原蛋白液滴(肿瘤)热固化并在 DMEM 培养基中保持 5 天,然后再与 T 细胞共培养。
2. T 细胞毒性测定:浓度依赖性杀伤显著
以不同效应子与靶标(E∶T)比例将 T 细胞与打印肿瘤共培养 48 小时,通过 RFP 荧光强度检测肿瘤细胞存活情况。
图 2. 肿瘤细胞的生长和生存力。 对打印的肿瘤进行 RFP 荧光成像,并用钙黄绿素 AM 染色以确定 T 细胞筛选前第 5 天的细胞活力。
结果显示,T 细胞浓度越高,肿瘤细胞活力下降越明显:在 5:1 的 E∶T 比例下,肿瘤存活率显著降低约 30%(p=0.0003),证明该模型能精准反映 T 细胞的杀伤效率。
图3. 在第 5 天使用 3D 生物打印的肿瘤模型进行 T 细胞细胞毒性测定。(A)观察到 T 细胞浓度依赖性地降低了肿瘤细胞的活力,这是通过 RFP 荧光的丧失来确定的。 CTL 的数量代表每孔的总 CTL。 (B)显示了在存在或不存在 T 细胞的情况下打印的肿瘤的代表性图像。 使用相同的采集参数拍摄图像。
3. 免疫检查点抑制:验证药物增强效应
用抗 PD-1 抗体预处理 T 细胞后,与打印肿瘤共培养,观察到 T 细胞介导的杀伤效果进一步增强(p=0.0039)。
这一结果与临床认知一致,证实 3D 生物打印模型可有效评估免疫检查点抑制剂的作用,为药物筛选提供可靠数据支持。
图 4. 免疫检查 (A)显示了免疫检查点阻断测定的示意图。 单克隆抗 PD1 抗体阻断了 PD1 与 PD-L1 之间的相互作用,从而增强了 T 细胞对肿瘤细胞的杀伤力。(B)在 IgG 同种型对照或抗 PD1 抗体存在下,将 3D 生物打印的肿瘤细胞与初免化的 T 细胞以 5:1 的 E:T 比例共培养。 PD1 阻断显示出对靶细胞的增强杀伤作用。
技术优势与未来潜力
3D 生物打印肿瘤模型的核心优势的在于:
高生理相关性:还原肿瘤微环境及 ECM 作用,筛选结果更贴近临床。
高通量兼容:96 孔板打印格式支持批量实验,降低筛选成本。
灵活适配性:可拓展至患者来源的异种移植模型,助力个性化药物研发。
未来,该技术还将进一步拓展应用场景,包括定量肿瘤抗原呈递、分析 T 细胞浸润情况及细胞因子表达,同时通过多孔打印格式,实现对 CAR-T 细胞等工程免疫细胞的高通量筛选,加速免疫肿瘤学研究与临床转化。
结语
3D 生物打印技术打破了传统肿瘤模型的局限,为免疫检查点抑制剂筛选提供了更精准、高效的工具。随着技术不断优化,它将在个性化医疗、抗癌药物研发等领域发挥更大作用,推动免疫肿瘤学研究迈向新高度。
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