HNSCC細胞研究ロードマップ
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HNSCC(頭頸部扁平上皮癌)細胞研究ロードマップは、腫瘍形成、転移経路、治療抵抗性のメカニズムを解明するための体系的な実験計画フレームワークです。分子、細胞、微小環境の観点を含む多次元から疾患の進行を明らかにし、介入標的をスクリーニングすることを目的としています。このセクションでは、臨床サンプル収集と初代細胞培養、マルチオミクス特性評価、in vitro機能検証、in vivo動物モデル確立、およびトランスレーショナル検証の5つのコアコンポーネントを含む、このロードマップの典型的な研究段階について詳しく説明します。最初の段階では、病理学的に確認されたHNSCC組織と、それに隣接する正常組織のペアサンプルを取得します。組織消化と選択的培養法を使用して初代細胞株を確立し、系統追跡可能性を確保するためにSTR識別を実行します。マルチオミクスレベルでは、全エクソームシーケンス(WES)を用いて変異特性(TP53、NOTCH1、PIK3CAなど)をスクリーニングし、トランスクリプトームシーケンスを用いて発現差のある遺伝子や融合遺伝子を解析し、シングルセルRNAシーケンス(scRNA-seq)を用いて腫瘍内異質性や腫瘍幹細胞サブセットを明らかにします。in vitro機能実験には、CCK-8増殖曲線、トランスウェル遊走/浸潤アッセイ、細胞スクラッチ治癒アッセイ、および懸濁スフェロイド化アッセイが含まれます。同時に、CRISPR-Cas9またはレンチウイルス過剰発現システムを用いて、候補遺伝子の機能獲得/喪失を検証します。in vivoモデルは、皮下異種移植(CDX)モデルまたは患者由来異種移植(PDX)モデルを用いて構築され、in vivoイメージングおよび免疫組織化学によって腫瘍増殖およびリンパ節転移傾向が評価されます。臨床応用レベルでは、薬剤感受性スクリーニング(例:シスプラチン、5-FU、セツキシマブ)とオルガノイド薬剤感受性試験を組み合わせることで、バイオマーカー(PD-L1発現、腫瘍変異負荷(TMB))に基づいた有効性予測モデルを構築できます。本ロードマップは、時間的サンプルライブラリと多次元検証ロジックを統合することで、頭頸部扁平上皮癌(HNSCC)の浸潤・転移メカニズムの解明と相乗効果のある標的療法の開発に向けた体系的な技術ロードマップを提供します。
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概要/内容
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Annexin V-FITC/PI二重染色フローサイトメトリー
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TNF-α 等
HNSC細胞
第3部:HNSCCオルガノイドに対するNKT細胞およびCAR-NKT細胞の抗腫瘍効果の研究
第1部:NKG 2 DL標的の確立とCAR-NKT細胞の構築
有効性評価(オルガノイドの成長、構造の完全性、細胞活性)
免疫関連因子の発現
組織学と分子レベルの解析
IFN-ガンマ
レンチウイルスのパッケージングと生産
免疫因子の検出とメカニズム解析
有効性評価
全エクソンシーケンシングcWES
HNSCC細胞株
キメラ抗原受容体の構築と細胞作製
パート4:in vivoにおけるNKT細胞およびCAR-NKT細胞の抗腫瘍活性の探索
HNSCCオルガノイドモデルの調製と同定
直接接触共培養殺実験
間接共培養実験:トランスウェル
ULBP 2より
腫瘍組織コレクション
データベース情報のマイニング
表面マーカーの分析
レンチウイルス導入によるCAR-NKT細胞の作製
ULBP 1より
サイトカイン検査:IsoPlexis
V·S
NKG 2 DLファミリーはHNSCCで過剰発現
免疫調節機構の探索
組織検査(HE、IHC )
組織検査(HE、IHC)
マウスの生存解析
MICBさん
標的マーカー NKG 2 DLの同定
PI単染色フローサイトメトリー
NKT細胞/CAR-NKT細胞
タンパク質とRNAの抽出
腫瘍細胞効果の検出
免疫効果とメカニズムの解析
免疫因子検査:IFN-γ、TNF αなど
異種移植モデルHE、IHC
NKT細胞の分離と導入
活性化状態評価
マウスの腫瘍体積変化
リアルタイム無標識動的細胞分析技術RTCA
マウス皮下腫瘍モデルの構築
CCK8の検出
NKT細胞の分離とスクリーニング
細胞株検証WB、q PCR
末梢血中PBMCサンプル採取
車の表現率
患者由来の一次腫瘍細胞PDC
クローン精製と増幅、細胞株の確立
NKG 2 DLを標的としたCARプラスミドベクターの構築
ハイ·E·T
第2部:HNSCCに対するNKT細胞とCAR-NKT細胞の細胞毒性作用の比較
異なる効果ターゲット比(E:T)勾配の検証
共培養と抗腫瘍効果の評価
フローサイトメトリーによるCAR発現効率の測定
低E × T
PDOとの共培養NKT/CAR-NKT細胞
フローサイトメトリー純度検出
収集を行う。
細胞注入治療と有効性評価
Collect
Collect
Collect
Collect
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