Monolayers and three-dimensional cultures to investigate metabolic reprogramming in breast and bladder cancer
Type: dissertation
Abstract: La riprogrammazione metabolica è stata osservata in molti tipi di cancro ed è considerata un tratto distintivi di questa malattia eterogenea multifattoriale. Comprendere i meccanismi che portano al riarrangiamento metabolico e come queste attività promuovono l’attivazione di proprietà maligne nel cancro può aiutare a sfruttare le alterazioni metaboliche a beneficio terapeutico. Nei tumori solidi le cellule tumorali interagiscono con il complesso habitat del microambiente tumorale (TME) che può modulare il metabolismo delle cellule tumorali e la loro sensibilità o resistenza al trattamento farmacologico. I modelli tridimensionali (3D), come gli sferoidi, gli organoidi e gli organ-on-chip stanno cambiando il paradigma della ricerca preclinica sul cancro poiché rappresentano più fedelmente la complessità dell’ambiente e dell’architettura tissutale che si trova nei tumori in vivo rispetto alle colture cellulari bidimensionali (2D). Perciò l’utilizzo dei modelli 3D potrebbe migliorare la robustezza e l’affidabilità dei dati della ricerca preclinica riducendo la necessità di test sugli animali e favorendone la traslazione alla pratica clinica. In questa tesi, abbiamo eseguito una caratterizzazione metabolica di linee cellulari di carcinoma mammario luminale (MCF7) e triplo negativo (SUM159PT e MDAMB231) e abbiamo confrontato la loro diversa risposta alle perturbazioni metaboliche attraverso la valutazione della proliferazione cellulare (in 2D) e della capacità di formare sferoidi. I principali risultati di questo capitolo suggeriscono che le deprivazioni nutrizionali e i trattamenti farmacologici contro il metabolismo energetico hanno un impatto maggiore sulla proliferazione delle cellule che crescono in 2D rispetto alla formazione di sferoidi (3D). Inoltre, la perturbazione del metabolismo del glucosio ha mostrato l'effetto più forte sul processo di formazione degli sferoidi, riducendo gravemente la vitalità e la morfologia degli sferoidi, specialmente sulla linea cellulare altamente glicolitica MDAMB231. Inoltre, abbiamo sviluppato un flusso di lavoro affidabile e riproducibile per l'analisi metabolica di colture tridimensionali mediante la tecnologia Seahorse XFe96, un analizzatore di flusso extracellulare che misura simultaneamente il tasso di consumo di ossigeno (OCR) e il tasso di acidificazione extracellulare (ECAR) delle cellule viventi. L'ottimizzazione del protocollo di formazione degli sferoidi ha consentito di produrre sferoidi di forma altamente regolare e di dimensioni omogenee, riducendo drasticamente la variabilità nelle misurazioni di OCR ed ECAR tra i replicati tecnici sperimentali, sia in condizioni basali che di trattamento farmacologico. La normalizzazione per cellula ci ha permesso di confrontare direttamente questi parametri metabolici tra sferoidi di diverse dimensioni e tra colture 2D e 3D, rivelando che le differenze metaboliche tra gli sferoidi studiati sono per lo più legate alla linea cellulare piuttosto che alla dimensione dello sferoide. Infine, abbiamo caratterizzato il metabolismo energetico e le proprietà cellulari associate alla diffusione e alla progressione del tumore nelle linee cellulari tumorali di Grado 2 derivanti da vescica umana, RT112 e 5637. Nonostante le due linee cellulari mostrassero proprietà metaboliche e invasive distinte, entrambe presentavano una respirazione considerevole e il trattamento con metformina ha causato una down-regolazione globale della proliferazione, della migrazione e della capacità di formare sferoidi. Complessivamente i risultati di questa tesi aprono nuove prospettive di ricerca per l'identificazione di nuovi potenziali bersagli terapeutici contro il cancro, avvicinandosi alla comprensione della plasticità metabolica del cancro che può essere sfruttata per sviluppare strategie terapeutiche efficienti per il trattamento di pazienti oncologici.
Author: CAMPIONI, GLORIA
Language: Italian
Subfield: Cancer Research
Domain: Life Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7030317099