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Detección de hidrogeles en busca de propiedades antifibróticas mediante la implantación de alginatos con código de barras celular en ratones y un no

Oct 13, 2023Oct 13, 2023

Nature Biomedical Engineering (2023)Citar este artículo

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El cribado de biomateriales implantables en busca de propiedades antifibróticas está limitado por la necesidad de realizar pruebas in vivo. Aquí mostramos que el rendimiento de la detección in vivo se puede aumentar mediante el código de barras celular de una biblioteca combinatoria modificada químicamente de formulaciones de hidrogel. El método implica la implantación de una mezcla de formulaciones de alginato, cada una con código de barras con células endoteliales de vena umbilical humana de diferentes donantes, y la asociación de la identidad y el rendimiento de cada formulación mediante el genotipado de polimorfismos de un solo nucleótido de las células mediante secuenciación de última generación. Usamos el método para seleccionar 20 formulaciones de alginato en un solo ratón y 100 formulaciones de alginato en un solo primate no humano, e identificamos tres formulaciones de hidrogel de plomo con propiedades antifibróticas. La encapsulación de islotes humanos con una de las formulaciones condujo a un control glucémico a largo plazo en un modelo de ratón con diabetes, y el recubrimiento de catéteres de grado médico con las otras dos formulaciones evitó el crecimiento excesivo de fibrosis. La detección de alto rendimiento de biomateriales con código de barras in vivo puede ayudar a identificar formulaciones que mejoren el rendimiento a largo plazo de los dispositivos médicos y de las células terapéuticas encapsuladas en biomateriales.

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Los principales datos que respaldan los resultados de este estudio están disponibles en el documento y su información complementaria. Se puede acceder a los datos de secuenciación sin procesar generados en este estudio a través de Figshare en https://figshare.com/projects/In_vivo_screening_of_hydrogel_library_using_cellular_barcoding_identifies_biomaterials_that_mitigate_host_immune_responses_and_fibrosis/144375. Los conjuntos de datos generados y analizados durante el estudio están disponibles para fines de investigación de los autores correspondientes a pedido razonable.

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Este trabajo fue apoyado por los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (R01 DK120459 para OV y DYZ), JDRF (3-SRA-2021-1023-SB para OV) y la Beca de la Academia de la Universidad Rice (para MIJ). Agradecemos el apoyo de la National Science Foundation para el acceso al ToF-SIMS, apoyado a través de CBET1626418. Los análisis ToF-SIMS y el recubrimiento por rotación se llevaron a cabo con el apoyo de la Autoridad de Equipos Compartidos de la Universidad de Rice. También agradecemos al personal de las instalaciones de recursos animales de la Universidad de Rice por su ayuda con la investigación con animales.

Sudip Mukherjee

Dirección actual: Escuela de Ingeniería Biomédica, Instituto Indio de Tecnología (BHU), Varanasi, Uttar Pradesh, India

david yu zhang

Dirección actual: NuProbe USA, Houston, TX, EE. UU.

Estos autores contribuyeron igualmente: Sudip Mukherjee, Boram Kim, Lauren Y. Cheng.

Departamento de Bioingeniería, Universidad Rice, Houston, TX, EE. UU.

Sudip Mukherjee, Boram Kim, Lauren Y. Cheng, Michael David Doerfert, Jiaming Li, Andrea Hernandez, Lily Liang, Maria I. Jarvis, Cody Fell, Ping Song, David Yu Zhang y Omid Veiseh

CellTrans, Inc., Chicago, IL, EE. UU.

Peter D. Ríos, Sofia Ghani, Ira Joshi y Douglas Isa

Departamento de Ingeniería Biomédica, Universidad de Cornell, Ithaca, NY, EE. UU.

trisha rayo

Laboratorio SIMS, Autoridad de Equipos Compartidos, Universidad Rice, Houston, TX, EE. UU.

Tanguy Terlier

Departamento de Hematopatología, División de Patología/Medicina de Laboratorio, Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas, Houston, TX, EE. UU.

Roberto N. Miranda

División de Cirugía de Trasplante, Universidad de Virginia, Charlottesville, VA, EE. UU.

José Oberholzer

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SM, BK, LYC, DYZ y OV diseñaron los estudios, analizaron los datos y redactaron el artículo. SM, BK, LYC, MDD, JL, AH, LL, MIJ, PDR, SG, IJ, DI, TR, TT, CF, PS, JO, OV y DYZ realizaron los experimentos. SM, BK, MDD y LYC llevaron a cabo los análisis estadísticos y prepararon conjuntos de datos de comunicación de pantallas. RNM, TT, DYZ y OV brindaron asesoramiento y apoyo técnico en todo momento, y DYZ y OV supervisaron el estudio. Todos los autores discutieron los resultados y la preparación del artículo.

Correspondencia a David Yu Zhang u Omid Veiseh.

OV es cofundador y accionista importante de Sigilon Therapeutics, Avenge Bio y Pana Bio. DYZ posee una participación significativa y recibe ingresos por consultoría de NuProbe Global y Torus Biosystems, y posee una participación significativa en Pana Bio. JO es científico fundador y accionista importante de Sigilon Therapeutics y CellTrans Inc.

Nature Biomedical Engineering agradece a los revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo. Los informes de los revisores están disponibles.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

A la izquierda del esquema se encuentran dos de los alginatos de plomo que contienen triazol anteriores (B1-A21 y Z1-A34) que previenen la fibrosis en modelos de ratón y NHP. Se sintetizó un total de 211 nuevos análogos de alginato variando el enlazador hidrofílico de plomo (Azido PEG-amina) y el enlazador hidrofóbico (yodobencilamina) combinados con un conjunto de clases de alquino resaltadas en colores azules.

a, Ensayo de gelificación de análogos de alginato usando atrapamiento de rodamina B. b, Imágenes representativas de la formación de cápsulas utilizando los análogos de alginato. Barra de escala, 2 mm. c, Después de los estudios iniciales de caracterización, incluida la pureza, la solubilidad y la capacidad de formación de gel, se usaron 149 polímeros de alginato para la prueba de detección. d, Pruebas mecánicas (trabajo a reventar) con diferentes formulaciones de alginato. Se utilizó ANOVA de una vía con corrección de Bonferroni para el análisis estadístico; ***P = 0,0007 (Z1-A34), ***P = 0,0009 (B1-A51), ns; no significativo para las comparaciones con SLG20. Todas las barras de error indican la media ± sem de n = 20 repeticiones. ei, prueba de permeabilidad FITC-dextrano con diferentes alginatos modificados. Todas las barras de error indican la media ± sem de n = 5 repeticiones.

La preparación de la biblioteca involucró un paso de PCR multiplex para amplificar los loci SNP, un paso de PCR de código de barras para agregar un código de barras de posición a cada muestra y un procedimiento de modificación del adaptador de secuenciación basado en la ligadura. a, antes de la optimización, la tasa de la biblioteca en el objetivo era <10 %, con dímeros de cebador y productos de PCR no específicos que contribuyeron a la mayoría de las lecturas. b, Después de la optimización, la tasa en el objetivo se incrementó a > 80 % independientemente de la baja entrada de ADN (< 1 ng) en el material de partida.

Los datos de Fastq NGS se desmultiplexaron mediante códigos de barras de fila y columna para reagrupar las secuencias amplificadas a partir de la misma entrada de ADN. Luego, para cada secuencia de amplicón, se aplicó la función grep para buscar los alelos dominantes y variantes para calcular la frecuencia de alelo variante (VAF) para cada locus SNP. Si las células encapsuladas comprendían solo un donante, el perfil VAF se comparaba con los perfiles de los 20 donantes HUVEC preseleccionados. El donante con la tasa de compatibilidad más alta se identificó como la célula donante encapsulada. Cuando se usaron uno o dos donantes como células encapsuladas, se calculó la probabilidad logarítmica de todas las posibles composiciones de donantes. La composición con la probabilidad logarítmica general más alta se determinó como la composición celular (control de calidad para el análisis de probabilidad logarítmica: 1) al menos 25/30 loci SNP tenían una cobertura de secuenciación >50; y 2) probabilidad logarítmica general superior a -200, y 3) medición de bondad superior a 10, donde la bondad se define como la diferencia de probabilidad logarítmica entre el par de donantes más probable y el segundo más probable). El material correspondiente a la célula o composición celular del donante identificado sería el material que encapsula las células.

a, Se probaron tres materiales diferentes; UP-VLVG (control), B1-A51 (uno de los materiales negativos) y Z1-A34 (uno de los materiales positivos). b, Flujo de trabajo esquemático de la selección de tres materiales que contienen donantes duales mixtos. cd, Después de dos semanas del implante, se recuperaron las cápsulas de cada ratón (M1-M3) y se separaron en tres grupos dependiendo de los niveles de fibrosis. e, Resultado representativo del mapa de calor del par de donantes identificados. f, 39 asignado a Z1-A34 (material de control positivo), codificado por H16:H14 en una proporción de 1:2; 4 asignados a UP-VLVG codificados por H6:H8 en una proporción de 1:2; 0 muestra asignada a B1-A51. En general, se mapearon 43/45 muestras del perfil SNP de 400 donantes. Se trazaron las proporciones de cada material correspondientes a los pares de donantes, y Z1-A34 mostró el valor más alto que indica las mejores propiedades inmunoprotectoras.

a, Se fabricaron cápsulas que contenían islotes humanos a la densidad celular final con 4000, 8000 y 16 000 IEQ/volumen de alginato (ml). Los valores finales de IEQ en cada cápsula fueron 10, 20 y 40 IEQ por cápsula, respectivamente. En cada grupo, se implantaron cápsulas de 500 µl, 250 µl y 125 µl en el espacio IP, que contenían un total de 2000 IEQ por ratón. Todas las barras de error indican la media ± sem de n = 20 repeticiones biológicas. b, Imágenes representativas de cápsulas Z1-A34 preimplantadas. La tinción con ditizona indica islotes viables dentro de la matriz de la cápsula. Después de la encapsulación, los islotes muestran una buena viabilidad (viva: verde, muerta: roja).

ab, la intensidad total de dos picos principales analizados por ToF-SIMS (a, CN- yb, Br-) se representaron gráficamente para comparar con el catéter no modificado. c, datos XPS para catéteres no modificados, Met-Z1A3 y Met-B2-A17 modificados que muestran wt. % de átomos específicos de moléculas pequeñas, lo que indica un recubrimiento exitoso. d, imágenes SEM representativas de catéteres no modificados y revestidos. p. ej., característica de la superficie de catéteres recubiertos con moléculas de plomo mediante espectroscopia Raman. Se analizaron catéteres preimplante o postexplante (4 u 8 semanas) para confirmar la presencia de moléculas recubiertas (catéteres e, Met-Z1-A3, f, Met-B2-A17, g, Met-Z1-A34). Todas las barras de error indican la media ± sem de n = 2 repeticiones.

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Mukherjee, S., Kim, B., Cheng, LY et al. Detección de hidrogeles en busca de propiedades antifibróticas mediante la implantación de alginatos con código de barras celular en ratones y un primate no humano. Nat. biomedicina ing (2023). https://doi.org/10.1038/s41551-023-01016-2

Descargar cita

Recibido: 23 febrero 2022

Aceptado: 27 de febrero de 2023

Publicado: 27 abril 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41551-023-01016-2

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