Systemy mikrofizjologiczne do podsumowania osi jelita–nerki

Lauro Giordano,^1,3Sylwia Maria Michajła,^1,3Hossein Eslami Amirabadi,^1,2i Rosalinde Masereeuw

Chronicznynerkachoroba (PChN) zwykle pojawia się wraz z innymi chorobami współistniejącymi, podkreślając złożoną patofizjologię, która, jak się uważa, jest w znacznym stopniu modulowana przez dwukierunkowe jelito.nerkaprzesłuch. Dzięki połączeniu postępów w inżynierii tkankowej, wytwarzaniu, mikrofluidyce i bioczujnikach, systemy mikrofizjologiczne (MPS) okazały się obiecującym podejściem do emulowania wzajemnych połączeń wielu narządów in vitro, przy jednoczesnym uwzględnieniu ograniczeń modeli zwierzęcych. Naśladowanie (pato)fizjologicznych stanów osi jelitowo-nerkowej in vitro wymaga MPS, który może symulować nie tylko ten bezpośredni dwukierunkowy przesłuch, ale także wkład innych uczestników fizjologicznych, takich jak wątroba i układ odpornościowy. Omawiamy ostatnie osiągnięcia w tej dziedzinie, które mogą potencjalnie prowadzić do modelowania in vitro osi jelito-nerka w CKD.

Kontakt:joanna.jia@wecistanche.com

Cistanche tubulosa zapobiega chorobie nerek, kliknij tutaj, aby pobrać próbkę

Przewlekła choroba nerek: zaburzenie metaboliczne z zakłóconą sygnalizacją międzynarządową i międzyorganizacyjną

Chronicznynerkachoroba (PChN) jest najbardziej rozpowszechnionanerkachoroby i charakteryzuje się stopniową utratą funkcji narządów w czasie, co osłabia zdolność filtrowania produktów przemiany materii z krwi (ramka 1). Nerki pełnią wiele wysoce wyspecjalizowanych funkcji, takich jak filtracja krwi i aktywne wydzielanie w celu usuwania produktów przemiany materii, reabsorpcja niezbędnych składników odżywczych, utrzymanie objętości krwi i homeostazy elektrolitowej oraz aktywność metaboliczna i hormonalna [1].

Uważa się, że złożona i enigmatyczna patofizjologia PChN jest modulowana przez:nerkaprzesłuchy z wieloma narządami i układami, szczególnie poprzez dwukierunkową komunikację międzynarządową z przewodem pokarmowym, określaną jako oś jelitowo-nerkowa [2]. W jelicie ludzkim mieści się złożona społeczność drobnoustrojów, które żyją w komensalnych relacjach ze swoim gospodarzem [3] i wnoszą znaczący i unikalny wkład w ludzki metabolom (patrz Słowniczek). W symbiozie wchłanianie jelitowe zapewnia wychwyt korzystnych metabolitów drobnoustrojów, podczas gdy nerki utrzymują homeostazę poprzez wydalanie potencjalnie toksycznych produktów końcowych metabolizmu. Odwrotnie, niewydolność nerek powoduje nagromadzenie metabolitów pochodzących z mikrobioty jelitowej (tj. toksyn mocznicowych), co prowadzi do rozwoju zespołu mocznicowego. Powikłanie to przyczynia się do dysbiozy jelitowej, która niekorzystnie wpływa na szlaki zapalne, endokrynologiczne i neurologiczne zaangażowane w początek i progresję PChN (ramka 2 i ryc. 1) [4]. Ogólnie rzecz biorąc, PChN może być postrzegana jako zaburzenie metaboliczne, które odzwierciedla zakłócony międzynarządowy i międzyorganizacyjny przepływ metabolitów i cząsteczek sygnałowych, któremu towarzyszy nadmierna aktywacja układu odpornościowego (ryc. 2). W związku z tym centralna rola zdalnej sygnalizacji jelitowo-nerkowej za pośrednictwem toksyn mocznicowych [5] rodzi potrzebę dalszego scharakteryzowania metabolomu jelitowego w CKD.

Tradycyjnie,nerkabadania nad chorobami w dużej mierze opierały się na badaniach klinicznych [6] i na zwierzętach [7], które oferują ograniczoną kontrolę nad parametrami eksperymentalnymi i charakteryzują się dużą zmiennością międzygatunkową. Ze względu na brak odpowiednich modeli doświadczalnych in vitro, istnieje obecnie pilna potrzeba stworzenia systemów hodowli komórkowych, które mogą uchwycić różne aspekty funkcji narządów in vivo poprzez zastosowanie wysoce kontrolowanych i wyspecjalizowanych mikrośrodowisk hodowlanych, w tym rusztowań 3D i mikrofluidyki [8]. ]. Biorąc pod uwagę postępy w wielokomórkowych hodowlach i bioprodukcji, integracja funkcji monitorowania w czasie rzeczywistym oraz niezależna kontrola parametrów eksperymentalnych, uchwycenie złożoności ludzkiej fizjologii in vitro jest z pewnością widoczne. Zapewniamy kompleksowy przegląd najbardziej emblematycznych i najnowszych osiągnięć w dziedzinie modeli 3D in vitro i podkreślamy ich znaczenie dla rozwoju dwukierunkowego układu osi jelitowo-nerkowej 3D. Omawiamy również główne przeszkody, które one pociągają za sobą, sposoby ich pokonywania i przedstawiamy nowy wgląd w aktualny kierunek tej dziedziny w kontekście PChN.

Modele mikrofizjologiczne do rozwiązywania złożonych połączeń między organami

Pojawienie się mikrograficznych systemów socjologicznych (MPS), zwanych również organami na chipach (OOC), stworzyło nowe możliwości badania procesów fizjologicznych zachodzących w poszczególnych narządach i przesłuchu między organami. Pojawia się szereg różnych multi-MPS, które stanowią podstawę podejścia „fizjom na chipie” do symulacji jednostek funkcjonalnych narządów, a także wzajemnego przesłuchu, zamiast dążenia do odtworzenia całego organu (narządów). Z technicznego punktu widzenia MPS często składają się z pojedynczych lub wielu kanałów mikroprzepływowych o przekroju setek mikrometrów, w których (re)cyrkulowane są małe objętości (od nanolitrów do mikrolitrów). Zapewniając bliski kontakt między komórkami, objętości te pozwalają na wychwycenie dynamicznej interakcji komórka-komórka, zapewniając jednocześnie minimalne zużycie odczynników i rozcieńczenie związku [9,10]. Dodany przepływ laminarny może w sposób ciągły dostarczać komórkom świeże składniki odżywcze i tlen, jednocześnie usuwając produkty przemiany materii i może generować dokładne przestrzenno-czasowe gradienty chemiczne i mechaniczne w ich sąsiedztwie [11]. Fizyczną izolację różnych analogów tkankowych uzyskuje się poprzez kompartmentalizację na mikrokanały oddzielone cienkimi porowatymi błonami lub warstwami macierzy zewnątrzkomórkowej (ECM) [12].

Stworzenie platformy lung-on-a-chip, w której połączono mechaniczne naprężenia i wiele typów komórek, aby naśladować oddychanie płuc, zapoczątkowało rozwój biologicznie inspirowanych MPS [13]. Od tego czasu postęp w obróbce mikroprzepływowej umożliwił łączenie różnych modeli narządów i kontrolowanie ich przesłuchu w jednym lub wielu urządzeniach [14,15]. Najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie skłaniają nas do omówienia tych postępów w odniesieniu do modelowania jelit.nerkaw CKD i zbadać wymagania MPS w zakresie wspierania komunikacji międzynarządowej, uwzględniając również podejście synergiczne łączenia ich w modelach silico.

W drodze do replikacji osi jelito-nerki za pomocą MPS

W wyniku połączenia mikroprzepływów, inżynierii tkankowej i systemów mikroelektromechanicznych powstało kilka systemów „gut-on-a-chip”. Wśród najbardziej reprezentatywnych konfiguracji, jelito na chipie z Wyss Institute (USA) z powodzeniem emulowało dynamiczne mikrośrodowisko jelitowe człowieka poprzez zastosowanie fizjologicznie istotnych sił mechanicznych towarzyszących płynowi i perystaltyce, co wspomagało różnicowanie komórek w kosmki. - i struktury podobne do krypt, tworzenie grubej monowarstwy nabłonka i zwiększona funkcja komórkowa (ryc. 3A) [16–19]. Ostatnio cechy topologiczne okazały się kluczowe w kierowaniu funkcjami komórki, ale tylko w kilku badaniach próbowano odtworzyć architekturę krypt-kosmków w układach mikroprzepływowych, które można teraz łatwo uzyskać za pomocą stereolitografii 3D o wysokiej rozdzielczości [20], fotolitografii [21]. ] oraz mikroformowanie usieciowanych hydrożeli [22]. Obecnie naśladowaniem struktur przypominających kanaliki jelitowe zajmuje się hodowanie komórek jelitowych po stronie wierzchołkowej systemu błon kapilarnych per topliwych [23, 24] lub w świetle mikrokanalików [25]. Dodanie powłoki ECM i jednokierunkowego stożka wierzchołkowego zaowocowało fenotypem dojrzałego kanalika jelitowego ze strukturami podobnymi do kosmków. Ekspozycja na toksynę A wydzielaną przez Clostridium difficile, naturalny czynnik wirulencji zamieszkujący jelita i zaburzający barierę jelitową w dysbiozie, lub na metabolit pochodzący z mikrobioty jelitowej, p-krezol, skutkowała zwiększoną przepuszczalnością bariery [23, 24]. Równocześnie p-krezol został przekształcony w siarczan p-krezylu i p-krezyloglukuronid, końcowe metabolity, które gromadzą się w osoczu podczas progresji PChN, prawdopodobnie poprzez metabolizm za pośrednictwem cytochromu P450-, a następnie sprzęganie, co wskazuje na udział jelita do biotransformacji metabolitów pochodzących z mikrobioty jelitowej w toksyny mocznicowe [23].

Złożoność i różnorodność nabłonka jelitowego można wiarygodnie podsumować za pomocą trójwymiarowych organoidów tkanki ludzkiej [26, 27]. Jednak ich zastosowanie okazało się trudne, ponieważ ich zamknięta konfiguracja na zewnątrz utrudnia badania transportu i narażenie na bakterie komensalne i patogenne. Niemniej jednak Thorne i współpracownicy wykazali, że poprzez enzymatyczną dysocjację organoidów pierwotne komórki jelitowe były zdolne do samoorganizacji i segregacji de novo na niezróżnicowane lub zróżnicowane regiony, tworząc przedziały podobne do niszy [28]. Poprzez zintegrowanie oddzielnego śródbłonka mikronaczyniowego, hodowanego w warunkach niezależnej i cyklicznej deformacji, oceniono właściwości absorpcyjne tych komórek [29,30]. Ostatnio wykazano, że włączenie domen krypt-kosmków do nabłonka w kształcie rurki z per topliwym światłem podtrzymuje stereotypowe cechy wzorcowania komórek z potencjałem do samoregeneracji [31].

Badania in vitro interakcji gospodarz-mikrobiota zostały utrudnione przez niezdolność konwencjonalnych modeli do utrzymania żywotnej złożonej mikroflory przez kilka dni. Chociaż udział warstwy śluzu w interakcjach gospodarz-mikrobiom jest często pomijany, niedawno wykazano, że integracja grubej warstwy śluzu – działa jak bariera fizjologiczna między bakterią a nabłonkiem jelit – może opóźnić uszkodzenie bariery i przepuszczalność parakomórkową [32,33]. W związku z tym zaawansowany model mikroprzepływowy HuMiX umożliwił bezpośrednią kokulturę bakterii beztlenowych i komórek jelitowych poprzez włączenie funkcjonalnej warstwy śluzu, a także pulsacyjnej i mechanicznej stymulacji (ryc. 3B) [34].

Większość mikroflory jelitowej to bezwzględne beztlenowce, które wymagają:<0.5% o2="" growth="" conditions="" that="" are="" difficult="" to="" represent="" in="" vitro="" [19,35].="" this="" limitation="" was="" overcome="" by="" engineering="" mpss="" that="" incorporate="" physiologic="" oxygen="" gradients="" and="" support="" the="" dynamic="" interaction="" between="" intestinal="" and="" vascular="" endothelial="" layers.="" the="" chip="" consisted="" of="" an="" upper="" anaerobic="" epithelial="" chamber="" and="" a="" lower="" aerobic="" endothelial="" chamber,="" separated="" by="" a="" polydimethylsiloxane="" (pdms)="" membrane.="" through="" a="" radial="" oxygen="" gradient="" generated="" by="" the="" system,="" intestinal="" cells="" were="" oxygenated="" whereas="" anaerobic="" conditions="" allowed="" microbiota="" growth,="" as="" assessed="" by="" real-time="" monitoring="" via="" integrated="" noninvasive="" oxygen="" sensors="" [19,36].="" similar="" physiological="" hypoxia="" conditions="" were="" achieved="" by="" zhang="" and="" coworkers="" who="" cocultured="" oxygen="" super-sensitive="" bacterial="" species="" using="" a="" differently="" designed="" mps,="" the="" gumi="" (figure="" 3c)="" [37].="" this="" platform="" induced="" a="" steep="" oxygen="" gradient="" through="" the="" addition="" of="" a="" long-term="" continuous="" fellow="" of="" anoxic="" apical="" medium="" and="" aerobic="" basal="" media.="" the="" use="" of="" polysulfone,="" which="" unlike="" pdms="" is="" an="" oxygen-impermeable="" material,="" prevented="" any="" oxygen="">

RozwójnerkaUkłady -on-a-chip również stanowią wyzwanie ze względu na brak komórek funkcjonalnych do rekapitulacji in vitro struktury wielokomórkowej i złożoności funkcjonalnej w obrębie nefronu. W związku z tym, w odniesieniu do urządzenia z jelita na chipie, rozwójnerkasystemy typu „on-a-chip” są do pewnego stopnia opóźnione. Do tej pory opracowano modele fizjologii kanalików kłębuszkowych, proksymalnych i dystalnych, ale integracja wszystkich składników w kompletny nefron na chipie pozostaje do osiągnięcia [38]. Aby mieć znaczenie fizjologiczne, oprócz złożoności komórkowej, biomimetyknerka-on-a-chip powinien integrować (i) interakcje komórka-komórka, takie jak te między podocytami lub komórkami nabłonka kanalika proksymalnego a śródbłonkiem (mikro)naczyniowym, (ii) transkomórkowe gradienty ciśnienia elektrochemicznego i osmotycznego, które napędzają płyny i metabolity w całym przestrzeń śródmiąższowa, (iii) płynny towarzyszący, (iv) strukturalny układ kanalików nerkowych oraz (v) funkcje metaboliczne i endokrynologiczne komórek [38].

Kanał proksymalny odgrywa kluczową rolę w wydalaniu odpadów metabolicznych i reabsorpcji biomolekuł i dlatego jest głównym przedmiotem zainteresowania w rozwoju in vitronerka-systemy na chipie, które rekapitulują in vivonerkapapierowa chusteczka. Rozwój funkcjonalnynerkakanaliki wykorzystujące komórki kanalików proksymalnych z biofunkcjonalizowanymi pustymi włóknami umożliwiły Jansenowi i współpracownikom badanie klirensu wydzielniczego metabolitów pochodzących z mikrobioty jelitowej. System ten umożliwił naukowcom zademonstrowanie, w jaki sposób, poprzez teledetekcję i sygnalizację, komórki kanalików proksymalnych wyczuwają podwyższone poziomy siarczanu indoksylu i odpowiednio dostosowują ekspresję transporterów odpowiedzialnych za ich wydalanie w celu utrzymania stabilnego poziomu metabolitów i homeostazy [39].

Interakcje śródbłonek-przestrzeń śródmiąższowa-nabłonek regulują ciągłą wymianę substancji rozpuszczonych między przedziałami krążeniowym i moczowym. Lin i współpracownicy z powodzeniem opracowali perfuzyjną, unaczynioną kanalikę proksymalną 3D, która była w stanie symulować, poprzez wymianę kanalikowo-naczyniową substancji rozpuszczonych, aktywną funkcję reabsorpcjinerka[40]. Model ten umożliwia ilościową certyfikację wychwytu albuminy nerkowej i reabsorpcji glukozy w czasie, oferując obiecujące narzędzie do badania (pato)fizjologicznych funkcji nerek i farmakologii. Poza wymianą substancji rozpuszczonej,nerkaprzestrzeń śródmiąższowa jest również uważana za kluczową dla rozwojunerkazwłóknienie, cecha charakterystyczna PChN. Uważa się, że jest to spowodowane bliznowaceniem przestrzeni śródmiąższowej kanalików w wyniku aktywacji śródmiąższowych miofibroblastów i późniejszego odkładania się macierzy zewnątrzkomórkowej. Niemniej jednak tylko kilka badań wykazało jego integrację z systemami 3D in vitro. Moll i wsp. opisali walidację prostego i wysoce powtarzalnego trójwymiarowego modelu mikrośrodowiskowego kanalika/śródmiąższu do badania zwłóknienia nerek w fizjologicznie istotnym systemie in vitro [41]. W badaniu tym zastosowano cisplatynę, aby skutecznie naśladować ostre uszkodzenie kanalików. Replikację in vitro mikrośrodowiska kanalików nerkowych/śródmiąższu osiągnięto stosując ludzkie fibroblasty skóry zamiast fibroblastów nerkowych, ponieważ te pierwsze wyrażają niskie poziomy markerów zwłóknienia w warunkach podstawowych. Niemniej jednak, pomimo tego ograniczenia, system wykazał, że komórki nabłonkowe odgrywają kluczową rolę w wyzwalaniu aktywacji i różnicowania miofifibroblastów. Moll i współpracownicy próbowali powtórzyć to badanie z użyciem pierwotnych fibroblastów nerkowych, ale napotkali dużą zmienność wyników. Biorąc pod uwagę znaczenie przestrzeni śródmiąższowej w PChN, konieczne będą dalsze badania 3D in vitro w celu wyjaśnienia jej roli w powstawaniu i progresji choroby.

Thenerkiaktywują również 25(OH)witaminę D przez hydroksylację w pozycji 1, co skutkuje 1,25(OH)2witaminą D, niezbędnym hormonem, którego często brakuje u pacjentów z PChN i który może wpływać na skład mikroflory jelitowej i integralność bariery. Ostatnio na chipie przedstawiono metabolizm wątrobowy inerkaAktywacja witaminy D została opracowana przez perfuzję podłoża zawierającego witaminę D do mikroprzepływowego chipa, co sugeruje, że złożone międzynarządowe interakcje metaboliczne są wysoce osiągalne przy użyciu technologii MPS [42].

Przypuszcza się, że w PChN zmniejszenie produkcji krótkołańcuchowych kwasów tłuszczowych (SCFA) uzupełnione równoczesnym wzrostem produkcji toksyn mocznicowych i ich ogólnoustrojowej akumulacji [4], jest przyczyną przewlekłego stanu zapalnego, który jest typowy dla PChN [4,43]. ]. Rzeczywiście, SCFA, szczególnie maślan, mają działanie zarówno nefroprotekcyjne, jak i jelitowe [4,44], a wysoki poziom maślanu jest związany z integralnością bariery jelitowej i poprawą odporności jelitowej w wyniku jego właściwości przeciwzapalnych [45]. Niemniej jednak, niedawno temu zaprzeczyli Trapecar i współpracownicy, którzy w podejściu psychomimetycznym wykazali, że SCFA mogą nasilać reakcję zapalną w modelu jelitowo-wątrobowym. Dzięki połączeniu dwóch płytek pneumatycznych oddzielnie reprezentujących jelito i wątrobę, limfocyty T CD4 plus i pomocnicze limfocyty T typu 17 (Th17) mogą krążyć w obrębie i pomiędzy dwoma przedziałami. Przeciwstawne efekty SCFA mogą korelować ze stopniem stanu zapalnego, przy czym podwyższony stan zapalny daje bardziej szkodliwy efekt [46].

Według naszej wiedzy, obecnie nie istnieje MPS, który odnosiłby się do wpływu metabolitów pochodzących z jelit na jelita,nerka, lub inne narządy, z jednoczesnym śledzeniem ich biotransformacji, w kontekście PChN. Wyzwaniem będzie dostrojenie chipa do wiernego podsumowania dwukierunkowości produkcji i usuwania strumieni metabolitów. Włączenie mikroflory pochodzącej z próbek kału pacjentów z CKD do jelitowego układu mikroprzepływowego umożliwiłoby nam badanie zmian w metabolizmie drobnoustrojów i analizę ich (nie)bezpośredniego wpływu na odległe narządy, co nie jest osiągalne w eksperymentach in vivo.

Postęp technologiczny zwiększający wartość translacyjną MPS in vivo Projektowanie MPS jest wyzwaniem i wymaga wielodyscyplinarnego podejścia. Należy zauważyć, że żaden pojedynczy MPS nie jest w stanie zrobić wszystkiego i, w zależności od zastosowania, mogą być wymagane różne systemy. Zalety i ograniczenia dostępnych systemów do walki z jelitami –nerkaprzedstawiono w Tabeli 1. Jednym z najczęstszych wyzwań w tej dziedzinie jest zaprojektowanie systemu, który jest biologicznie złożony i wystarczająco prosty technicznie, aby można go było założyć w laboratoriach hodowli komórkowych.

Grupa Ingbera (Wyss Institute, USA) opracowała dobrze zoptymalizowane protokoły hodowli komórek, łączenia elementów mikroprzepływowych z chipem i pobierania próbek [16-18,47]. Choć zaawansowany technologicznie, ich układ mikroprzepływowy wymaga znacznego przeszkolenia operatorów nietechnicznych, nawet do automatycznych testów mikroprzepływowych [47]. Bezpompowe chipy wielonarządowe, których pionierem było laboratorium Shuler (Cornell University, USA), a także firmy takie jak Hesperos Inc. (Rysunek 3E) i InSphero, zwiększają przepustowość kosztem ograniczonej kontroli nad złożonością urządzenia i urządzenia [48]. (https://hesperosinc.com/). Chociaż system MPS opracowany przez laboratorium Griffith (Massachusetts Institute of Technology, USA) ma ograniczone możliwości replikowania sygnałów biofizycznych, wykorzystuje bardziej konwencjonalne protokoły, na przykład umożliwiając bezpośredni dostęp do analogu tkanki i stosując zmodyfikowane standardowe wkładki Transwell® (ryc. 3C, D) [37,49].

Innowacyjne firmy opracowały podobnie wielonarządowe platformy, takie jak TissUse®. Ich pompy on-chip łączą narządy i sprawiają, że system jest mniej podatny na pułapkowanie pęcherzyków i wycieki. Jednak urządzenia te oferują ograniczone prowadzenie mikroprzepływów, na przykład brakuje elementu wierzchołkowego w modelu jelita, a dostosowanie modeli tkanek jest trudne.

Kolejnym poważnym wyzwaniem jest materiał wiórowy. PDMS jest jednym z najczęściej stosowanych materiałów ze względu na doskonałą przepuszczalność tlenu, przejrzystość optyczną i właściwości prototypowania. Jednak przepuszczalność tlenu jest wadą w przypadku hodowli bezwzględnego mikrobiomu beztlenowego z komórkami jelitowymi [20,37]. W testowaniu związków hydrofobowych, na przykład w badaniach toksyczności leków lub skuteczności, PDMS nie jest zalecany, ponieważ absorbuje małe cząsteczki hydrofobowe. Dlatego najbardziej niezawodne są MPS złożone z bardziej obojętnych materiałów, które zapobiegają niespecyficznemu wiązaniu związków. Na przykład Edington i współpracownicy opracowali platformę mikroprzepływową opartą na polistyrenie połączonych ze sobą MPS, próbując odtworzyć fizjom na chipie, który może generować złożone profile dystrybucji molekularnej do zaawansowanych zastosowań w odkrywaniu leków [50].

Rozwój platform ze zintegrowanymi czujnikami (tlen, mocznik, mleczan lub glukoza) i/lub przezroczystością optyczną ułatwił nieinwazyjną analizę komórkową w czasie rzeczywistym (ramka 3) [51,52]. Niedawno opracowano platformę z w pełni zintegrowanym czujnikiem modułowym. Obsługuje jednostki MPS w sposób ciągły, dynamiczny i zautomatyzowany i obejmuje czujniki fizyczne do monitorowania mikrośrodowiska zewnątrzkomórkowego, czujniki biochemiczne do pomiaru rozpuszczalnych biomarkerów, miniaturowe mikroskopy do wychwytywania zmian morfologicznych oraz sposób [53].

Analiza obliczeniowa jest również konieczna, aby ustalić, czy dane doświadczalne pochodzące z MPS można ekstrapolować na wydajność in vivo [54]. Dlatego integracja algorytmów uczenia maszynowego (modelowanie in silico) powinna stać się strategicznym elementem MPS [55]. Model obliczeniowy można dostosować, aby pomóc rozwiązać ograniczenia eksperymentalnie połączonych MPS i wprowadzić dane do zakresu badań na zwierzętach i metod ekstrapolacji [54]. Prognozy uzyskane z badań in silico mogą dostarczyć informacji zwrotnych do dalszego ulepszania modeli MPS [55]. Na przykład badania in silico można wykorzystać do modelowania ruchliwości komórek odpornościowych po uszkodzeniu bariery jelitowej i przewidywania zachowania komórek po ekspozycji na określone parametry lub biomolekuły [56–59].

Uwagi końcowe i perspektywy na przyszłość

Przewiduje się, że w ciągu następnego stulecia częstość występowania PChN drastycznie wzrośnie na całym świecie, stwarzając poważne wyzwania gospodarcze i społeczne. Stwierdzono, że niezależnie od kraju pochodzenia roczne koszty opieki zdrowotnej i koszty społeczne rosną wraz z postępem PChN [60], co wskazuje na pilną potrzebę stworzenia platformy modelowej choroby, w której można by badać patofizjologię PChN i identyfikować potencjalne cele terapeutyczne.

Niemniej jednak, wiele wyzwań pozostaje do rozwiązania, a kilka kwestii musi zostać rozwiązanych, zanim będzie można opracować MPS, które dokładnie modelują CKD (patrz nierozstrzygnięte pytania). Na przykład, początkowe zdarzenia, które prowadzą do wystąpienia PChN pozostają nieznane, co utrudnia modelowanie początku PChN w MPS.Nerkaurazy prowadzące do rozwoju PChN mają różnorodny charakter i często obejmują komponent sercowo-naczyniowy, co jeszcze bardziej utrudnia ich reprezentację. Ponadto skład mikrobiomu jelitowego jest złożony i trudny do odtworzenia; niemniej jednak jest to zasadniczy wymóg dla modelu choroby CKD. Ostatnie udane opracowania MPS, które integrują bakterie beztlenowe, były możliwe dzięki integracji bioczujników do wykrywania tlenu, a także dzięki włączeniu kontrolowanych przepływów i warstwy śluzu, które zmniejszają przerost bakterii i ograniczają uszkodzenia komórek jelitowych (Tabela 1). Jednak do zrealizowania w ramach tych systemów nadal pozostają szerokie konsorcja bakterii beztlenowych, chociaż będzie to konieczne do fizjologicznej reprezentacji mikrobiomu jelitowego. Problemy z materiałami chłonnymi i przepuszczalnymi dla powietrza również stanowią główną przeszkodę w tej dziedzinie, podważając przydatność systemów do wzrostu bakterii beztlenowych lub testowania związków lipofilowych. W niniejszym przeglądzie mocno podkreślono znaczenie wzajemnych połączeń między organami; w związku z tym kluczowe znaczenie ma zintegrowanie układu krążenia i układu odpornościowego z MPS, ale zostały one włączone tylko do kilku modeli.

Zwiększając interdyscyplinarność, integracja biodrukowania, biomateriałów i bioczujników do monitorowania mikrośrodowiska w czasie rzeczywistym może zająć się cechami anatomicznymi i biochemicznymi, a także złożonością systemów, które są niezbędne do zwiększenia ich znaczenia fizjologicznego. Wraz z postępem technologii MPS, wraz z obecnym trendem w kierunku ulepszonych podejść multidyscyplinarnych, te pytania bez odpowiedzi zostaną ostatecznie rozwiązane.

Podziękowanie

Projekt ten otrzymał dofinansowanie z unijnego programu badawczego i innowacyjnego Horyzont 2020 w ramach umowy o grant Marie Skłodowska Curie STRATEGY-CKD H2020-2019-ETN (860329) oraz konkursu WIDESPREAD-05-2018-TWINNING PRZEBUDOWA (857491). Ta praca była dodatkowo wspierana przez HolendrówNerkaFundacja (DKF, 17OI13). RM jest członkiem zatwierdzonej przez ESAO/ERA-EDTA Grupy Roboczej EUTox.

Bibliografia

1. Himmelfarb, J. i in. (2020) Obecny i przyszły krajobraz dializy. Nat. Wielebny Nefrol. 16, 573-585

2. Evenepoel, P. i in. (2017) Jelita-nerkaoś. Pediatr. Nefrol. 32, 2005-2014

3. De Sordi, L. i in. (2017) Mikrobiota jelitowa ułatwia zmiany w różnorodności genetycznej i zakaźności wirusów bakteryjnych. Mikrob komórki gospodarza 22, 801-808

4. Rukavina Mikusic, NL i in. (2020) Mikrobiota jelitowa i przewlekłanerkachoroba: dowody i mechanizmy, które pośredniczą w nowym

komunikacja w osi żołądkowo-nerkowej. Łuk Pflugera. 472, 303-320

5. Nigam, SK i Bush, KT (2019) Przewlekły zespół mocznicowynerkachoroba: zmieniona teledetekcja i sygnalizacja. Nat. Wielebny Nefrol. 15, 301–316

6. Okada, H. i in. (2020) Istotne punkty z wytycznych praktyki klinicznej opartej na dowodach dotyczących przewlekłychNerkaChoroba 2018. Klinika. Do potęgi. Nefrol. 23, 1–15

7. Becker, GJ i Hewitson, TD (2013) Modele zwierzęce przewlekłej chorobynerkachoroba: przydatna, ale nie idealna. Nefrol. Wybierz. Przeszczep. 28, 2432-2438

8. Faria, J. i in. (2019)Nerkaoparte na modelach in vitro do testowania toksyczności indukowanej lekami. Łuk. Toksykol. 93, 3397-3418

9. Beebe, DJ i in. (2002) Fizyka i zastosowania mikroprzepływów w biologii. Annu. Ks. Biomed. inż. 4, 261–286

10. Zhang, B. i in. (2018) Postępy w inżynierii organów na chipie. Nat. Ks. Mater. 3, 257–278

11. Lin, B. i Levchenko, A. (2015) Manipulacja przestrzenna za pomocą mikroprzepływów. Przód. Bioeng. Biotechnologia. 3, 39

12. Mniam, K. i in. (2014) Fizjologicznie istotne organy na chipach. Biotechnologia. J. 9, 16–27

13. Huh, D. i in. (2010) Odtworzenie funkcji płuc na poziomie narządów na chipie. Nauka 328, 1662-1668

14. Lee, SH i Sung, JH (2018) Technologia Organ-on-a-chip do odtwarzania fizjologii wielonarządowej. Przysł. Zdrowiec. Matko. 7, 1700419

15. Sung, JH i in. (2019) Ostatnie postępy w systemach body-on-a-chip. Analny. Chem. 91, 330–351

16. Kim, HJ i in. (2012) Ludzkie jelito na chipie zamieszkałe przez florę bakteryjną, która doświadcza ruchów i przepływu przypominających perystaltykę jelit. Układ laboratoryjny 12, 2165–2174

17. Kim, HJ i Ingber, DE (2013) Mikrośrodowisko Gut-on-a-Chip indukuje ludzkie komórki jelitowe do różnicowania kosmków. Liczba całkowita. Biol. (Kamb) 5, 1130–1140

18. Kim, HJ i in. (2016) Wkład mikrobiomu i mechanicznej deformacji w przerost bakterii jelitowych i stan zapalny w ludzkim jelicie na chipie. Proc. Natl. Acad. Nauka. USA 113, E7–E15

19. Jalili-Firoozinezhad, S. i in. (2019) Złożony ludzki mikrobiom jelitowy hodowany w beztlenowym jelicie na chipie. Nat. Biomed. inż. 3,520–531

20. Creff, J. i in. (2019) Produkcja rusztowań 3D odtwarzających topografię nabłonka jelitowego za pomocą stereolitografii 3D o wysokiej rozdzielczości. Biomateriały 221, 119404