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A Hepatocellular Cancer Patient-derived Organoid Xenograft Model to Investigate Impact of Liver Regeneration on Tumor Growth

类有机物 再生(生物学) 肝再生 癌症 转移 肝细胞癌 癌症研究 肝叶 肝切除术 医学 肝癌 病理 剖腹手术 切除术 生物 肿瘤科 内科学 外科 细胞生物学 神经科学
作者
Fabian Haak,Gabriel Fridolin Hess,Philipp Sedlaczek,Savas D. Soysal,Jürg Vosbeck,Salvatore Piscuoglio,Mairene Coto‐Llerena,Otto Kollmar
出处
期刊:Journal of Visualized Experiments [MyJoVE Corporation]
卷期号: (204)
标识
DOI:10.3791/66245
摘要

Recurrence poses a notable challenge after hepatocellular carcinoma (HCC) treatment, impacting more than 70% of patients who undergo surgical resection. Recurrence stems from undetected micro-metastasis or de novo cancer, potentially triggered by postsurgical liver regeneration. Prior research employed HCC cell lines in orthotopic models to study the impact of liver regeneration, but their limited validity prompted the need for a more representative model. Here, we introduce a novel approach utilizing patient-derived HCC organoids to investigate the influence of liver regeneration on HCC. Patient tumor tissues are processed to create tumor organoids, embedded in a three-dimensional basement membrane matrix, and cultured in a liver-specific medium. One million organoids are injected into the right superior lobe (RSL) of immunodeficient mice, confirming macroscopic tumor growth through sonography. The intervention group undergoes resection of the left lateral lobe (LLL) (30% of total liver volume) or additionally, the middle lobe (ML) (65% of total liver volume) to induce liver regeneration within the tumor site. The control group experiences re-laparotomy without liver tissue resection. After 2 weeks, both groups undergo tumor and normal tissue explantation. In conclusion, this patient-derived HCC organoid model offers a robust platform to investigate the impact of liver regeneration post-cancer resection. Its multi-cellular composition, genetic diversity, and prolonged culture capabilities make it an invaluable tool for studying HCC recurrence mechanisms and potential interventions.
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