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Modelos microfluídicos para el estudio de la metástasis en cáncer
En el proceso de metástasis, las células tumorales son capaces de separarse del tumor primario, invadir el tejido circundante y acceder a través de la circulación a otros órganos del cuerpo. Esto incrementa enormemente la morbilidad y mortalidad de los pacientes con cáncer, por lo que el conocimiento de los mecanismos que participan en dicho proceso y determinan su evolución es fundamental a la hora de prevenir la metástasis y diseñar terapias más efectivas. Sin embargo, los modelos in vitro e in vivo usados tradicionalmente presentan importantes limitaciones, como un escaso poder de predicción en relación con la efectividad de los tratamientos en fase preclínica e incapacidad para estudiar el papel que el microentorno tumoral juega en el comportamiento de las células cancerosas. De esta forma, los esfuerzos se centran actualmente en el desarrollo de una nueva generación de modelos tumorales haciendo uso de nuevas tecnologías como la microfluídica. Los sistemas organ-on-chip constituyen una herramienta prometedora para el estudio del cáncer, tanto en investigación básica como en investigación traslacional y en clínica. Se trata de dispositivos a escala micrométrica que son capaces de modelar los eventos que ocurren en la cascada metastásica de una forma dinámica; imposible de simular en modelos tridimensionales estáticos. Así, en el presente proyecto se destaca la aplicación de esta tecnología en la investigación oncológica, mediante la realización de una revisión de la literatura desde la que abordar el estado del arte de los modelos desarrollados para el estudio de la metástasis en cáncer.<br /
CartoCell, a high-content pipeline for 3D image analysis, unveils cell morphology patterns in epithelia
Decades of research have not yet fully explained the mechanisms of epithelial self-organization and 3D packing. Single-cell analysis of large 3D epithelial libraries is crucial for understanding the assembly and function of whole tissues. Combining 3D epithelial imaging with advanced deep-learning segmentation methods is essential for enabling this high-content analysis. We introduce CartoCell, a deep-learning-based pipeline that uses small datasets to generate accurate labels for hundreds of whole 3D epithelial cysts. Our method detects the realistic morphology of epithelial cells and their contacts in the 3D structure of the tissue. CartoCell enables the quantification of geometric and packing features at the cellular level. Our single-cell cartography approach then maps the distribution of these features on 2D plots and 3D surface maps, revealing cell morphology patterns in epithelial cysts. Additionally, we show that CartoCell can be adapted to other types of epithelial tissues.Ministerio de Ciencia e Innovación PID2019-103900GB-I00, PID2020-120367GB-I00, PID2021-126701OB-I00Junta de Andalucía US-1380953, PY18-631Ministerio de Economía y Competitividad BES-2022-07778