オン・チップ臓器モデルでがんと周辺組織との相互作用を解明（Organ-on-chip shows how cancer interacts with its surroundings）

がん細胞の増殖、浸潤、薬剤耐性は、がん細胞自体の性質だけでなく、周囲の細胞外マトリックス（ECM）、血管、神経との相互作用によって大きく左右される。しかし、従来の培養モデルでは、これらの腫瘍微小環境を同時に再現することが困難だった。本研究では、ヒト頭頸部扁平上皮癌（HNSCC）を対象に、成分や物理的特性を精密に調整できる人工細胞外マトリックス（eECM）を基盤とした、神経・血管統合型オルガン・オン・チップを開発した。患者由来のがん細胞、がん関連線維芽細胞、血管内皮細胞を組み合わせ、さらに血管との接続構造とヒト幹細胞由来の三叉神経節を段階的に統合した。その結果、ECMの組成や特性によって、がん細胞の遺伝子発現状態、多細胞の自己組織化、シスプラチンに対する感受性、血管方向への集団移動・浸潤が変化することを確認した。また、神経が接触した腫瘍は血管への浸潤が起こりにくい一方、腫瘍サイズは大きくなるという興味深い現象も観察された。本研究は、がん細胞、細胞外マトリックス、血管、神経の相互作用をヒト由来細胞によって再現する実験基盤を確立したものであり、がんの進展機構の解明、薬剤スクリーニング、治療応答の評価、動物実験への依存低減に貢献することが期待される。

Cancer progression, invasion, and therapeutic resistance are strongly influenced not only by the intrinsic properties of cancer cells but also by their interactions with the extracellular matrix (ECM), blood vessels, and nerves. However, conventional in vitro models have struggled to reproduce these components of the tumor microenvironment simultaneously. In this study, researchers developed an innervated and vascularized organ-on-a-chip model of human head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC), using engineered extracellular matrices (eECMs) with precisely defined and tunable properties. The platform was constructed stepwise by combining patient-derived cancer cells, cancer-associated fibroblasts, and endothelial cells, followed by the integration of a vascular interface and human bioengineered trigeminal ganglia derived from stem cells. The researchers demonstrated that ECM composition and properties influence cancer-cell transcriptional states, multicellular self-organization, cisplatin sensitivity, and directional collective migration and invasion toward blood vessels. They also observed that tumors in contact with nerves were less likely to invade blood vessels but grew larger. This human-based platform provides a controlled experimental system for investigating interactions among cancer cells, extracellular matrices, vasculature, and innervation. The findings offer new opportunities for understanding tumor progression, drug screening, and evaluating treatment responses, while potentially reducing reliance on animal models.