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前列腺癌|PSN NPs用于前列腺癌内神经密度的可视化( 三 )


(D)在图(B)对应时间点的PSN NPs和PS NPs组中的MPI信号量化 。注射PSN NPs和PS NPs后24小时MPI信号值有显著性差异(P
（E)静脉注射PSN NPs和PS NPs后 ， 主要器官(肝、脾、肾)和肿瘤的核固红和普鲁士蓝双重染色图像 。*P
三、验证PSN NPs区分前列腺癌神经高密度和低密度的能力
前文已经对PSN NPs的各种性质做了表征和分析 ， 并且表明了其可以在前列腺癌内的神经进行特异性显像 ， 但是这种成像能否对前列腺癌内的神经密度进行准确的区分？这一点还是不够清楚的 。但这一点也是非常重要的 ， 如果运用在临床 ， 那么就可以根据这个预测患者的预后 。
本研究用药物和手术两种方式建立了动物模型 ， 即高密度和低密度前列腺癌模型 。
以药物方法为分别使用磷酸盐缓冲盐水(PBS)和神经毒性药物6-羟基多巴胺(6OHDA)进行处理 。
由于6OHDA介导的肾上腺素能神经元的选择性破坏 ， 抑制了PCA的神经密度 ， 从而影响了原位PCA的进展 。
相反 ， PBS不影响PCa中的神经发生 ， 而且会导致高神经密度的原位PCA 。
6OHDA处理组小鼠的增殖指数(Ki-67)低于PBS处理组(P
前列腺癌|PSN NPs用于前列腺癌内神经密度的可视化
文章图片


图十二：通过PBS和6OHDA分别构建的具有高、低神经密度的原位PCa 。
（A）在用6OHDA-去神经的小鼠中和PBS处理的组中 ， 异种移植后1到8周 ， 对前列腺中异种移植物的生物发光强度进行系列定量 。
（B）在PBS和6OHDA处理的小鼠中（第8周）对包括TH ， VAChT ， NF-H和NF-L在内的神经密度进行定量分析 。
（C）在PBS和6OHDA处理的小鼠中测ki-67指数 。
药物模型建立成功后 ， 就可以用PSN NPs对建立的模型进行染色 ， 来验证PSN NPs能否区分高、低密度的不同 。所用的思路依然是注射PSN NPs后24小时用MRI和MPI进行成像 ， 观察成像的结果 ， 如果能够显示 ， 那么两种不同药物处理组的现象是完全不同的 。
并且研究者还分析了这两种模型的Ki-67, 同时验证了肿瘤的增殖能力和神经密度的关系 。这样就将肿瘤高增殖与MRI和MPI图像建立了关系 ， 通过影像学实现了观察肿瘤增殖的情况 。
详细见下图：
前列腺癌|PSN NPs用于前列腺癌内神经密度的可视化
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图十三：PSN NPs区分药物诱导后的PCa高密度和低密度神经分布 。
(A和B)分别是PBS和6OHDA处理小鼠全身注射PSN NPs后24小时的MRI图像(A)和MPI图像(B) 。红色虚线圆圈表示原位PCa的神经密度 。
(C和D)是对(A)和(B)对应时间点的TNR(C)和MPI信号(D)的量化到 。
(E)肿瘤的核固红和普鲁士蓝双重染色图像 ， 比较PBS和6OHDA处理的小鼠PSN NPs的积
(F)PBS和6OHDA处理小鼠的TH、VACHT、NF-H和NF-L的免疫荧光图像 。DAPI：蓝色；TH, VACHT, NF-H, 和 NF-L：红色 。
(G)PBS和6OHDA处理小鼠的Ki-67的免疫组织化学图像 。
(H)TNR与TH、Vacht、NF-H、NF-L、Ki-67指数的Pearson相关分析 。
(I)MPI信号与TH、Vacht、NF-H、NF-L、Ki-67指数的Pearson相关分析 。
(J)神经密度与Ki-67指数的Pearson相关分析 。
但是这些还是不够的 ， 除了从病理角度来验证 ， 作者还用荧光成像（FLI）继续验证 。
实验结果表明荧光强度与TH、NF-H、NF-L及Ki-67指数呈显著正相关(P
因此 ， 研究者继续建立更真实的PCa神经微环境的PCa模型 ， 以确定PSN NPs是否真的能够区分PCa神经的高密度和低密度 。
有关这次的验证 ， 详细内容如下图：

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