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利用HUB肿瘤类器官预测临床治疗反应

利用HUB肿瘤类器官预测临床治疗反应

探索HUB肿瘤类器官在预测临床反应方面的能力。

更好的预测对肿瘤药物研发的影响

为什么一名癌症患者对某种化疗的反应很好,但另一名患有类似肿瘤的患者对这种化疗的反应却不好? 为什么免疫疗法在一些病例中的效果很好,但在另一些病例中却惨败?

对于这一问题,其中一个答案是因为癌症具有异质性,这也是一个需要大量建模才能克服的挑战。能够更好地进行预测,甚至了解患者对治疗的反应,对医药界和医学界均具有重大的意义。

首先,通过在临床试验中使用更好的(生物标志物)已定义检测组,将会提高药物研发的成功率,并使更多的新药物能够从研发阶段转入临床阶段。此外,在完全有可能做出更好治疗决策的同时,使患者获得更高的生存机率,医疗费用也会下降。

使用更具预测性的临床前模型

在解决这一问题上,反映了巨大患者变异性和肿瘤异质性的临床前模型发挥了重要作用。源于患者的肿瘤样本的大量活体生物样本库能够筛选出许多不同肿瘤的药物反应。更多地了解肿瘤在反应、基因和表达谱方面的相似性和差异性,能够预测敏感性,并最终识别生物标志物

完善的PDX模型之后,近期已将源自患者的HUB类器官添加至临床前模型的组合中,这些模型非常适合预测高通量的治疗反应。

HUB类器官特性

使HUB类器官脱颖而出且适用于此目的的特性包括:

  • 代表原始肿瘤且适用于(几乎)任何上皮癌类型的遗传稳定性模型
  • 特性明显的扩展性生物样本库,反映了巨大的患者间差异性
  • 使用相对快速,适用于高通量筛选
  • 适用于共培养,能够预测免疫疗法的反应

除这些特性以外,最重要的是强调,类器官确实可以预测患者的临床反应。

HUB类器官的预测能力:诊断工具

一些研究表明,HUB类器官具有很强的预测潜力。更多(前瞻性)研究有望在不久的将来进行。在这些研究中,许多研究的最终目标是确定类器官是否能够用作诊断工具,以便能够选择个体化的药物治疗。事实上,肿瘤类器官在实际中被视为潜在的诊断工具,这表明它们通常具有很高的预测潜力。

关于预测临床反应,在科学上存在什么说法?

近期的一些研究显示,各种类型的HUB类器官对化疗和/或放疗均具有预测价值。

例如,利用由转移性胃肠道肿瘤生成的生物样本库,研究人员能够非常准确地预测21种肿瘤对6种不同化疗的临床药物反应。同样,一项使用局部晚期 直肠癌类器官的研究预测了68名患者对放化疗(联合辐照、5-FU和伊立替康)的治疗敏感性,准确度超过84%,且研究结果得到了另一项较小研究的支持。

一项使用结直肠癌(CRC)类器官的研究证实,这些类器官能够预测对伊立替康治疗的敏感性,但无法预测对5-FU/奥沙利铂联合治疗的敏感性,这表明对所有药物而言,预测性本身并不相同。在这种情况下,其他因素(如基质或免疫成分)可能会起作用;其共培养目前正在开发中。

除这些较大的研究以外,许多类似的研究结果已在较小的患者队列或较低的水平中得出。通过这种方式,肿瘤类器官已预测了以下癌症类型的临床反应:

类器官的其他能力

除确定用于患者组选择的生物标志物以外,类器官的预测潜力还能够识别特定癌症类型的新药物敏感性。例如,已针对头颈癌胃癌识别出几种新药物敏感性。

到目前为止,这些类型研究结果的临床随访尚未发表。但值得关注的是,它们将能够实现临床治疗工具包的快速扩展。反之亦然,而且可能与药物研发过程更加相关。通过检测多种适应症的药物敏感性,患者数量可能会增加,这很可能通过类器官药物筛选实现。

结论

在各种大小研究中,已证明类器官药物筛选在预测临床治疗反应方面的作用。更多临床前研究(针对每种药物和每个肿瘤类型)的结果表明,类器官能够达到其诊断预期。

与此同时,将大量特性明显的类器官生物样本库与强大的生物信息分析/生物标志物识别工具相结合,将成为一种改善临床前研究成果的有力工具。