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2018年芝加哥AACR展会,中美冠科PDX模型的最新数据

Latest Data on PDX Models at AACR 2018我们在芝加哥举办的2018年AACR展会上介绍了中美冠科PDX模型的最新数据,其中包括针对BTK抑制剂检测的不同基因型的DLBCL模型,PDX模型中WES和RNAseq的比较以及将PDX用作新模型系统来研究肿瘤微环境(TME)。

2018年AACR 2167海报:BTK抑制剂Ibrutinib对新生的和病毒诱导的B细胞淋巴瘤的药效评估

布鲁顿酪氨酸激酶(BTK)是各种B细胞衍生的淋巴癌的主要致瘤剂。Ibrutinib是一种BTK抑制剂,已被批准用于一系列恶性肿瘤(例如套细胞淋巴瘤,慢性淋巴细胞白血病),并且在化疗大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的ABC亚型中也显示出极大的疗效。

为了进一步检测Ibrutinib在DLBCL中的药效,临床前实验所需的模型需要对临床疾病的复杂遗传背景进行充分的概括。为了满足这一需求,我们开发了一个DLBCL的PDX模型,包括不同基因型的新生DLBCL。

  • MYD88L265P单突变体,加上野生型模型
  • as well as EBV-transformed B lymphoma PDX models.
  • 以及RBV转化的B淋巴瘤PDX模型。

这张海报详细说明了Ibrutinib对这些模型的验证和治疗情况,将遗传特性与药效反应联系起来。

模型的所有背景信息以及组织病理学都是共享的。 EBV转化B淋巴瘤PDX模型与新生DLBCL具有相似的组织病理学,但具有不同的分子病理学标记和不同的发病机制。基因组富集数据显示了EBV +模型和EBV-模型。

遗传特征对Ibrutinib的药效反应起着很大的作用

遗传学在确定模型对ibrutinib的反应中起主要作用。 在双重突变体新生DLBCL PDX模型中,观察到中等至强健的药效。这表明CD79B激活突变是慢性活化BCR信号传导的预测性生物标志物,并对BTK抑制剂有良好的反应。

有趣的是,MYD88单突变模型(该疾病很能由MYD88信号的组成性激活所诱发)也显示了在饮用水中Ibrutinib的反应。

我们对9种野生型PDX进行测试,其中4种模型对Ibrutinib部分响应或敏感,5种对治疗有耐药性。经RNAseq验证,5种耐药模型均为EBV +。

对Ibrutinib进行Westem Blot分析

最后,我们分享了用Ibrutinib治疗后的模型的Western Blot分析。在EBV +淋巴瘤中未发现BTK磷酸化和低t-BTK,相比之下,Ibrutinib高度抑制新生模型的BTK磷酸化。EBV转化模型的发病机制可能与其他免疫缺陷相关,如干扰素信号传导,而非BCR。

在这张海报中,我们的DLBCL模型和EBV诱导的淋巴瘤PDX模型为评估BTK抑制剂提供了一个极有帮助的临床前平台,同时也为未来在BCR和MYD88途径中的其他靶点如PI3K,SYK和IRAK4提供帮助。

2018年AACR 1051海报:通过全外显子组测序和转录组测序对患者来源的异种移植物进行突变检测

通过以下技术对PDX进行检测:

  • RNAseq,用于转录分析以获取基因表达、PNA突变和基因融合的数据
  • 全外显子组测序(WES),以推断DNA突变和拷贝数

1051海报对两个数据库中都有的PDX模型进行了突变检测,比较了RNAseq和WES之间的不同。检测了230多个模型,包括20种癌症类型,有许多直肠癌、胃癌、头颈部癌和肝癌模型。

海报从每个WES和RNAseq样本的数据大小开始,提供了两种技术的数据。在WES和RNAseq中,中位数分别为15 GB和12 GB。因此,如果两者都具有相同的测序深度,那么WES样本应该包含比RNAseq样本更多的信息。

WES通过放大DNA水平,能够更完整的查看突变。

我们验证了在不同质量水平(总变量,高质量变体或低质量变体)中检测到的每种方法的变体数量。这两种技术均检测出绝大多数高质量变体,相比RNAseq,WES检测到的质量更高。

由WES检测到的突变中,约48%的突变也被RNAseq检测到。对于高质量的突变,分数约为43%。相比之下,由RNAseq检测到的突变种,约99%的突变也被WES检测到。这是由于WES在DNA水平上扩增外显子并且仅受实验变化的影响。突变比率也显示WES和RNAseq之间的良好相关性。

这两种序列分析技术各有优点,由于DNA水平的扩增,WES能够检测出更多的突变。

2018年AACR 1016海报:对大量PDX收集到的大量组织进行转录分析,是研发新的TME靶点/药物的新平台

Poster 1016 brings our 1016海报将展示PDX如何被用于研究肿瘤微环境(TME)。

TME异质性在癌症进展和抗癌药物特别是免疫疗法的应答中起着主要作用。然而,研究TME十分具有挑战性,因为难以通过显微解剖或通过生物信息学物理地分离基质和肿瘤细胞。在这里,我们使用PDX来研究TME,因为人类和老鼠可以很容易地在这些模型中分离。

该分析观察了约1600个来自皮下PDX模型的肿瘤组织中的RNAseq。

我们在我们的海报上分享了研究示意图,解释了如何进行整个转录组测序,将人类和小鼠参考基因组进行比对以区分人类和小鼠。进行人鼠基因相关分析以构建跨物种表达网络。总体而言,我们发现平均小鼠-人类测序比例约为11%,这与以前的报道一致。

人和小鼠基因表达数据的分析显示,小鼠基质中所有类型的适应性和先天性免疫细胞,以及多种人体免疫成分。相应的部分显示出在两种癌症亚型和个体模型都有差异。

当物种间相互作用较低时,PDX模型会增加速率

我们研究了种间网络亚群的独立性及其对PDX建立和获取率的影响。我们的共同监管分析发现了大量种内相互作用和少量的种间相互作用,这些相互作用在不同的癌症类型中差异很大。

我们的PDX集合中显示了交互次数和获取率之间的反向相关性。有趣的是,KRAS突变率最高(> 90%)的胰腺癌具有最高的接受率和最低的相互作用。这表明KRAS突变在肿瘤生长中独立于TME的作用,其进一步证实了KRAS突变型CRC。

这张海报显示,PDX模型可以直接分离人类和小鼠的内容,支持TME和肿瘤 – 基质相互作用的研究。

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