科研人员揭示微肿瘤PTC模型助力肺癌个性化精准治疗

来源：网络 2024-04-23 09:42

研究表明，PTC模型可作为非小细胞肺癌个体化药物筛选的良好临床前模型，不仅能提升患者治疗成功率，而且有望减少临床资源浪费。

北京大学未来技术学院席建忠教授团队与上海市胸科医院姜丽岩团队、北京大学肿瘤医院吴楠团队等深度合作，在Cell Press细胞出版社旗下期刊Cell Stem Cell发表一项研究成果 Patient-derived tumor-like cell clusters for personalized chemo-and immunotherapies in non-small cell lung 。

该项研究建立了283个非小细胞（）患者来源的肿瘤样细胞簇（PTCs）模型，并以此模型为基础开展化疗药物及药物敏感性检测，经临床前瞻性双盲试验结果验证，PTCs预测药物疗效的准确率为89%，充分展现出PTCs在NSCLC个性化治疗巨大的临床应用潜力。

肺癌是全球最常见和致命的癌症之一，每年约160万人死于肺癌。其中（NSCLC）约占全部肺癌的85%，预期5年生存率仅为15.9%。针对驱动基因（主要是EGFR突变）的肺癌取得了令人满意的疗效。然而，并非所有EGFR突变患者都对酪氨酸（TKI）有反应，大多数患者在有效治疗几个月后会复发。此外，临床异质性的存在使得靶向治疗方案的选择变得更加复杂。

近年来，患者来源的肿瘤异种移植（PDX）模型和患者来源的肿瘤类器官（PDO）已经开始尝试用于指导临床患者选择治疗方案。但是，任何体外模型用于临床个性化用药指导实践，需要优先考虑准确性、标准化和时间窗口等因素。为满足这些临床转化要求，该研究提出了一种新的策略：在无基质胶、无血清的条件下，利用原代增殖自组装形成具有一定3D结构的肿瘤样细胞簇（PTCs，简称微肿瘤）。应用手术切除肿瘤组织、胸水、活检和心包积液等广泛来源的样本，研究共建立了283个NSCLC患者来源的微肿瘤PTCs模型，总体成功率为81%，能够在10天内进行100 5000次药物测试。

微肿瘤PTCs含有肿瘤上皮细胞、内源性基质细胞、免疫细胞等，能够很好地再现肿瘤组织本身的多细胞微环境。微肿瘤PTCs是由内源性基质细胞、免疫细胞及肿瘤上皮细胞在特定培养条件下自组装而成，在表型和基因型特征上与原始肿瘤表现出高度的相似性，一定程度上模拟了肿瘤的微环境。单细胞RNA转录组测序数据表明组装到NSCLC PTC的主要细胞成分与亲代肿瘤的细胞成分相似并表现出显著的患者间异质性。同时，PTCs保持了原发肿瘤的基因组和基因表达谱特征：体细胞突变基因模式、平均体细胞突变率、核苷酸突变模式、信号通路等与原发肿瘤样本一致。

微肿瘤（绿色为肿瘤细胞，蓝色为T细胞）

利用这些PTCs进行药物敏感性试验，该研究招募了51例患者，通过前瞻性、双盲、观察性的临床试验，来检验PTC药效预测与临床患者治疗疗效之间的一致性。研究结果表明，PTCs能够准确预测患者临床治疗方案的疗效，总体一致性为89%，其中，预测CR/PR组与PD组的准确率高达98.1%。这些结果表明PTC能够准确、定量地再现NSCLC患者的临床治疗效果。

研究发现微肿瘤PTC包含多种免疫细胞，包括CD4+和CD8+T细胞、巨噬细胞和DC细胞等。基于特征基因和已知功能标志物的表达，微肿瘤PTC中的T淋巴细胞亚群至少能分为9个异质性细胞谱系，并具有患者间高度异质性，在培养和药物试验的整个时间窗口内始终存在。此外，该项研究发现通过结合细胞活力和干扰素- 值评估，PTC模型能够准确预测接受抗PD1治疗患者的临床疗效。这些发现表明，PTC模型可作为非小细胞肺癌个体化药物筛选和基础研究的临床前模型。

这些研究表明，PTC模型可作为非小细胞肺癌个体化药物筛选的良好临床前模型，不仅能提升患者治疗成功率，而且有望减少临床资源浪费。此外，微肿瘤PTC模型还能推动肿瘤发病机制等基础研究、加速新药研发。

微肿瘤PTC模型作为一种全新、无基质胶、可再现肿瘤微环境的临床前模型，在临床肿瘤精准治疗方面表现出巨大潜力，目前已成功应用于、、、肺癌等患者的临床药物疗效预测，可准确、前瞻性地指导的个体化治疗。2023年12月28日，由席建忠和北京大学肿瘤医院季加孚教授牵头，聚集来自国内知名医院的肺癌、乳腺癌、妇科肿瘤、脑肿瘤、胃肠肿瘤等多个癌种领域37位专家教授，形成了中国专家 《微肿瘤模型构建及其药敏检测技术中国专家共识（2023年版）》，为微肿瘤PTC模型在基础科研、医药研发以及肿瘤精准医疗领域中的应用与发展奠定了坚实基础。

本论文的通讯作者是席建忠和北大未来技术学院叶步青研究员，以及上海胸科的姜丽岩主任，尹申意博士、于颍博士和吴楠主任是第一作者。此外，来自于河北省肿瘤医院和基石生命科技有限公司的多位专家也为本研究作出巨大贡献。该技术得到了国家委、科技部、百度基金、北京市以及无锡市等资助。

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