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北大研发微型肿瘤预测模型:药效准确率超过90%,待大规模验证

尽管医学取得了进步,但为每位癌症患者确定最佳治疗方法仍然很困难。特别是近年来,随着肿瘤精准医学概念的提出,肿瘤基因检测作为肿瘤精准医学的基础应运而生,但基因组学技术在临床应用的潜力和效果也有限。

近日,北京大学工程学院生物医学工程系、数学学院、北京大学肿瘤医院、北京大学人民医院的研究团队联合在《科学转化医学》杂志上发表了一项研究(IF=17.2)。一项名为“用于癌症治疗药物测试的患者衍生的肿瘤样细胞簇”的研究。研究团队开发了一种原发性肿瘤细胞自行“任性游走”组装形成微型肿瘤的新方法临床预测模型有哪些,并建立了乳腺癌等癌症的微型肿瘤模型。临床实验结果表明,微肿瘤模型在预测患者药效方面的准确率高达90%。

本研究的通讯作者为北京大学工程学院生物医学工程系终身教授奚建中和北京大学肿瘤医院院长季家福教授。

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值得注意的是,有多种分析肿瘤药物敏感性的方法。在过去的 60 年中,已经报道了数百种肿瘤药物敏感性检测模型或方法。其中临床预测模型有哪些,已经报道了肿瘤类器官(PDO)和患者来源的肿瘤异种移植模型。但这些技术均存在检测周期、准确性、检测药物通量、检测成本等方面的局限性,指导临床用药的前景并不明朗。

研究团队设计和开发的方法被称为微肿瘤PTC模型(患者来源的肿瘤样细胞簇,人源性肿瘤组织细胞簇)。增殖,在结构和功能上复制原发性肿瘤。

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研究团队认为,微型肿瘤PTC在培养时间和细胞组成方面具有明显优势。无论是手术样本还是穿刺样本,2周内可检测100-2000种药物;此外,微小肿瘤PTC由肿瘤干细胞、上皮细胞、成纤维细胞、巨噬细胞等细胞组成。重现肿瘤组织本身的多细胞微环境与肿瘤上皮细胞之间的相互作用。

研究团队通过免疫荧光、流式细胞仪、转录组测序等方法分析,表明微小肿瘤PTC与肿瘤组织在分子、细胞和组织结构上具有高度一致性。

作者在论文中表示,“PTCs 使我们能够在获得肿瘤样本后的 2 周内完成个性化药物测试。PTC 模型下确定的培养条件和药物浓度有助于其在精准肿瘤学中的临床应用。”

值得一提的是,该团队采用微肿瘤PTC药物敏感性检测模型进行临床双盲验证。对入组并获得PTC的35例乳腺癌患者,采用影像学结合Miller&Payne分级系统评价临床疗效,PTC检测结果与临床疗效一致率达91.4%。团队还进行了病理评估的同步验证,对化疗无效患者的预测率达到了87.5%,对乳腺癌患者的精准治疗具有重要意义。

该论文还显示,该研究对 59 名胃癌、结肠直肠癌或乳腺癌患者的 PTC 测试显示,预测其临床结果的总体准确率为 93%。课题组应用PTC指导1例结直肠黏液腺癌常规治疗后复发转移患者的化疗方案选择。经过PTC确定的三个周期的非常规治疗后,患者表现出积极的治疗效果。

研究小组强调,这些发现需要在更大规模的临床试验中得到验证,但他们认为 PTC 模型可以前瞻性地应用于临床治疗决策的选择。

北京大学人民医院官网的成果报告中还提到,“目前已成功应用于乳腺癌患者的药物疗效预测,可以准确、前瞻性地指导肿瘤患者的个体化治疗。临床决策。受益,延长生命周期,节省国家宝贵的医疗资源。”