肺癌PDX动物模型建立

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恶性肺结节/肺癌PDX动物模型及分子评价体系建立

一.研究背景

1.临床治疗的问题

化疗/靶向治疗中90%达不到预期治疗效果,表明目前的评价肿瘤药物疗效的动物模型局限性较大。肿瘤动物模型对药物反应的预测价值在于该模型能在多大程度上真实模拟人体内的真实肿瘤环境,如肿瘤发生、微血管形成、免疫反应、肿瘤相关性成纤维细胞浸润和肿瘤基质成分,同时还应该能模拟人体药物反应如耐药性的产生。然而目前尚无系统的报道介绍实验预测和最终临床效果的相关性,尤其是针对靶向治疗。

2.PDX模型的选择原则

(1)标本选择时必须到相关的临床分期,多数抗癌药物表现出阶段性特异的效果,如胰腺癌的药物BB-94就是早期时抗肿瘤效果明显,但对进展期无效;(2)需检测药物与肿瘤各成分细胞的相互作用(如:肿瘤细胞、内皮细胞、成纤维细胞、肿瘤-浸润的免疫细胞等);(3)应该确定药效学与药代动力学的关系,以确定人和小鼠之间药效和毒性的关系。药代/药效的关系可通过驱动基因突变来确定(如EGFR,Hedgehog信号通路),但对针对基质及肿瘤微环境的药物的价值尚待确定;(4)成功的药效/药代模型用于预测人对药物的剂量反应需要寻找人和小鼠中的生物标志物;(5)如何解决靶向药物的脱靶作用以及非肿瘤组织表面的靶点的作用;(6)如何控制转移及研究药物在抑制转移中的作用。

3.临床研究动物模型现状及问题

目前主要的临床前小鼠模型分为两类:(1)移植瘤模型:包括人肿瘤细胞系接种、自体移植模型和患者来源移植模型;是将人源或同源小鼠肿瘤组织接种于皮下或相关原位部位;此模型针对细胞增殖及存活的药物可用于预测临床效果,但对靶向药物的价值有限,尤其是针对肿瘤微环境的药物;(2)遗传调控小鼠模型:包括遗传调控肿瘤模型和非遗传调控肿瘤模型。通过遗传工程人为导致小鼠基因突变并诱导肿瘤发生,这种模型是基于通过二代测序发现的驱动基因突变建立的突变小鼠模型。

问题:(1)肿瘤异质性使得药物针对肿瘤不同细胞成分的方式及耐药性产生的机制仍不清楚,肿瘤中不同细胞的相互作用,更增加了这个问题的复杂程度;(2)动物模型和临床结果之间结果的一致性仍有差距,如肿瘤的抑制效率、无进展期生存、总生存、转移及复发情况;(3)移植模型与人的基因型及表型缺乏足够准确的生物标志物来验证其匹配性。

4.PDX动物模型在肺癌中的研究现状

小细胞肺癌:未经化疗的SCLC组织,经处理后移植入SCID小鼠皮下,肿瘤长到1cm后传代,同时发现可转移到附近淋巴组织;采用Affymetrix 检测平台,对源组织、移植肿瘤、移植肿瘤中分离的肿瘤干细胞进行表达检测,发现在移植肿瘤中出现基因表达丢失现象,结论认为基因表达变化是该类模型中常见的现象,不影响期作为药物测试模型的价值;

非小细胞肺癌:来自早期(T2/T3)肺癌患者102例手术标本,成功建立25例PDX模型,检测表明早期传代(P5代)的移植肿瘤与源肿瘤组织相比在形态学及突变位点等方面匹配性很强;化疗后PDX模型也出现和临床治疗后相似的现象,表明PDX模型可做为肺癌患者化疗的检测模型;同时检测到EGFR、P53的新发突变位点,可做为化疗效果预测的标志物;

大细胞癌:25例大细胞癌组织建立PDX模型,用厄罗替尼和西妥昔单抗治疗,肿瘤缩小40%即可认为对治疗有反应;对每一肿瘤组织进行RNA 表达谱检测,与分子信号图谱(molecular singaling map, MSM)比对,预测肿瘤对药物的反应,结果PDX对西妥昔单抗的反应率为40%,对厄罗替尼反应率为20%,MSM预测的反应率中西妥昔单抗和厄罗替尼分别为48%和40%。结论认为MSM可用于药物反应的预测。

目前PDX模型应该解决的问题:PDX模型中应该增加生物标志物的种类及评估方式,以对患者分类及临床药效检测有帮助作用;需要从患者/PDX 模型来进行双重筛选以得到可用于肿瘤进程监测的标志物。

1.Singh M, Ferrara N et al. Modeling and predicting clinical efficacy for drugs targeting the

tumor milieu. Nature Biotech. 30: 648-657, 2012

2.Tentler JJ, Tan AC, Weekes CD et al. Patients-derived tumor xenografts as models for

oncology drug development. Nat. Rev. Clin. Oncol. 9: 338-350, 2012

3.Malaney P, Nicosia SV, Dave V. One mouse, one patient paradigm: new avatars of

personalized cancer therapy. Cancer Letters 2013

4.Palma MD, Hanahan D. The biology of personalized cancer medicine: facing individual

complexities underlying hallmark capabilities. Mol. Oncol. 6: 111-127, 2012

5.Hoffman RM. Patients-derived orthotopic xenografts: better mimic of metastasis than

subcutaneous xenografts. Nat. Rev. Can. 15: 451-452, 2015

6.Gao H, Korn J, Ferretti S et al. High-throughput screening using patient-derived tumor

xenografts to predict clinical trial drug response. Nat. Med. 21: 1318-1325

7.Daniel V, Marchionni L, Hierman JS et al. A primary xenograft model of small-cell lung

cancer reveals irreversible changes in gene expression imposed by culture in vitro. Cancer Res. 69: 3364-3373, 2009

8.Dong X, Guan J, English JC et al. Patient-derived generation xenografts of non-small cell

lung cancers: Promising tools for predicting drug responses for personalized chemotherapy.

16: 1442-1451, 2010

9.Fichtner I, Rolff J, Soong R et al. Establishment of patients-derived non-small cell lung

cancer xenografts as models for the identification of predictive biomarkers. Clin. Can. Res.

14: 6456-6468, 2008

二.最终目标

建立恶性肺结节病程监控和早期治疗的PDX模型及评价标准

三.具体目标

1.评估PDX模型在恶性肺结节病程监控、早期治疗中的价值;

2.评估患者体内分离的CD4+ T淋巴细胞对肺癌的治疗效果;

3.筛选并鉴定可分别用于肺部恶性结节病程监测、药物反应效果评估及耐药预测、CD4+ T淋巴细胞治疗效果的多组学生物标志物;

4.评估PDX模型中不同的肿瘤接种方式(皮下、肾小囊、尾静脉)与源组织的匹配性,及对药物治疗的敏感程度。

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