患者からの得られた耐性のモデルは,がんの治療に有効な薬剤の組み合わせを特定することができます

科学分野:

• 腫瘍学 腫瘍学
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• ドラッグ・ディスカバリー・ドリッグ・ディスカバリー・ドリッグ・ディスカバリー・ドリッグ・ディスカバリー

背景:

• 標的がん治療は臨床的反応を示しますが,しばしば腫瘍抵抗に直面します.
• 表皮成長因子受容体 (EGFR) とアナプラスティックリンパ腫キナーゼ (ALK) 阻害剤に対する耐性は,重要な臨床的課題である.

研究 の 目的:

• 獲得抵抗を克服する薬剤の組み合わせの迅速な発見のための薬剤遺伝学プラットフォームを確立する.
• 獲得抵抗性を持つ患者由来肺がんモデルに有効な薬剤の組み合わせを特定する.

主な方法:

• EGFRまたはALK阻害剤に耐性のある肺がん患者の細胞培養モデルが確立されています.
• これらのモデルに対して遺伝子分析と広範な薬理学的スクリーニングを行いました.
• 患者から派生した異種移植モデルにおける検証された薬物組み合わせ.

主要な成果:

• MAP2K1-変異性耐性腫瘍に対するALKおよびMEK阻害剤を含む複数の効果的な薬剤の組み合わせを特定しました.
• EGFRとFGFR阻害剤の組み合わせが発見され,FGFR3変異性耐性肺がんに有効である.
• ALKとSRCの結合阻害は,遺伝的予測から独立して,ALK駆動モデルで有効であることが判明しました.

結論:

• 薬剤ゲノミクスプラットフォームは,耐性を克服する薬剤の組み合わせを迅速に特定することを可能にします.
• この戦略は,個別のがん患者の治療選択を導くために有望である.
• 複合的な抵抗メカニズムを克服するために,結合された抑制戦略が不可欠である可能性があります.