来自患者的瘤样细胞群用于非小细胞肺癌的个性化化疗和免疫疗法
Shenyi Yin1, Ying Yu1, Nan Wu2
1State Key Laboratory of Natural and Biomimetic Drugs, Department of Biomedical Engineering, College of Future Technology, Peking University, Beijing 100871, China.
Cell stem cell
|April 9, 2024
概括
来自患者的瘤样细胞集群 (PTC) 提供了一种快速,高通量的方法来测试许多针对非小细胞肺癌 (NSCLC) 的药物. 这些模型准确地预测患者对治疗的反应,推动了个性化医学的发展.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 翻译医学是一种翻译医学.
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 患者衍生瘤模型对于个性化医学至关重要,但它们在指导药物选择中的实用性需要进一步验证.
- 现有的模型往往缺乏在非小细胞肺癌 (NSCLC) 中有效临床应用所需的复杂性和预测能力.
研究的目的:
- 开发和验证患者衍生的瘤样细胞群 (PTC) 作为非小细胞肺癌 (NSCLC) 的高通量药物查平台.
- 评估PTC对临床结果和针对性治疗和免疫治疗的反应的预测准确性.
主要方法:
- 建立了来自非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者的283个患者衍生瘤样细胞群 (PTC) 模型,成功率为81%.
- 开发了用于药物测试的标准化协议 (10天内100-5000种药物) 和使用PTC进行反应评估.
- 通过将药物反应数据与实际临床结果 (包括抗PD1治疗反应) 进行比较,验证了PTC的预测准确性.
主要成果:
- 在表型和基因型特征方面,PTCs与原始瘤具有很高的相似性,包括内源性树皮细胞和免疫细胞.
- 使用PTC的药物测试分析显示,在前性预测临床结果方面,总体一致性为89%.
- PTC准确地区分了病情进展的完全/部分反应 (准确率为98.1%),并通过结合活力和IFN-γ评估预测了抗PD1治疗结果.
结论:
- 来自患者的瘤样细胞群 (PTC) 是非小细胞肺癌 (NSCLC) 的强大和预测性临床前模型.
- PTC促进了快速,个性化的药物查,并为推进个性化医学和NSCLC基础研究提供了重大潜力.
- 在PTC中对细胞活力和IFN-γ水平的综合评估是预测免疫治疗反应的关键.
