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席建忠/姜丽岩/吴楠：肿瘤样细胞簇(PTCs)模型预测药物疗效准确率达到89%

2024-04-16 11:21

来源：澎湃新闻·澎湃号·湃客

原创 Cell Press

生命科学

Life science

2024年4月8日，北京大学未来技术学院席建忠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 cancer”。该项研究建立了283个非小细胞肺癌(NSCLC)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免疫药物敏感性检测，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个性化精准治疗巨大的临床应用潜力。

北京大学未来技术学院席建忠教授、叶步青副研究员和上海市胸科医院姜丽岩主任为该论文通讯作者。北京大学未来技术学院尹申意博士、于颍博士和北京大学肿瘤医院吴楠教授为论文共同第一作者。

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。其中非小细胞肺癌 (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）的肺癌靶向治疗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激酶抑制剂（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。

精准肿瘤学旨在为每位癌症患者找到有效的治疗方法。迄今为止，三种策略在药敏检测方面显示巨大潜力：1）DNA测序技术可为具有靶向基因突变的患者提供治疗建议；2）患者来源的肿瘤异种移植模型（PDX）可以准确预测药物疗效，但耗时较长（从PDX模型开发到药物评估大约需要三个月）；3) 患者来源的肿瘤类器官（PDO）在时间和通量方面优于 PDX，然而，PDO应用于临床药物选择必须解决两个重要挑战：方法标准化和预测准确性。PDO 培养的重要成分基质胶或其他细胞外基质 (ECM) 替代品含有可能影响实验重现性的不确定外在因素，而PDO 在预测化疗临床反应方面的准确性仍存在争议。

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，利用原代肿瘤细胞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）。

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。PTC培养2小时内启动了细胞外基质组织、组织重塑、细胞-细胞粘附和结缔组织发育信号通路以及参与细胞增殖的主要调节因子的上调，48小时内完成了自组装，EdU实验证明NSCLC PTC在21天内具有高增殖活性，并表达高水平的肿瘤干细胞标志物SOX2和ALDH1A1。同时研究还发现，PTC在不同亚型病人中表现出高度的形态异质性，不同患者的PTC中细胞成分和比例存在很大差异。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100-5,000次药物测试。

PTCs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。针对NSCLC的三种亚型，PTC均真实地保留了亲代肿瘤组织的形态学特征、细胞特征和分子标志物的表达特征。此外，PTC和其亲代肿瘤样本在单细胞分辨率上的细胞特征也保持了一致性。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。

为了验证PTC临床预测准确性，作者建立了一套微肿瘤PTC药效检测方法。首先，参照NCCN指南中NSCLC患者对化疗或靶向治疗的临床结局依据的RECIST标准，定义了PTC药物检测方法中的三个关键参数：基于PTC面积变化评估的药物效应（标准）、细胞存活率判断阈值和药物疗效浓度（Ec值）。不同于类器官等其它体外肿瘤模型，微肿瘤PTCs使用了固定的关键参数，保证了本研究和后续研究中所有药效评估的标准化操作。

随后，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。

此外，该研究发现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，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。

PD1被认为是最有效的T细胞免疫检查点分子之一，然而，当前还很难预测患者是否从PD1阻断治疗中受益。PTC对抗PD1治疗有功能性反应，PTC中组装的T细胞可以被刺激，并可用作评估体外T细胞免疫治疗的潜在工具。通过结合细胞活力和干扰素-γ值评估，PTC模型能够准确预测接受抗PD1抗体和化疗联合治疗患者的临床疗效。

综上所述，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。