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乳癌的PDX模型

2017-06-13

人源性腫瘤移植模型(Patient-derived xenograft ,PDX)能夠加強在臨床前腫瘤研究中的預測,即使從未在體外做過實驗,PDX 還是能夠非常完整的重現原生的腫瘤、組織與分子病理、驅動病變、以及致癌性變化。這些都能夠提供高預測性的模型,並透過將病患和基本照護的完善連結,給予適當的臨床實驗設計和病患分級的訊息。

這些模型可以適用於廣泛的癌症類型,尤其是那些異質性特別高的如乳癌。而選取一個群體的PDX模型則可以顯示出病人的徵兆為基因型或是表現型的,進而幫助研究員分類出一個藥劑該專注於在哪一種乳癌的子類型上,也能夠幫助轉移性疾病藥劑的發展。

以下為您在一個好的乳癌PDX選擇上可以獲得的資訊,以及不同的功能可以為您的臨床前研究帶來的效益。

使用一個多種類的乳癌人源性腫瘤移植模型數據庫的重要性

乳癌類型與階段的分類是很複雜的,但其實我們可以透過以下三大主要原因來非類:

  • 荷爾蒙導致的乳癌 (賀爾蒙接受體為陽性反應,ER+)
  • 第二型人類表皮生長因子接受體為陽性反應 (HER2 Positive)
  • 三陰性乳癌 (Triple Negative Breast Cancer)

以類型與階段來將乳癌的疾病分類是非常複雜的,但我們可以透過下列三大主因來決定:

一個依賴荷爾蒙(ER+/PR+與ER+/PR-狀態)和依賴荷爾蒙與獨立的HER2+ (HER2+/ER+與HER2+/ER+)的PDX集合、以及TNBC模型應該要多研究不同的子分類標靶藥劑,同時也要觀察一般乳癌的藥劑與它們的潛在分層。

乳癌PDX模型可以幫助標靶藥劑的研發

RNA序列與WES所歸類出來的特性能夠幫助研究員了解乳癌PDX模型的遺傳背景和利用它們來研發標靶治療及個人化藥物。BRCA1與BRCA2是乳癌裡非常重要的因素,尤其是在像PARP抑制劑的治療中有很大的影響。所有PDX的資料都應該依照基因表達、拷貝數、病變、和融合來歸類,這樣研究員便能夠以基因來搜尋新療法所需要的模型,或是以研發生物標記時,藥物的一系列反應來決定。

將以上資訊與基本作業和實驗數據結合,便能提供一個患者腫瘤保真度極高的乳癌模型,幫助研究員在臨床前階段就能了解臨床階段腫瘤的成長和反應。藥物反應與抵抗的表型像是抗荷爾蒙藥物(氟維司群)、標靶藥物(泰莫西分、賀癌平)、以及化療(順鉑、紫杉醇合成、溫諾平)皆可以在二線和三線藥物實驗時作為模型的選擇,或是用來查看和解決遺傳抗性的問題。

模型一定要經過認證

每當使用各類型的PDX模型時,嚴謹的認證與品質管理是非常重要的,通常透過病理的品質管理來確認癌症類型、短相連重複序列基因檢測之遺傳指紋分析、以及檢測不同的通路。

這篇文章雖然沒有列出全部的乳癌PDX清單,但一定能夠為新接觸PDX研究的人員解釋乳癌PDX模型為什麼在臨床前實驗室非常有用的

Topics: Oncology