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J Adv Res:开发胰腺癌患者衍生的3d生物打印模型

来源:生物谷原创 2024-09-29 11:03

在本研究中,研究者使用3d打印技术生成患者衍生的PC 3d打印模型,这是此类应用的第一个实例。

胰腺癌(PC)通常是难治性的,其特征是侵袭性进展、恶性程度升高和预后不良。最常见的PC形式是胰腺导管腺癌(PDAC)。目前,手术切除是前列腺癌干预的基础。然而,其治疗面临着早期发现和及时干预的挑战,这意味着很少有患者在最初诊断时适合手术切除。

此外,即使在全面切除后,总体预后仍然很差。与胃肠道肿瘤相比,它们对PC的疗效甚微。与手术方法相结合,PC的标准治疗策略主要集中在使用细胞毒性化疗药物的联合方案。公认的首选治疗方案包括FOLFIRINOX方案,包括伊立替康、奥沙利铂和5-氟尿嘧啶;GA方案,将吉西他滨与nab-紫杉醇配对。

肿瘤的异质性和复杂的肿瘤微环境(TME)使PC的治疗复杂化,这种复杂性导致患者对相同药物的反应不同。在手术切除前后进行新辅助和辅助化疗,对提高个体生存率的效果有限。因此,迫切需要强大的临床前模型来预测药物反应,并促进个体化化疗方案的制定,以精确治疗前列腺癌。

最近,3D生物打印(3DP)技术的发展出现了显著的激增,为精确癌症治疗开辟了新的途径。多项研究证实了肿瘤3d打印模型作为可靠、高效、经济的临床前工具的潜力。3D打印技术的主要优势在于它能够在体外快速制造具有复杂3D结构的“器官”,使用来自生物墨水的活细胞。这种方法复制了空间复杂性,促进了细胞和生物链接之间的生理相关相互作用,有效地再现了TME。

值得注意的是,在之前的研究中,作者成功地利用这项技术建立了结肠直肠癌及其肝转移的患者源性3DP模型。这些模型可以真实地再现肿瘤的物理微环境,并保留其亲代肿瘤组织的组织学和基因组属性。最重要的是,这些模型显示了化疗药物测试结果与各自患者化疗的实际临床疗效之间的强大相关性,这突显了该方法在预测最精确的癌症治疗方面的巨大临床潜力。此外,该技术实施简单,能够在有限的药物选择窗口内快速筛选有效药物。

在本研究中,研究者使用3d打印技术生成患者衍生的PC 3d打印模型,这是此类应用的第一个实例。通过将3DP模型与亲代肿瘤组织进行基因组和组织学比较,评估这一创新的临床前PC模型的可行性,目的是准确模拟TME及其异质性。重要的是,患者来源的PC 3DP模型进行了化疗药物反应测试,揭示了模型对常规化疗药物的反应与患者观察到的临床结果之间的潜在相关性。这些发现表明,PC 3DP模型有望成为PC个性化治疗的有价值的辅助工具。

图片来源:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39278567/

近日,来自北京协和医学院的研究者们在J Adv Res杂志上发表了题为“Developing Patient-Derived 3D-Bioprinting models of pancreatic cancer”的文章,该研究揭示。

胰腺癌(PC)仍然是一种具有挑战性的恶性肿瘤,辅助化疗是提高患者术后生存率的关键。然而,PC的内在异质性需要个性化的治疗策略,强调需要可靠的临床前模型。本研究旨在利用三维生物打印(3DP)技术开发新型患者衍生的临床前PC模型。

研究者采用3d打印技术建立患者源性PC模型。进行基因组和组织学分析来表征这些模型,并将其与相应的患者组织进行比较。对pc3dp模型进行化疗药物敏感性试验,并分析其与临床结果的相关性。

PC患者的PC 3DP模型的推导

图片来源:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39278567/

本研究成功建立了pc3dp模型,建模成功率为86.96%。这些模型保留了与患者组织一致的基因组和组织学特征。药物敏感性测试显示pc3dp模型之间存在显著的异质性,反映了临床变异性,并与临床结果存在潜在的相关性。pc3dp模型证明了它们作为可靠的临床前工具的效用,保留了关键的基因组和组织学特征。重要的是,这些模型中的药物敏感性谱显示出与临床结果的潜在相关性,表明它们在定制治疗策略和预测患者预后方面的前景。在更大的患者群体中进一步验证是有必要的,以确认其潜在的临床应用。

pc3dp模型的组织病理学特征

图片来源:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39278567/

综上所述,这项开创性的研究代表了使用3d打印技术为PC创建独特的患者衍生临床前模型的重大突破。该模型成功捕获了个体间PC观察到的内在异质性,证明了化疗药物敏感性与临床结果之间的潜在相关性。这使得它成为临床前应用的一个有前途的工具,包括药物筛选和预后预测。此外,它具有显著的潜力,以推进精确导向的治疗策略和发展新的干预措施,以对抗这种具有挑战性的恶性肿瘤。(生物谷 Bioon.com)

参考文献:

Hang Sun et al. Developing Patient-Derived 3D-Bioprinting models of pancreatic cancer. J Adv Res. 2024 Sep 13:S2090-1232(24)00413-2. doi: 10.1016/j.jare.2024.09.011.

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