Progress in individualized treatment of gastric cancer based on patient-derived tumor xenograft model
-
摘要: 胃癌是全球尤其是东亚地区高发恶性肿瘤之一，在中国60%的患者初诊时即为进展期且异质性强、传统治疗疗效低，故需要更精准的治疗方案。目前，缺乏快速有效的筛选与验证平台是肿瘤精准治疗的瓶颈。人源肿瘤异种移植瘤（patient derived tumor xenograft，PDX）模型已在多种类型的肿瘤中被证实是研究肿瘤生物学及评价抗肿瘤药物疗效的有效平台。本文将从三个层面对PDX模型在胃癌个体化治疗中研究进展进行综述，包括PDX在临床前药物疗效评估中的作用，PDX对生物标志物的鉴定及耐药机制研究，以及PDX在人-鼠联合临床试验中的作用。Abstract: Gastric cancer is one of the most highly malignant tumors in the world, especially in east Asia. More than 60% of patients are in advanced stages and heterogeneous at the time of initial diagnosis. Therefore, more accurate treatment plans are needed. At present, the lack of rapid and effective screening and verification platform is the bottleneck of precision medicine. The patient-derived tumor xenograft (PDX) model has proven to be an effective platform for studying tumor biology and evaluating the efficacy of anticancer drugs in various types of tumors. This article will review the research on PDX model in the individualized treatment of gastric cancer based on three levels: the evaluation of preclinical drug efficacy, the identification of biomarkers and studies on drug resistance mechanisms, and the human-rat co-clinical trials.
-
胃癌是全球范围内常见的恶性肿瘤之一，超过一半的年新发病例发生在东亚地区，中国占全球发病率的42%。中国早期胃癌的发现率较低，超过60%患者确诊时即为进展期胃癌，胃癌已成为严重影响人类健康的常见恶性肿瘤[1]。内科药物治疗是晚期患者的主要治疗方法，能延长患者总生存期（overall survival，OS）并改善症状，但晚期胃癌一线治疗尚缺乏全球统一的标准方案，二线治疗可延长OS，多线治疗尚无共识。常用的药物治疗方案，如氟尿嘧啶类联合铂类或紫杉醇的两药和三药方案客观缓解率约30%~40%，中位OS为7.9~14.1个月，化疗疗效已到达平台期[2]。胃癌个体化治疗的进程显得缓慢，以驱动基因为基础的胃癌分子靶向治疗研究成功的较少。研究提示胃癌是一种异质性较大的肿瘤，不同类型胃癌的遗传学背景不同，癌症和肿瘤基因图谱（The Cancer Genome Atlas，TCGA）分子分型利用基因组学方法研究胃癌的综合分子特征，建立4个独立队列的分子分型体系，为将来的临床和转化研究提供依据和框架[3]。肿瘤治疗模式正在向精准、个体化改变，其主要内涵是根据患者的异常特征，为患者选择有效的治疗方案。胃癌分子标志物基础研究还远落后于乳腺癌、肺癌等，从而导致胃癌临床治疗疗效欠佳，患者预后差。目前，缺乏快速有效的筛选与验证平台是肿瘤分子标志物研究的瓶颈所在。
肿瘤动物模型是抗肿瘤药物临床前疗效和毒性评价的有效工具，也可以用于药物疗效相关预测分子标志物的筛选。人源肿瘤异种移植瘤（patient derived tumor xenograft，PDX）模型，即以患者手术切除或活检的原代肿瘤组织在免疫缺陷小鼠体内建立动物移植瘤模型。这种模型已在非小细胞肺癌[4]、结直肠癌[5]等肿瘤有13%~90%的植入成瘤率，仅乳腺癌因激素环境植入成瘤率在20%左右[6]，多数肿瘤在50%以上[7]。PDX模型较传统的细胞系接种模型更能反映人类肿瘤的生物学特征，与其他研究类似，本研究团队发现此模型不仅保留和来源肿瘤组织相似的增殖和组织病理学特征，而且在基因突变、蛋白分子表达等分子特征与来源肿瘤具有高度的一致性[8-12]。PDX模型已在多种类型的肿瘤中被证实是研究肿瘤生物学及评价抗肿瘤药物疗效的有效平台，包括评估新的抗肿瘤药物及临床前药物组合的疗效、生物标志物的鉴定及耐药机制研究等[13-14]。
1. 临床前药物疗效评估
PDX模型已用于多种靶向药物包括新的抗肿瘤药物和多种药物组合的疗效评估。本研究团队致力于研究抗血管药物及其他小分子药物疗效评估，通过在PDX上的疗效评估，发现阿帕替尼[11]、FP3[11, 15]等新型抗血管药物在肠癌中的潜在应用价值；同时还评估了联合靶向VGEF及Met药物在甲胎蛋白AFP分泌型胃癌中的治疗价值[16]；探讨了基于胃癌PDX模型的贝伐单抗类似物IBI305对胃癌二线治疗的药效学影响。以一线耐药的胃癌患者肿瘤样本为模型样本，构建相应的胃癌二线治疗PDX模型，分别观察新药IBI305对紫杉醇和伊立替康药效和增敏作用的研究正进行中。其他研究如新的HER2靶向药物DS-8201a[17]、贝伐单抗和西妥昔单抗联合治疗[18]、抗HER3抗体（1A5-3D4）联合抗HER2抗体曲妥珠单抗[19-20]，证实PDX模型药物疗效评估与临床患者疗效评估结果高度一致。基因组特征明确的PDX模型库能够更系统地应用于肿瘤生物学研究和抗肿瘤药物疗效评估[21]。高通量分析肿瘤标本基因组改变能揭示与胃癌发生发展相关的驱动基因和信号通路，这些与胃癌发生发展相关的基因组数据通过临床前模型的药物验证可进一步转化为潜在的临床药物分子靶点，指导临床的精准治疗。Park等[22]通过高通量测序对103例胃癌患者进行新治疗靶标分析，DNA拷贝数变化（copy number alteration，CNA）、全外显子组突变分析发现两个新的治疗靶点BCL2L1和DLC1；18.4%的胃癌患者存在抗凋亡基因BCL2L1的扩增，PDX临床前药物验证发现BCL2L1抑制剂可以明显降低BCL2L1扩增患者癌细胞的生长，与其他药物联合治疗时能发挥协同抗肿瘤作用。研究还发现另一个潜在的药物分子靶点DLC1突变，约10.9%的胃癌病例存在DLC1突变，激活Rho-ROCK信号通路能刺激DLC1突变细胞生长，使这些细胞更易受ROCK抑制剂的影响。高通量基因分析联合PDX库即基因组定义的PDX库在筛选胃癌潜在药物靶标的作用已被证实，临床研究和基于PDX模型的联合临床研究可进一步明确药物靶标的确切疗效和可能的耐药机制，为胃癌患者提供更有效的精准治疗。
目前国际上已经建立PDX生物库，并且已经开始尝试建立合作网络化PDX生物银行，整合PDX模型和基因组测序数据，提供可再生资源用于转化研究[7]。EurOPDX库是目前已成功建成的最大PDX生物库，拥有1 500个PDX模型，涵盖了绝大部分肿瘤类型，旨在发展建立有临床信息的PDX生物库[7]；诺华公司建立了上千例PDX模型的生物库用于临床前药物验证等研究，该研究共建立含有1 075种PDX模型的生物库，其中包含多种驱动突变，通过体内复合筛选实验评估了6种肿瘤对62种治疗药物的反应，并建立起基因型和药物反应之间的关联[23]。另外美国的杰克逊实验室、美国国家癌症研究所（National Cancer Institute，NCI）均拥有超过300个PDX模型。这些模型将帮助医学研究者们更好地研究癌症的遗传复杂性、评估某些治疗方式的临床潜力，提高预测临床试验反应的能力。
2. 生物标志物鉴定与耐药机制研究
通过二代测序、原位杂交和免疫组织化学等方法分析胃癌PDX模型的基因组变化和分子谱，筛选具有明确生物标志物特征的PDX模型，是生物标志物和耐药机制研究的有效临床前模型。Chen等[24]对50个胃癌PDX模型进行了二代测序，分析胃癌基因分子谱，结果发现每个PDX模型均具有独特的分子标志，而其中MAPK、ErbB、VEGF、mTOR和细胞周期信号传导途径是所有胃癌PDX模型中具有特征性的生物标志，其变异在50个PDX模型中反复出现，这些特征性的分子标志物可能是胃癌发生发展的主要分子事件，与胃癌治疗疗效、复发转移及预后等密切相关。为了证实上述假设，该研究进一步对分子标志物EGFR、MET、CCNE1与胃癌治疗疗效的相关性进行研究，结果发现沃利替尼在含MET和磷酸化MET（pMET）过表达的PDX模型中表现出强的抗肿瘤活性。EGFR单克隆抗体BK011和西妥昔单抗能抑制EGFR扩增的PDX模型肿瘤生长。阿法替尼抑制具有EGFR扩增，EGFR过表达或HER2扩增的PDX模型的肿瘤生长。阿帕替尼在具有高微血管密度的PDX模型中更敏感。CDK1/2/9抑制剂AZD5438在CCNE1拷贝数较高的两种模型中具有优异的抗肿瘤活性。Wang等[16]成功建立了32个胃癌PDX模型，使用免疫组织化学和荧光原位杂交，评估Her2、cMet和FGFR2在这些PDX组织中的蛋白质水平和（或）基因扩增，并评估这些分子标志物与靶向抑制剂的相关性，结果发现克唑替尼和AZD4547（一种选择性FGFR激酶抑制剂）仅在具有cMet和FGFR2扩增的PDX模型中发挥显著的抗肿瘤作用。
抗HER2单克隆抗体曲妥珠单抗治疗已在HER2阳性的胃癌患者中被证实是至关重要的，然而临床治疗反应率有限，并非所有HER2阳性胃癌患者都能从曲妥珠单抗治疗中获益[25]。基于胃癌PDX模型的生物标志物和耐药机制研究是探索曲妥珠单抗耐药生物标志物的有效工具。Shin等[26]建立了5例HER2阳性胃癌患者的PDX模型，包括2例HER2（+++）和2例HER2（++）。曲妥珠单抗耐药的HER2阳性胃癌患者中大部分患者高表达HER3，曲妥珠单抗单药治疗能抑制HER3的磷酸化，但对其信号通路活性影响较小，从而导致曲妥珠单抗单药耐药。而曲妥珠单抗和拉帕替尼的联合治疗能明显提高疗效，其主要机制是与拉帕替尼联合时，曲妥珠单抗阻止了HER3/ EGFR的再激活，并延长对ERK/AKT的抑制[19-20]。
3. 人-鼠联合临床试验
人-鼠联合临床试验（co-clinical trials）是整合PDX模型/库临床前实验和患者Ⅰ/Ⅱ期临床试验的精准治疗研究[27-28]。一项与Ⅱ期临床试验联合进行的人-鼠联合临床试验研究结果表明，通过比对PDX模型和临床患者药物疗效发现dovitinib在PDX模型和患者Ⅱ期临床试验中的疗效评价高度一致，通过突变和全基因组拷贝数据分析发现FGFR途径中18种关键信号传导成分的转录激活可以预测dovitinib的敏感性[29]。目前人-鼠联合临床试验项目仅在少数肿瘤中报道，如肺癌[30-31]、口腔癌[32]等，尚缺乏胃癌研究的相关报道。这些为数不多的人-鼠联合临床试验已经证实使用联合临床实验能最大限度地减少大量患者试验所需的成本和时间，提供了一个有效的平台来实时研究靶向治疗疗效预测性生物标志物，进一步指导精准治疗。
4. 结语
PDX模型来源于不同遗传背景的患者，保留了肿瘤个体差异特征，若建立一定数量的单一类型肿瘤PDX模型体系，在一定程度上可以代表该肿瘤的患者群体。目前已有多个胃癌PDX模型库[16, 23-24, 26]，涵盖了常见的病理类型、甲胎蛋白AFP分泌型及HER2阳性胃癌，为胃癌精准研究提供了有利平台，然而目前胃癌PDX库的PDX数量较少，尚不能满足人-鼠联合临床试验的需求，因此需要建立更大样本量的胃癌PDX库。
PDX模型的药物反应性与临床患者一致性高，可预测临床治疗结果、临床前药物评估、分子标志物的筛选鉴定和耐药机制研究、生物治疗和个体化治疗策略的研究。胃癌PDX模型临床病理和分子特征已被证实与临床患者高度一致[8]，被广泛用于评估药物疗效如靶向VGEF及Met药物[16]，沃利替尼[24]和克唑替尼[18]等，胃癌PDX模型已成为药物疗效评估等的有效模型，目前利用胃癌PDX模型预测抗胃癌药物疗效的相关研究较少，需要更大样本量的胃癌PDX模型及人-鼠联合临床试验评估其价值。
PDX模型的不足是缺乏免疫系统而受限于免疫治疗相关研究，免疫重建的人源化PDX小鼠模型是有效的解决方案。基因工程小鼠模型（genetically engineered mouse model，GEMM）有完整的免疫系统，但投资高、产出低。“类器官”（organoid）和“类肿瘤”（tumouroid）的迷你肿瘤模型近期也已应用于测试多种肿瘤用药，能减少实验动物的需求数量。随着PDX模型不断改进，与肿瘤类器官等其他模型作用互补，将进一步发展基于肿瘤生物模型的精确医疗，为肿瘤个体化研究迈出坚实的一步。
-
[1] Torre LA, Bray F, Siegel RL, et al. Global cancer statistics, 2012[J]. CA Cancer J Clin, 2015, 65(2):87-108. DOI: 10.3322/caac.21262
[2] Shah MA. Update on metastatic gastric and esophageal cancers[J]. J Clin Oncol, 2015, 33(16):1760-1769. DOI: 10.1200/JCO.2014.60.1799
[3] Cancer Genome Atlas Research Network. Comprehensive molecular characterization of gastric adenocarcinoma[J]. Nature, 2014, 513 (7517):202-209. DOI: 10.1038/nature13480
[4] Dong X, Guan J, English JC, et al. Patient-derived first generation xenografts of non-small cell lung cancers: promising tools for predicting drug responses for personalized chemotherapy[J]. Clin Cancer Res, 2010, 16(5):1442-1451. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-09-2878
[5] Bertotti A, Migliardi G, Galimi F, et al. A molecularly annotated platform of patient-derived xenografts ("xenopatients") identifies HER2 as an effective therapeutic target in cetuximab-resistant colorectal cancer[J]. Cancer Discov, 2011, 1(6):508-523. DOI: 10.1158/2159-8290.CD-11-0109
[6] DeRose YS, Wang G, Lin YC, et al. Tumor grafts derived from women with breast cancer authentically reflect tumor pathology, growth, metastasis and disease outcomes[J]. Nat Med, 2011, 17(11):1514-1520. DOI: 10.1038/nm.2454
[7] Hidalgo M, Amant F, Biankin AV, et al. Patient- derived xenograft models: an emerging platform for translational cancer research[J]. Cancer Discov, 2014, 4(9):998-1013. DOI: 10.1158/2159-8290.CD-14-0001
[8] Jin K, He K, Han N, et al. Establishment of a PDTT xenograft model of gastric carcinoma and its application in personalized therapeutic regimen selection[J]. Hepatogastroenterology, 2011, 58(110-111): 1814-1822. http://cn.bing.com/academic/profile?id=d525ae50700a7276cfebf091c47561c8&encoded=0&v=paper_preview&mkt=zh-cn
[9] Jin K, Teng L, Shen Y, et al. Patient-derived human tumour tissue xenografts in immunodeficient mice: a systematic review[J]. Clini Transl Oncol, 2010, 12(7):473-480. DOI: 10.1007/s12094-010-0540-6
[10] Jin K, He K, Li G, Teng L. Personalized cancer therapy using a patientderived tumor tissue xenograft model: a translational field worthy of exploring further[J]? Per Med, 2010, 7(5):597-606. DOI: 10.2217/pme.10.48
[11] Jin K, Li G, Cui B, et al. Assessment of a novel VEGF targeted agent using patient-derived tumor tissue xenograft models of colon carcinoma with lymphatic and hepatic metastases[J]. PLoS One, 2011, 6(12): e28384. DOI: 10.1371/journal.pone.0028384
[12] Jin K, Lan H, Cao F, et al. Differential response to EGFR- and VEGFtargeted therapies in patient-derived tumor tissue xenograft models of colon carcinoma and related metastases[J]. Int J Oncol, 2012, 41(2): 583-588. DOI: 10.3892/ijo.2012.1469
[13] Cho SY, Kang W, Han JY, et al. An integrative approach to precision cancer medicine using patient-derived xenografts[J]. Mol Cells, 2016, 39(2):77-86. DOI: 10.14348/molcells.2016.2350
[14] Byrne AT, Alferez DG, Amant F, et al. Interrogating open issues in cancer precision medicine with patient-derived xenografts[J]. Nat Rev Cancer, 2017, 17(4):254-268. DOI: 10.1038/nrc.2016.140
[15] Jin K, Lan H, Xie B, et al. Antitumor effects of FP3 in combination with capecitabine on PDTT xenograft models of primary colon carcinoma and related lymphatic and hepatic metastases[J]. Cancer Biol Ther, 2012, 13(9):737-744. DOI: 10.4161/cbt.20556
[16] Wang H, Lu J, Tang J, et al. Establishment of patient-derived gastric cancer xenografts: a useful tool for preclinical evaluation of targeted therapies involving alterations in HER-2, MET and FGFR2 signaling pathways[J]. BMC Cancer, 2017, 17(1):191. DOI: 10.1186/s12885-017-3177-9
[17] Ogitani Y, Aida T, Hagihara K, et al. DS-8201a, A novel HER2-targeting ADC with a novel DNA topoisomerase Ⅰ inhibitor, demonstrates a promising antitumor efficacy with differentiation from T-DM1[J]. Clin Cancer Res, 2016, 22(20):5097-5108. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-15-2822
[18] Wang CJ, Tong PJ, Zhu MY. The combinational therapy of trastuzumab and cetuximab inhibits tumor growth in a patient- derived tumor xenograft model of gastric cancer[J]. Clin Transl Oncol, 2016, 18(5):507-514. DOI: 10.1007/s12094-015-1397-5
[19] Wang Q, Zhang X, Shen E, et al. The anti-HER3 antibody in combination with trastuzumab exerts synergistic antitumor activity in HER2-positive gastric cancer[J]. Cancer Lett, 2016, 380(1):20-30. DOI: 10.1016/j.canlet.2016.06.005
[20] Leto SM, Sassi F, Catalano I, et al. Sustained inhibition of HER3 and EGFR is necessary to induce regression of HER2-amplified gastrointestinal carcinomas[J]. Clin Cancer Res, 2015, 21(24):5519-5531. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-14-3066
[21] Dowst H, Pew B, Watkins C, et al. Acquire: an open-source comprehensive cancer biobanking system[J]. Bioinformatics, 2015, 31(10): 1655-1662. DOI: 10.1093/bioinformatics/btv012
[22] Park H, Cho SY, Kim H, et al. Genomic alterations in BCL2L1 and DLC1 contribute to drug sensitivity in gastric cancer[J]. Proc Natl Acad Sci U S A, 2015, 112(40):12492-12497. DOI: 10.1073/pnas.1507491112
[23] Gao H, Korn JM, Ferretti S, et al. High-throughput screening using patient-derived tumor xenografts to predict clinical trial drug response [J]. Nat Med, 2015, 21(11):1318-1325. DOI: 10.1038/nm.3954
[24] Chen Z, Huang W, Tian T, et al. Characterization and validation of potential therapeutic targets based on the molecular signature of patientderived xenografts in gastric cancer[J]. J Hematol Oncol, 2018, 11(1): 20. DOI: 10.1186/s13045-018-0563-y
[25] Bang YJ, Van Cutsem E, Feyereislova A, et al. Trastuzumab in combination with chemotherapy versus chemotherapy alone for treatment of HER2-positive advanced gastric or gastro-oesophageal junction cancer (ToGA): a phase 3, open-label, randomised controlled trial[J]. Lancet, 2010, 376(9742):687-697. DOI: 10.1016/S0140-6736(10)61121-X
[26] Shin SH, Park SS, Ju EJ, et al. Establishment of a patient-derived xenograft for development of personalized HER2-targeting therapy in gastric cancer[J]. Anticancer Res, 2018, 38(1):287-293. http://cn.bing.com/academic/profile?id=f603c6514587125faacd8d3e9faea24c&encoded=0&v=paper_preview&mkt=zh-cn
[27] Clohessy JG, Pandolfi PP. Mouse hospital and co-clinical trial project-- from bench to bedside[J]. Nat Rev Clin Oncol, 2015, 12(8):491-498. DOI: 10.1038/nrclinonc.2015.62
[28] Dobrolecki LE, Airhart SD, Alferez DG, et al. Patient-derived xenograft (PDX) models in basic and translational breast cancer research[J]. Cancer Metastasis Rev, 2016, 35(4):547-573. DOI: 10.1007/s10555-016-9653-x
[29] Kim HR, Kang HN, Shim HS, et al. Co-clinical trials demonstrate predictive biomarkers for dovitinib, an FGFR inhibitor, in lung squamous cell carcinoma[J]. Ann Oncol, 2017, 28(6):1250-1259. DOI: 10.1093/annonc/mdx098
[30] Owonikoko TK, Zhang G, Kim HS, et al. Patient-derived xenografts faithfully replicated clinical outcome in a phase Ⅱ co-clinical trial of arsenic trioxide in relapsed small cell lung cancer[J]. J Transl Med, 2016, 14(1):111. DOI: 10.1186/s12967-016-0861-5
[31] Chen Z, Akbay E, Mikse O, et al. Co-clinical trials demonstrate superiority of crizotinib to chemotherapy in ALK-rearranged non-small cell lung cancer and predict strategies to overcome resistance[J]. Clin Cancer Res, 2014, 20(5):1204-1211. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-13-1733
[32] Sun S, Zhang Z. Patient- derived xenograft platform of OSCC: a renewable human bio-bank for preclinical cancer research and a new coclinical model for treatment optimization[J]. Front Med, 2016, 10(1): 104-110. DOI: 10.1007/s11684-016-0432-4
-
期刊类型引用(2)
1. 李雨真，金春晖. PDX模型在胃癌研究方面的应用与挑战. 中国比较医学杂志. 2021(01): 146-150 . 
百度学术
2. 杨永明，杨喜花，阎磊，王俊田. 胃癌人源异种移植模型的建立及其在药效学研究中的应用. 肿瘤研究与临床. 2021(04): 249-253 . 百度学术
其他类型引用(0)
计量
- 文章访问数: 98
- HTML全文浏览量: 66
- PDF下载量: 7
- 被引次数: 2
下载:
