На моделях опухоли из клеток пациента подобрали индивидуальную терапию

Ученые создали новую тест-систему для индивидуального подбора терапии онкозаболеваний. Главные преимущества — выбор потенциально эффективного вида химиотерапии в короткие сроки и клиническая воспроизводимость результатов.

Credit:

Yuriy Klochan | 123rf.com

Одним из перспективных способов подбора терапии онкологических заболеваний является создание тест-систем in vitro. Разработано множество моделей различных видов рака, позволяющих проанализировать большое количество химиопрепаратов и предположить эффективность их действия для конкретного пациента. Тем не менее их применимость ограничена. Среди самых важных ограничений — скорость диагностики, ведь клинически допустимый период для выбора терапии составляет две-три недели, а многие из систем требуют нескольких месяцев для получения результата.

Ученые из Пекинского университета создали новую тест-систему, основанную на создании кластеров опухолевых клеток конкретного пациента с помощью которой можно получить данные об эффективности химиотерапии за две недели.

Система основана на самоорганизации и пролиферации первичных опухолевых клеток, полученных из биологического материала пациента. Клетки образуют скопления (кластеры), структура которых сходна морфологически и функционально с опухолью пациента. Корреляция по генотипу и фенотипу была подтверждена с помощью проточной микроскопии, полногеномного и РНК секвенирования и других методов. Следует отметить, что для культивирования клеток использовался субстрат с тефлоновой основой, а не наиболее распространенный матригель (Matrigel), что повысило эффективность последующего разделения и анализа клеток.

Помимо высокой скорости анализа, система кластеров опухолевых клеток показала широкую применимость (использована для анализа колоректального рака, а также рака груди и желудка) и хорошую воспроизводимость — точность результатов в предположении ответа пациента на выбранный вид терапии составила более 93%.

Тест-система на основе кластеров опухолевых клеток использовалась для выбора терапии в одном клиническом случае (аденокарцинома у 56-летнего пациента). Система предположила неоднозначную реакцию на один из выбранных традиционных методов терапии (XELOX). Действительно, после начальных клинических признаков улучшения у пациента развилась устойчивость к данному виду терапии, что стало причиной прогрессии опухоли на молекулярном и морфологическом уровнях. Далее, на основе данных тест-системы, было проведено лечение менее традиционным методом (ECX), что привело к позитивным клиническим изменениям.

Кластеры опухолевых клеток показали значительную эффективность в качестве системы тестирования эффективности химиопрепаратов. Однако для ее одобрения к широкому применению необходимо провести больше испытаний в клинике, а также проанализировать другие виды онкологических заболеваний. Тем не менее исследователи из Пекина продемонстрировали, что быстрый выбор индивидуальной терапии рака возможен уже сейчас.

Источник

Yin S. et al // Patient-derived tumor-like cell clusters for drug testing in cancer therapy. // Science Translational Medicine, 24 Jun 2020: Vol. 12, Issue 549, eaaz1723; DOI: 10.1126/scitranslmed.aaz1723

Добавить в избранное

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта. Узнать больше.

Настройки файлов cookie

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта, анализа трафика и показа персонализированной рекламы. Вы можете изменить настройки в любой момент.

Категории файлов cookie:

Необходимые

Эти cookie обеспечивают базовую функциональность сайта — вход в аккаунт, безопасность, оформление заказов. Отключение невозможно.

Функциональные

Функциональные cookie используются для обеспечения работы отдельных функций сайта, а также для запоминания ряда пользовательских предпочтений (например, выбранный язык, товары в корзине), с целью улучшения качества предоставляемого сервиса.

Отключение этого типа файлов cookie может привести к тому, что некоторые сервисы или функции сайта станут недоступны или будут работать некорректно. В результате, вам может потребоваться повторно вводить определённую информацию или настраивать предпочтения при каждом посещении сайта вручную.

Аналитические

Аналитические файлы cookie, включая сторонние аналитические cookie, помогают нам понять, как вы взаимодействуете с нашим сайтом. Эти файлы не собирают информацию, позволяющую установить вашу личность. Все данные обрабатываются в агрегированной и анонимной форме.

Рекламные

Рекламные cookie, включая сторонние, используются для создания пользовательских профилей и показа рекламы, соответствующей вашим интересам и предпочтениям при просмотре сайтов.

Эти cookie позволяют персонализировать рекламные сообщения, которые вы видите, делая их более релевантными. Они также могут использоваться для ограничения количества показов одной и той же рекламы и для оценки эффективности рекламных кампаний.