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Nat Cancer:利用肿瘤复杂性模型或能帮助识别癌症的个体化药物疗法
[ 来源:转载自网络   发布日期:2022-03-18 09:49:56  责任编辑:  浏览次 ]

近日,一篇发表在国际杂志Nature Cancer上题为“A human breast cancer-derived xenograft and organoid platform for drug discovery and precision oncology”的研究报告中,来自Huntsman癌症研究所等机构的科学家们就开发了一种新型有效的方法来生长这些肿瘤,此外,他们还概述了一种能测试潜在药物的过程,从而就有望根据独特的肿瘤特征来确定临床治疗选择的优先次序。

研究人员迫切需要开发出能再现人类肿瘤复杂性的模型,从而来开发更加有效的癌症疗法。多年来,Huntsman癌症研究所的科学家们利用乳腺癌患者所捐赠的肿瘤来开发乳腺癌模型,随后将其植入到小鼠机体中,并以此来作为研究肿瘤行为的方法。研究人员所开发的方法或能根据每个肿瘤的特征以及实验室癌症模型的行为,来缩小可能能发挥有效性的药物数量;利用这一资源,研究人员就发现了对这些模型具有疗效的实验性药物和FDA所批准的药物,研究人员将这项研究扩展到了开发针对转移性乳腺癌患者的个体化疗法中,从而就会导致患者对疗法产生完全的反应,且使得患者的无进展生存期要比此前治疗手段延长了三倍以上。

研究者利用这些数据来为患者确定治疗方案的优先次序,尽管这种疗法并不是治愈性的,但其却会导致患者机体肿瘤的消退及更长的生存期,肿瘤模型的独特库对于推进恶性乳腺癌的研究至关重要。研究者表示,这种名为FORESEE (NCT04450706)的新型临床试验建立在本文研究之上,研究人员所进行的试验检测了患者衍生的肿瘤模型,并告知了转移性乳腺癌患者的治疗选择;未来他们还会利用这些模型来预测新诊断的乳腺癌患者亚群患者的疾病复发,然后在疾病复发时尝试对患者的疾病转移阶段进行个体化治疗。

综上,本文研究工作为人类乳腺癌功能性精准化医学和药物开发研究提供了非常宝贵的方法和资源。

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