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类器官|40株乳腺癌PDO,把临床标志物接到耐药联合筛选

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奥格诺德·基质胶·类器官

肿瘤类器官 · 文献解读

原始发表:2026-08-06(研究专题)

临床数据提示的敏感人群,怎样接到培养皿里的药物筛选?这项8月6日发表的研究表征40株乳腺癌患者来源类器官,用I-SPY2数据建立预测模型,再到三阴性乳腺癌PDO中检验,并寻找耐药模型的联合用药线索。

原始论文译题:生物标志物指导的患者来源类器官反应预测乳腺癌中的有效治疗

一、先确认培养出来的是肿瘤,再谈药敏

摘要译述:研究对40株乳腺癌PDO开展生物标志物指导的表征,使用I-SPY2患者数据建立多种治疗反应的预测模型,仅保留能在类器官中评估的标志物,并在三阴性乳腺癌类器官中检验veliparib—铂类反应模型。在耐药PDO中进行药物筛选,发现包括促凋亡药物在内的联合策略;HSP90抑制剂的体外敏感性还与临床生物标志物亚组分析形成联系。

新建培养物需要乳腺病理复核与分子验证。研究将正常组织明显混入、肿瘤特异变异缺失等情形纳入排除判断;没有匹配原组织时,结合病理、癌相关变异和拷贝数改变确认身份。这样处理很关键,因为正常乳腺上皮也能在相同条件下扩增。

二、BME穹顶扩增,再转入低胶浓度筛选

手术组织在当天处理,剪碎后可直接包埋,或经胶原酶消化再处理。原代培养使用Cultrex BME type 2,50 μL胶滴置于24孔板,37°C凝固20分钟后覆盖500 μL培养基。培养基包含R-spondin、Noggin、B27、烟酰胺、NAC、Y-27632、Heregulin、FGF、A83-01、EGF等组分;部分培养物改用含Wnt3a、氢化可的松、雌二醇与Forskolin的另一配方。

培养液每2–3天更换,传代频率根据生长速度从每周一次到四周以上一次不等。高通量筛选选用经预测与体外检验均耐受veliparib—铂类的TORG40:胶滴消化成小团、经100 μm滤网后,以含6% BME的培养液转入384孔板。扩增与筛选的基质条件在这里并不相同。


原文图4:临床数据所建模型在三阴性乳腺癌PDO中的体外检验。包括14株PDO的预测排序,以及部分模型的实测反应;图中的临床预测分数与体外读数分别展示。 来源:Biomarker-guided responses in patient-derived organoids predict effective therapies in breast cancer;DOI https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2026.102973;CC BY 4.0,中文图注为编辑整理。

三、386种药物,同时比较单药与顺铂联合

初筛包含386种有已知靶点的活性化合物,每种设置九级浓度,从25 μM降至0.25 nM。每个浓度设置四个重复,其中两个为单药,两个加入终浓度5 μM顺铂;处理三天后以CellTiter-Glo测定活性。联合组相对含5 μM顺铂的阴性对照归一化,控制顺铂单药的背景效应。

研究以有、无顺铂时剂量反应曲线AUC的比值排序,再结合联合组IC50和靶点分布,选择八种化合物进入成像复验。后续还把命中药物放到其他中间型或耐药PDO中验证。初筛主体来自一株TORG40,40株表征库并不是40株均完成同一套386药物筛选。


原文图5:TORG40的高通量筛选与联合处理分析。单药和顺铂联合条件成对比较,命中化合物随后接受独立成像及其他PDO模型复验。 来源:Biomarker-guided responses in patient-derived organoids predict effective therapies in breast cancer;DOI https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2026.102973;CC BY 4.0,中文图注为编辑整理。

原文与来源

作者:Tam Binh V Bui;Denise M Wolf;Michael C Bruck;Kaitlin Moore;Jessica Lien;Sarah DW Choi;Shruti Warhadpande;Amirabbas Parizadeh;Deborah Dillon;Beth Overmoyer;Filipa Lynce;Lamorna Brown-Swigart;Gillian L Hirst;Christina Yau;Isaac J Nijman;Boudewijn MT Burgering;Isaac S Harris;Laura J Esserman;Laura J van ‘t Veer;Jennifer M Rosenbluth

Biomarker-guided responses in patient-derived organoids predict effective therapies in breast cancer

DOI:https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2026.102973

PubMed:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42561946/

开放原文:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13522806/

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