加州大学洛杉矶分校的科学家们开发了一种新方法，可以快速筛选数百种药物，以确定针对特定肿瘤的治疗方法。
这种方法可以帮助科学家了解一个人的肿瘤对某种药物或药物组合的反应，还可以帮助指导患有罕见且难以治疗的癌症的人做出治疗决定。一篇详细介绍这项新技术的论文发表在《通信生物学》上。
“我们总是关注如何需要新的更好的药物来治疗癌症，”这项研究的资深作者、加州大学洛杉矶分校琼森综合癌症中心(UCLA Jonsson Comprehensive Cancer Center)的科学家艾丽斯·索拉尼(Alice Soragni)说。“虽然这是真的，但我们目前也有很多药物可用对他们中的大多数人来说，我们只是还不知道谁会对哪些人做出反应。”
筛查方法使用患者的自己的细胞，在手术中收集，创造微型肿瘤细胞器。类有机体是更简单、更小的身体器官或肿瘤，科学家可以在实验室中生长，复制完整的功能结构;研究人员用它们来研究疾病和可能的治疗方法。
“我们直接从手术中获得癌细胞，同一天我们就可以为它们播下种子，生成肿瘤细胞器，”加州大学洛杉矶分校大卫格芬医学院血液学/肿瘤学助理教授、加州大学洛杉矶分校分子生物学研究所成员索拉尼说。“我们创建了一个微型化的系统，可以用最少的操作设置数百口井进行测试。”
在肿瘤组织形成后，通常在3到5天内，实验室会筛选数百种药物，以确定哪些是有效的。该方法由Soragni的实验室开发，使用自动饲料-科学家们不是一次测试一种药物，而是使用机器人同时筛选数百种不同的治疗方法。这种方法快速有效:从手术到最终结果，整个过程只需一到两周。
为了测试这项技术，Soragni的团队从四个病人身上提取细胞三个患有卵巢癌，一个患有腹膜癌生长肿瘤细胞器。该测试使研究人员能够制作个性化的快照，显示哪些药物对每个病人的类器官有效。
例如，研究的四名参与者中有一位患有一种极其罕见的卵巢癌。(美国每年只有不到200名女性被诊断出患有这种癌症。)从她的癌细胞中产生的类有机物对一类叫做环蛋白激酶抑制剂的药物有反应，这种药物可以通过阻止癌细胞生长来靶向癌症。Soragni说，目前还没有已知的生物标志物来预测筛选出的特异性cyclink激酶抑制剂对肿瘤生长的影响。因此，如果没有这项测试，就不可能知道这些药物是否对特定的癌症亚型有效。
对于许多罕见的癌症，科学家对药物敏感性知之甚少。但能够在实验室中创建罕见肿瘤的模型，可以帮助科学家确定哪些患者可以从特定治疗中获益最多。除了确定个性化的治疗方法，这项技术还可以帮助科学家选择患者参与潜在的癌症新疗法的临床试验。
“这可能会成为一个强大的工具，帮助指导那些确实没有已知治疗方案的人的治疗，”Soragni说。
这项研究的第一作者是Nhan Phan，他是加州大学洛杉矶分校全球指导能源中心的访问研究生研究员。其他几位作者是来自加州大学洛杉矶分校的洪珍妮、博比·图菲、马修·马普亚、大卫·依拉丝霍夫、内达·穆塔米德、黄晋、萨纳兹·梅马扎德博士和罗伯特·达莫索。
这项研究得到了全球癌症研究基金的支持。此外，赫什伯格基金会(Hirshberg Foundation)、美国国立卫生研究院(National Institutes of Health) /国家推进转化科学中心(National Center for advance Translational Science grant)、加州大学洛杉矶分校(UCLA)前列腺癌卓越研究专项计划(special Program of Research Excellence in摄护腺癌)和美国癌症研究协会(American Association for Cancer Research – millennium Fellowship in摄护腺癌)也提供了额外的支持。
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