導(dǎo)語(yǔ)

在精準(zhǔn)醫(yī)療時(shí)代背景下的腫瘤用藥困境主要有2點(diǎn)。第一：70%腫瘤患者還是以化療為主，但是目前化療的精準(zhǔn)用藥指導(dǎo)尚屬空白；第二：基因檢測(cè)僅能提供預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，缺乏實(shí)際的實(shí)驗(yàn)證據(jù)。因此，找到一種更精準(zhǔn)有效的檢測(cè)手段，建立更完善的檢測(cè)體系來(lái)系統(tǒng)地指導(dǎo)腫瘤患者的個(gè)體化治療，已經(jīng)成為臨床醫(yī)療領(lǐng)域亟待解決的難題。

北京大學(xué)工學(xué)院席建忠教授課題組與基石生命、北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院和北京大學(xué)人民醫(yī)院精誠(chéng)合作，共同開(kāi)發(fā)了一種基于患者來(lái)源的原代腫瘤細(xì)胞體外培養(yǎng)方法（Patient-Derived Tumor-like Cell Clusters，PTC），建立了腫瘤體外藥敏檢測(cè)模型，并在胃腸腫瘤及乳腺癌中進(jìn)行了臨床驗(yàn)證?；赑TC技術(shù)進(jìn)行了一系列的臨床轉(zhuǎn)化，開(kāi)發(fā)了微腫瘤藥敏檢測(cè)技術(shù)。2020年6月24日，該研究成果—“Patient-derived tumor-like cell clusters for drug testing in cancer therapy”在線發(fā)表于《Science Translational Medicine》。成果一經(jīng)發(fā)表，即被北京大學(xué)、新華網(wǎng)、北京日?qǐng)?bào)、測(cè)序中國(guó)、丁香園等機(jī)構(gòu)爭(zhēng)相報(bào)道。

技術(shù)特點(diǎn)

核心技術(shù)

PTC培養(yǎng)體系

優(yōu)化了PTC培養(yǎng)基及培養(yǎng)方法，提高了培養(yǎng)的成功率，對(duì)于合格的胃癌和結(jié)直腸癌樣本培養(yǎng)成功率可達(dá)89.95%。對(duì)于PDOs不能或較難培養(yǎng)的瘤種或樣本，如中低分化腺癌、神經(jīng)內(nèi)分泌瘤、粘液腺癌以及轉(zhuǎn)移灶，PTC同樣可以培養(yǎng)成功。經(jīng)鑒定發(fā)現(xiàn)PTC由腫瘤干細(xì)胞、上皮細(xì)胞、成纖維細(xì)胞、巨噬細(xì)胞等多種細(xì)胞組成，在一定程度上模擬了腫瘤微環(huán)境。除此之外，PTC和體內(nèi)腫瘤組織間的蛋白marker及基因變異情況（SNV和CNV）具有很好的一致性，說(shuō)明其能夠再現(xiàn)體內(nèi)腫瘤的真實(shí)情況

細(xì)胞自組裝芯片技術(shù)

細(xì)胞自組裝芯片技術(shù)在2011年及2012年發(fā)表在《Nature Communications》和《Nature Cell Biology》上，并于2016、2017年獲得發(fā)明專利授權(quán)。它不僅能夠一次實(shí)現(xiàn)上百個(gè)化合物的平行研究；同時(shí)克服了傳統(tǒng)孔板方法的邊緣效應(yīng)，篩選結(jié)果的平行性非常好；除此之外，每個(gè)點(diǎn)陣使用的樣本量?jī)H為傳統(tǒng)384孔板使用量的1%，這對(duì)非常珍貴的個(gè)體化腫瘤樣本的篩選至關(guān)重要。

因此，將細(xì)胞自組裝芯片技術(shù)與微腫瘤培養(yǎng)技術(shù)相結(jié)合，能實(shí)現(xiàn)少量臨床樣本的大規(guī)模候選藥物活性評(píng)估，為患者找到最合適的臨床用藥，同時(shí)大大縮短了時(shí)間成本。

微腫瘤圖像分析系統(tǒng)

基石生命改進(jìn)了細(xì)胞成像組件，并自主開(kāi)發(fā)了配套的基于深度學(xué)習(xí)的人工智能細(xì)胞圖像識(shí)別算法。該自動(dòng)化分析系統(tǒng)與傳統(tǒng)人工分析的結(jié)果一致率達(dá)100%，能大大降低微腫瘤藥敏檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用的門(mén)檻，縮短檢測(cè)周期，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化。

檢測(cè)意義

檢測(cè)流程

樣本類(lèi)型