Patient-Derived SNU Models for Personalized Gastric Cancer Treatment

Kuņģa vēzis joprojām ir nozīmīgs globāls slogs veselībai, ar izteiktu molekulāro apakštipu, atbildes reakcijas uz ārstēšanu un klīnisko rezultātu neviendabīgumu. Uzņēmumā Cytion mēs apzināmies, ka personalizētās medicīnas laikmetā ir nepieciešami pirmsklīniski modeļi, kas atspoguļo šo daudzveidību un ļauj optimizēt pacientam specifisku ārstēšanu. SNU kuņģa vēža šūnu līnijas, kas izveidotas no kohortas Korejas pacientu ar dažādām klīnikopatoloģiskām pazīmēm, ir unikāls resurss personalizētu ārstēšanas stratēģiju izstrādei un apstiprināšanai šajā sarežģītajā ļaundabīgajā audzējā.

Galvenie secinājumi

• SNU kuņģa dziedzeru līnijas pārstāv dažādus molekulāros apakštipus, kas ļauj veikt precīzijas medicīnas pētījumus
• Ģenētiskā profilēšana ļauj saskaņot šūnu līniju modeļus ar pacientu audzēju īpašībām
• Zāļu jutības profilēšana ļauj prognozēt atbildes reakciju uz mērķterapiju un tradicionālo terapiju
• Uz biomarķieriem balstīta ārstēšanas izvēle uzlabo terapeitiskos rezultātus
• Uz paneļiem balstīts skrīnings identificē optimālas terapijas konkrētiem molekulāriem kontekstiem

Molekulārā apakštipa noteikšana un šūnu līniju atlase

Vēža genoma atlanta (TCGA) klasifikācijā kuņģa vēzis iedalīts četros molekulāros apakštipos ar atšķirīgām bioloģiskajām īpašībām un terapeitisko ietekmi: EBV pozitīvs, mikrosatelītu nestabilitātes augsta (MSI-H), genomiski stabils (GS) un hromosomāli nestabils (CIN). Efektīvai personalizētai ārstēšanai nepieciešami modeļi, kas pārstāv katru apakštipu.

Mūsu AGS šūnas (300408 ) ir labi raksturots kuņģa adenokarcinomas modelis ar noteiktām ģenētiskām īpašībām, kas ļauj tās izmantot kā pacientu audzēju aizstājējus ar atbilstošiem molekulāriem profiliem. AGS šūnās ir raksturīgas mutācijas un gēnu ekspresijas modeļi, ko var saistīt ar datiem par jutību pret zālēm.

Pacientu audzēju molekulāro profilu veidošana, izmantojot nākamās paaudzes sekvenēšanu, identificē izmantojamas izmaiņas, tostarp HER2 amplifikāciju, MET amplifikāciju, FGFR2 amplifikāciju un mikrosatelītu nestabilitātes statusu. Šūnu līniju atlase, pamatojoties uz atbilstošām molekulārajām pazīmēm, ļauj veikt prognozējošu zāļu skrīningu, kas ir visatbilstošākais individuālajam pacienta kontekstam.

Zāļu jutības profilēšanas pieejas

Veicot augstas veiktspējas zāļu jutības skrīningu kuņģa vēža šūnu līniju paneļos, tiek iegūti visaptveroši atbildes reakcijas profili, kas saista zāļu jutību ar molekulārajām īpašībām. Šī pieeja ļauj identificēt gan prognozējošus biomarķierus zāļu atbildes reakcijai, gan pacientu populācijas, kas varētu gūt labumu no konkrētām terapijām.

Standarta citotoksicitātes testi (MTT, CellTiter-Glo), ko veic devu diapazonos, rada IC50 vērtības simtiem savienojumu. Jutīguma modeļi grupējas ar molekulārajiem apakštipiem, atklājot apakštipa specifisko terapeitisko ievainojamību. Piemēram, MSI-H līnijām bieži vien ir paaugstināta jutība pret imūnsistēmas kontrolpunktu inhibitoriem un samazināta jutība pret 5-fluorouracilu.

Kombinēto zāļu matricas identificē sinerģiskus režīmus, kas var uzlabot rezultātus, pārsniedzot viena preparāta terapiju. Sistemātiska ķīmijterapijas un mērķtiecīgu līdzekļu kombināciju testēšana atklāj mijiedarbību, kurai var noteikt prioritātes klīniskai attīstībai.

Citotoksicitātes mērījumi laikā, izmantojot reāllaika impedanci (xCELLigence) vai dzīvu šūnu attēlveidošanu, sniedz kinētisku informāciju, kas ir plašāka par beigu analīzēm, nošķirot citostatisko iedarbību no citotoksiskās un identificējot novēlotas atbildes reakcijas.

Biomarķieru vadīta ārstēšanas izvēle

Prognozējoši biomarķieri ļauj racionāli izvēlēties ārstēšanu, identificējot pacientus, kuri varētu reaģēt uz konkrētu terapiju. Kuņģa vēža gadījumā ir vairāki noteikti un jauni biomarķieri, pēc kuriem vadīties klīniskajā praksē.

HER2 amplifikācija, kas sastopama aptuveni 15-20 % kuņģa vēža gadījumu, prognozē atbildes reakciju uz trastuzumabu saturošiem ārstēšanas režīmiem. Šūnu līnijas ar HER2 amplifikāciju uzrāda izcilu jutību pret HER2 mērķētiem līdzekļiem, apstiprinot šo biomarķieri pirmsklīniskajos modeļos.

Mikrosatelītu nestabilitātes statuss prognozē atbildes reakciju uz imūno kontrolpunktu inhibitoriem. MSI-H kuņģa vēzis satur lielu mutāciju slogu un neoantigēnu slodzi, kas veicina pretvēža imunitāti. MSI-H šūnu līniju modeļi ļauj veikt imunoterapijas atbildes reakcijas mehānistiskus pētījumus.

PD-L1 ekspresija, lai gan kā atsevišķs biomarķieris tā ir nepilnīga, palīdz prognozēt atbildes reakciju uz imūnterapiju. Šūnu līnijas PD-L1 ekspresiju var saistīt ar jutību pret kontrolpunktu blokādi kopkultūru sistēmās ar imūnā efektora šūnām.

Rezistences mehānisma raksturojums

Izpratne par rezistences mehānismiem ir būtiska, lai izstrādātu stratēģijas ārstēšanas neveiksmju pārvarēšanai. Pret zālēm rezistentas šūnu līnijas varianti, kas radušies hroniskas zāļu iedarbības rezultātā, modelē iegūto rezistenci, savukārt iekšēji rezistentas līnijas atklāj primārās rezistences mehānismus.

Rezistento šūnu genomiskā un transkriptomiskā profilēšana identificē izmaiņas, kas nosaka rezistenci. Biežāk sastopamie mehānismi ietver mērķa gēnu amplifikāciju vai mutāciju, apvedceļu aktivizāciju un zāļu izplūdes transportieru pastiprinātu regulāciju.

Funkcionālie CRISPR ekrāni identificē gēnus, kuru nokautēšana paaugstina rezistento šūnu jutību pret terapiju, nosakot kombinācijas partnerus, kas var pārvarēt rezistenci. Šīs ģenētiskās pieejas papildina farmakoloģiskos skrīningus rezistences maiņas stratēģijām.

Ieteicamie produkti kuņģa vēža personalizētās medicīnas pētījumiem:

• AGS šūnas (300408) - labi raksturota kuņģa adenokarcinoma
• HGC-27 šūnas (300436) - nediferencēta kuņģa karcinoma
• DMEM ar augstu glikozes saturu (820300a) - standarta barotne
• Saldēšanas barotne CM-ACF (800650) - Krioprezervēšanas šķīdums