Patient-Derived SNU Models for Personalized Gastric Cancer Treatment

胃癌仍是全球重大的健康負擔，其分子亞型、治療反應及臨床結果均呈現顯著的異質性。 在 Cytion，我們深知，在個人化醫療的時代，亟需能反映這種多樣性並實現針對個別患者治療優化之的臨床前模型。由一群具有不同臨床病理特徵的韓國患者所建立的 SNU 胃癌細胞系，為開發與驗證針對此種具挑戰性惡性腫瘤的個人化治療策略，提供了獨特的資源。

重點摘要

• 首爾大學（SNU）胃癌細胞系涵蓋多樣化的分子亞型，有助於精準醫學研究
• 基因定序分析可將細胞系模型與患者的腫瘤特徵相匹配
• 藥物敏感性分析可預測患者對標靶療法及傳統療法的反應
• 以生物標記為導向的治療選擇可改善治療成效
• 基於檢測面板的篩選，可針對特定分子背景識別最佳治療方案

分子亞型分類與細胞系篩選

「癌症基因組圖譜計畫」（TCGA）的分類將胃癌劃分為四種具有不同生物學特徵及治療意義的分子亞型：EBV 陽性、微衛星不穩定性高（MSI-H）、基因組穩定（GS）以及染色體不穩定（CIN）。 要實施有效的個人化治療，必須具備能代表各亞型的模型。

我們的 AGS 細胞（300408）是一種特徵明確的胃腺癌模型，其遺傳特徵已明確界定，可作為分子特徵相符之患者腫瘤的替代模型。AGS 細胞具有特徵性的突變與基因表達模式，可與藥物敏感性數據建立關聯。

透過次世代定序對患者腫瘤進行分子分析，可識別具治療價值的變異，包括 HER2 擴增、MET 擴增、FGFR2 擴增以及微衛星不穩定性狀態。基於匹配分子特徵所進行的細胞系篩選，能實現最貼合個別患者情況的預測性藥物篩選。

藥物敏感性分析方法

透過胃癌細胞系面板進行高通量藥物敏感性篩選，可產生將藥物敏感性與分子特徵相關聯的全面反應輪廓。此方法既能識別藥物反應的預測性生物標記，亦能辨識可能從特定療法中獲益的患者群體。

透過不同劑量範圍進行標準細胞毒性檢測（MTT、CellTiter-Glo），可針對數百種化合物產生 IC50 值。 敏感性模式與分子亞型呈聚類關係，揭示了各亞型特有的治療弱點。例如，MSI-H 細胞系通常對免疫檢查點抑制劑表現出增強的敏感性，而對 5-氟尿嘧啶的敏感性則降低。

藥物組合矩陣可識別出具有協同作用的治療方案，其療效可能優於單一藥物治療。對化療與標靶藥物組合進行系統性測試，可揭示應優先納入臨床開發的藥物相互作用。

利用即時阻抗（xCELLigence）或活細胞成像進行的時域細胞毒性測量，可提供超越終點檢測的動力學資訊，藉此區分細胞靜止效應與細胞毒性效應，並識別延遲反應。

基於生物標記的治療選擇

預測性生物標記能透過識別可能對特定療法產生反應的患者，從而實現合理的治療選擇。胃癌有數種已確立及新興的生物標記，可作為臨床實踐的指引。

約 15-20% 的胃癌存在 HER2 擴增，這可預測患者對含曲妥珠單抗療程的反應。具有 HER2 擴增的細胞系對 HER2 標靶藥物展現出極高的敏感性，這在前臨床模型中驗證了此生物標記物的有效性。

微衛星不穩定性（MSI）狀態可預測對免疫檢查點抑制劑的反應。MSI-H 胃癌具有較高的突變負荷和新抗原負荷，有助於促進抗腫瘤免疫反應。MSI-H 細胞系模型可進行免疫治療反應的機制研究。

PD-L1 表達，儘管作為單一生物標記物尚不完美，仍有助於預測免疫療法的反應。在與免疫效應細胞的共培養系統中，細胞系的 PD-L1 表達可與對檢查點阻斷療法的敏感性相關聯。

抗藥性機制闡明

了解抗藥性機制對於制定克服治療失敗的策略至關重要。透過長期藥物暴露所產生的耐藥細胞系變異體，可模擬獲得性抗藥性；而先天性耐藥細胞系則揭示了原發性抗藥性機制。

透過對耐藥細胞進行基因組與轉錄組分析，可識別驅動耐藥性的變異。常見機制包括靶基因擴增或突變、繞過途徑的活化，以及藥物外排轉運蛋白的上調。

功能性 CRISPR 篩選可識別出其基因敲除後能使耐藥細胞對治療恢復敏感性的基因，從而遴選出可能克服耐藥性的聯合治療夥伴。這些遺傳學方法與藥理學篩選相輔相成，共同用於制定逆轉耐藥性的策略。

胃癌個人化醫學研究推薦產品：

• AGS 細胞 (300408) — 特性已充分闡明的胃腺癌細胞
• HGC-27 細胞 (300436) — 未分化型胃癌
• 高葡萄糖 DMEM（820300a）——標準培養基
• 冷凍保存液 CM-ACF (800650) — 冷凍保存溶液