Patient-Derived SNU Models for Personalized Gastric Cancer Treatment

胃癌仍然是全球重大的健康负担，其分子亚型、治疗反应和临床结果具有明显的异质性。在 Cytion，我们认识到个性化医疗时代需要临床前模型来捕捉这种多样性，并实现针对患者的治疗优化。从具有不同临床病理特征的韩国患者队列中建立的 SNU 胃癌细胞系为开发和验证这种具有挑战性的恶性肿瘤的个性化治疗策略提供了独特的资源。

主要启示

• SNU 胃癌细胞系代表了不同的分子亚型，有助于开展精准医学研究
• 基因谱分析使细胞系模型与患者肿瘤特征相匹配
• 药物敏感性分析可预测对靶向疗法和传统疗法的反应
• 生物标记物驱动的治疗选择可改善治疗效果
• 基于面板的筛选可确定特定分子环境下的最佳疗法

分子亚型和细胞系选择

癌症基因组图谱（TCGA）将胃癌分为四种分子亚型，它们具有不同的生物学特征和治疗意义：EBV阳性、微卫星不稳定性高（MSI-H）、基因组稳定（GS）和染色体不稳定（CIN）。有效的个性化治疗需要代表每种亚型的模型。

我们的AGS 细胞（300408）代表了一种具有明确遗传特征的特征良好的胃腺癌模型，可用作具有匹配分子特征的患者肿瘤的替代物。AGS 细胞具有特征性突变和基因表达模式，可与药物敏感性数据相关联。

通过下一代测序进行的患者肿瘤分子图谱分析可确定可操作的改变，包括 HER2 扩增、MET 扩增、FGFR2 扩增和微卫星不稳定性状态。根据相匹配的分子特征选择细胞系，可进行与患者个体情况最相关的预测性药物筛选。

药物敏感性分析方法

高通量胃癌细胞系药物敏感性筛选可生成全面的反应谱，将药物敏感性与分子特征相关联。这种方法既能确定药物反应的预测性生物标志物，又能确定可能从特定疗法中获益的患者群体。

在不同剂量范围内进行的标准细胞毒性测定（MTT、CellTiter-Glo）可得出数百种化合物的 IC50 值。敏感性模式与分子亚型相关，揭示了亚型特异性的治疗弱点。例如，MSI-H 株系通常对免疫检查点抑制剂的敏感性增强，而对 5-氟尿嘧啶的敏感性降低。

联合用药矩阵可确定协同方案，从而改善单药治疗以外的治疗效果。化疗加靶向药物组合的系统测试揭示了可优先用于临床开发的相互作用。

利用实时阻抗（xCELLigence）或活细胞成像技术进行的时间分辨细胞毒性测量可提供终点检测以外的动力学信息，区分细胞抑制作用和细胞毒性作用，并识别延迟反应。

生物标志物驱动的治疗选择

预测性生物标志物可识别可能对特定疗法产生反应的患者，从而实现合理的治疗选择。胃癌有几种成熟的和新出现的生物标志物可以指导临床实践。

HER2扩增存在于大约15-20%的胃癌中，可预测对曲妥珠单抗治疗方案的反应。具有 HER2 扩增的细胞系对 HER2 靶向药物非常敏感，这在临床前模型中验证了这一生物标志物。

微卫星不稳定性状态可预测对免疫检查点抑制剂的反应。MSI-H 胃癌具有高突变负荷和新抗原负荷，可促进抗肿瘤免疫。MSI-H 细胞系模型有助于对免疫疗法反应进行机理研究。

PD-L1的表达作为一种单一的生物标记物并不完美，但它有助于免疫疗法反应的预测。细胞系 PD-L1 表达与免疫效应细胞共培养系统中检查点阻断的敏感性相关。

抗药性机制表征

了解耐药机制对于制定克服治疗失败的策略至关重要。通过慢性药物暴露产生的耐药细胞系变体是获得性耐药的模型，而内在耐药细胞系则揭示了原发性耐药机制。

耐药细胞的基因组和转录组剖析可确定驱动耐药性的改变。常见机制包括靶基因扩增或突变、旁路途径激活和药物外排转运体上调。

功能性 CRISPR 筛选可确定基因，敲除这些基因可使耐药细胞对治疗敏感，从而确定可克服耐药性的组合伙伴。这些基因方法是对药理学筛选耐药性逆转策略的补充。

胃癌个性化医学研究推荐产品：

• AGS 细胞 (300408)- 特征明确的胃腺癌
• HGC-27 细胞 (300436)- 未分化胃癌
• DMEM 高葡萄糖 (820300a)- 标准培养基
• 冷冻培养基 CM-ACF (800650)- 低温保存液