如何利用从肺癌患者身上获取的类器官来预测患者肿瘤对于治疗的反应

肺癌作为全球恶性肿瘤相关死亡的主要原因，尤其是非小细胞肺癌（NSCLC），约占所有肺癌的85%。尽管分子检测技术的进步推动了基于基因组学的肺癌精准医学的发展，但肿瘤的异质性、复发转移和耐药问题仍然是治疗中的挑战。此外，即使具有相同基因突变的不同肺癌患者对不同治疗策略的反应也存在差异，这限制了基于基因组学的精准医学的应用。因此，研究者们急需建立一个能反映原发肿瘤生物学特征的体外模型，以精准制定个性化治疗方案。肺癌类器官（lung cancer organoid, LCO）作为一种体外三维培养的组织类似物，能够模拟肺癌在体内的生物学行为，并有助于弥合基因型和表型之间的差距，因此被视为肺癌精准医学发展的有效体外模型。这项研究正是在这一背景下进行的，旨在探索LCO在肺癌精准治疗中的应用及其研究进展与挑战。

图1展示了患者来源的肺癌类器官（LCO）的生成和病理分析的研究流程。首先，从107名患者收集214个样本，其中212个为肺癌类器官，主要源自恶性胸腔积液。研究通过培养和验证这些类器官，评估其病理特征，包括组织形态和肿瘤细胞标记物的表达。图中也展示了不同类型的肺癌类器官的形态特征，例如腺癌类器官表现出典型的腺泡结构，而鳞状细胞癌类器官则显示出强烈的细胞标记物表达。这些结果表明，LCO能够有效地保留原始肿瘤的病理特征，为后续的药物敏感性测试提供了可靠基础。

图2展示了肺癌类器官（LCO）样本与原始样本（恶性胸腔积液）之间的基因组分析结果。通过比较两者的体细胞突变谱，研究发现LCO样本与原始样本在基因突变检测率、突变基因谱、突变等位基因频率（maxAF）以及肿瘤突变负荷（TMB）方面具有较高的一致性，其中共有93个突变在两种样本中均被检测到，显示出LCO在基因组层面与原始样本保持了良好的一致性，这进一步验证了LCO作为预测肺癌患者对靶向治疗反应的可靠模型的潜力。

图3比较了肺癌类器官（LCO）药物筛选与临床反应之间的关系。该图通过流图展示了LCO药物敏感性测试（LCO-DST）与患者临床随访的流程，并通过剂量-效应曲线、IC50值的小提琴图和接收者操作特征（ROC）分析，展示了LCO对奥希替尼等药物的体外敏感性与患者临床反应之间的高度一致性。具体来说，图中显示了奥希替尼治疗组患者的无进展生存期（PFS）游泳图、LCO基于体外药物敏感性的剂量-效应曲线、不同临床反应组别（PR和PD）的IC50值分布、ROC分析的AUC值以及患者CT扫描图像，这些结果共同证实了LCO-DST在预测晚期肺癌患者对靶向治疗反应方面的准确性和实用性。

图4探讨了肺癌类器官（LCO）的稳定性和异质性。通过分析不同时间点收集的恶性胸腔积液（MSE）样本以及组织样本、积液样本和LCO之间的基因组一致性，研究发现LCO在不同采样时间点的基因组特征具有高度一致性，表明LCO是一个稳定的体外模型。同时，通过比较来自同一患者的不同样本（如组织和积液）的LCO，研究揭示了LCO在反映肿瘤的时空异质性方面的潜力，以及它们在预测化疗和靶向治疗反应方面的个体化差异。此外，图4还展示了不同来源LCO的形态学特征和药物敏感性测试结果，进一步证实了LCO作为预测个体患者对治疗反应的有力工具。

图5展示了肺癌类器官（LCO）在预测耐药情况下双靶点治疗反应中的应用。图中通过展示个体患者的疾病进展、LCOs的剂量效应曲线、MET和RET基因异常的检测结果以及患者的CT扫描图像，说明了LCOs能够预测对单一药物治疗的耐药性，并有助于指导双靶点治疗策略的选择。具体案例中，通过LCOs对奥希替尼联合萨沃利替尼（savolitinib）或卡博替尼（cabozantinib）/BLU-667的体外药物敏感性测试，成功预测了患者对组合治疗方案的反应，从而为晚期肺癌患者的个性化治疗提供了有力的实验依据。

图6通过4D无标记高通量蛋白质组学分析，揭示了肺癌类器官（LCO）对EGFR抑制剂奥希替尼和RET抑制剂BLU-667单药及联合治疗的分子反应。主成分分析（PCA）显示不同治疗组之间的蛋白质表达水平存在差异，表明治疗对蛋白质组有多样化的影响。特别是，联合治疗组与对照组相比，有119个蛋白质表达显著改变，包括26个上调和93个下调的蛋白质。蛋白质组学分析还发现，联合治疗显著增加了促凋亡因子caspase 3的表达，并下调了EGFR和RET下游信号通路的关键蛋白，如RAC、PI3K和MEK，以及Hippo信号通路中的关键蛋白，这些结果揭示了联合治疗相较于单一药物治疗在触发细胞死亡方面的分子机制，为理解双靶点治疗的临床效果提供了分子层面的解释。

该研究通过成功培养来自107名患者的212个肺癌类器官（LCOs），主要源自恶性胸腔积液，验证了LCOs在病理和基因组层面与原始肿瘤的高度一致性，并利用LCOs进行的药物敏感性测试（LCO-DSTs）在预测晚期肺癌患者对化疗和靶向治疗的临床反应方面显示出了高度的准确性和可靠性。研究结果表明，LCO-DSTs不仅能够反映肿瘤的时空异质性，还可以作为精准医疗工具，为个体化治疗策略的制定提供重要依据，尤其在预测耐药性和指导双靶点治疗方面展现出巨大潜力，为晚期肺癌的个性化治疗提供了新的视角和方法。

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