癌症治疗新曙光：癌症建模

　　现在科学家们将患者的肿瘤细胞接种到小鼠体内，进而建立肿瘤模型，以用于分析和开展药物测试。目前研究人员已鉴定了一系列小儿实体肿瘤模型，同时相关数据的允许免费获取。

　　罕见癌症的研究面临着两方面的挑战：可用的肿瘤样本少；缺乏相应的小鼠模型。最近科学家们非常成功地开发了将人类肿瘤细胞高效移植到免疫缺陷小鼠中的癌症建模技术。在《自然》（Nature）杂志上，Stewart等人对成功接种和生长的小鼠实体瘤进行了全面的分析，并展示了这些模型如何用于筛选罕见癌症患者的潜在靶向治疗。

　　得益于高效的化疗药物组合，美国仅有不到20%的癌症儿童死于癌症。这些组合方案是通过高度实证和渐进的临床试验而建立起来的。然而，我们和其他癌症生物学家坚信，只有基本的科学发现才能产生变革性的进步。我们承认，儿童癌症的治疗比成年人的要有效得多，但仍然需要更好的治疗来减轻化疗药物造成的长期副作用。据美国国家癌症研究所（US National Cancer Institute）统计，每年年龄在20岁以下的癌症患者的死亡率比65岁以上癌症患者的死亡率低300-500倍。

　　另一个被广泛接受的信念是癌症研究需要更多的模型系统，这些模型要便宜、易于操作，并且真实反映人类肿瘤的特征，以改善癌症靶向。在这方面，缺乏T、B和自然杀伤细胞，因而对人类肿瘤细胞排斥能力较弱的免疫缺陷小鼠（裸鼠）成为了接受患者来源肿瘤异种移植物（patient-derived tumour xenograft, PDX）的理想动物模型。利用裸鼠制造PDX模型非常简便，并且可以将裸鼠的肿瘤细胞冻存，解冻后还可以移植到其它小鼠身上。肿瘤细胞也可以用于原位生长，这意味着细胞生长在与人类肿瘤来源的器官对应的小鼠组织中（即肺癌细胞接种到裸鼠肺里）。这些肿瘤细胞可以进行遗传工程，携带便于体内追踪的标记分子（如GFP），并且可以模拟人类肿瘤微环境的特征。

　　大多数原始PDX都会死亡。随着时间的推移，科学家们逐渐了解到，虽然PDX比体外生长的细胞系和常规小鼠肿瘤模型更贴近人类肿瘤特征，但它们也具有一些实质性限制。例如，当不同的小鼠被注射同一肿瘤标本的等分试样时，得到的PDX可以具有非常不同的突变、细胞表面标记和转录谱。用于异种移植的小鼠品系也对PDX生物学有很大的影响。因此，不同试验条件下得到的PDX小鼠模型都是不一样的。PDX专家们经常被问到这个问题：“这些模型是否与原始肿瘤相同？”其实两者之间差异很大。

　　至少到目前为止，PDX的最大优点是其造模非常简单。我们现在可以使用PDX研究几种没有对应的转基因小鼠或细胞株的罕见癌症模型。由于PDX源于人类肿瘤，因而对特定药物存在抵抗。这可能有助于模拟早期临床试验中难治性癌症的药物筛选。现已有20多种PDX被用于2期临床试验。这些研究可以表征多个模型的药物响应的异质性、用于开发预测药物响应的检测方法，或可用于筛选肿瘤中存在的少数耐药细胞。

　　现在有几个PDX存储库，含有数百个甚至数千个来源于接受过化疗或靶向治疗患者的肿瘤。这些库中的一些是开源的（可免费提供模型），包含400多个成人实质肿瘤PDX和300个儿科和成人血液肿瘤PDX，以及其他研究团队创造的大量数据。在儿童实质瘤网络计划（Childhood Solid Tumour Network）中，Stewart等人建立了60多种儿科实质肿瘤的PDX模型。

　　Stewart等人贡献了非常多的数据。他们通过原位生长获得了15种肿瘤的148个标本，并报告了1173个细胞涂片的免疫组织化学分析结果，102个PDX的全基因组序列结果和转录谱。他们还报告了目标基因组区域的广泛靶向DNA测序；分析了结合DNA的组蛋白的9种不同的修饰情况；对PDX进行了电子显微镜扫描；并生成了5种PDX的肿瘤细胞系。他们的药物筛选测试产生了50万个以上的数据点。他们进行的体内研究包括：多个PDX细胞系的基因工程标记细胞，进行成像；一项小鼠研究药物治疗剂量；以及两个小鼠研究调查多个药物联用的剂量及疗效。这样一个内容丰富的数据集为该领域的研究人员进一步调查Stewar等人发现的突变、转录特征和药物敏感性奠立了基础。

　　最大程度地发挥PDX在科学发现上的潜力需要非凡的透明度、标准化和开放获取模式。作为研究经费的使用者、癌症患者的保护者，我们责无旁贷。儿童实质瘤网络已经对多种儿童实质肿瘤建模，其中包括Stewart等人建立的模型，并免费提供，并已经将它们分发给了11个国家的120多名研究者。其他研究中心也可以学习Stewart等人的研究方法。儿童实质瘤领域的下一步将是建立一个更大的PDX库联盟、统一战线、合作表征PDX模型，建立数据库基础设施（图1）。

　　Stewart等人对一般肿瘤，特别是儿童实质瘤模型的建立做出了突出贡献。迄今为止，他们提供了最全面的PDX存储库之一。 他们贡献的大量数据集将为世界各地的调查人员提供参考，并推动学界的分享文化，使所有人受益。