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华夏源类器官 | Nature子刊:利用iPSC培育人类胶质母细胞瘤样类器官
日期: 2025/01/09
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中外科学家联手,利用iPSC衍生人类胶质母细胞瘤类器官,为定量评估遗传异质性对肿瘤内异质性的贡献提供了理想工具。这项研究[1]被发表在npj Precision Oncology期刊(影响因子IF= 7.90)上。研究人员发现胶质母细胞瘤的发展以重编程的脂质代谢为特征,这可能是开发新药的起点,该肿瘤类器官的建立为未来个性化医疗和精准治疗提供了重要基础。

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人类胶质母细胞瘤(glioblastoma, GBM)是所有脑肿瘤中最恶性、最危险的一种。

 

大量研究表明胶质母细胞瘤细胞具有很大的异质性。尽管研究人员在胶质母细胞瘤研究方面已经取得一定进步,但临床前和临床挑战依然存在。

 

传统的二维细胞培养模型无法充分模拟肿瘤的复杂微环境和异质性,限制了对GBM病理机制的深入理解和药物筛选的效率。而类器官技术的出现,不仅提供了一种新的模型,能更好地模拟肿瘤的三维结构和微环境;而且为研究GBM的分子机制和药物筛选提供了新的工具。

 

在一项创新研究中,来自德国癌症研究中心(dkfz)和上海科技大学等研究机构的研究人员在实验室中利用人类诱导多能干细胞(iPSC)培育出胶质母细胞瘤样类器官(glioblastoma-like organoids, GLO),这是研究胶质母细胞瘤中的基因突变与分子亚型之间相关性的合适模型。

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△ 该论文主要内容聚焦于利用人类胶质母细胞瘤类器官构建一个多维度的图谱,揭示了高度协调的分子网络,并鉴定出有效的治疗药物。

 

研究结果表明,该人类胶质母细胞瘤类器官能够模拟肿瘤的关键特征,并响应特定的药物治疗。通过类器官技术,研究人员不仅能够更好地理解GBM的分子机制,还能够发现和验证新的治疗策略。这种多维度图谱的建立为未来的个性化医疗和精准治疗提供了重要的基础。

 

01

胶质母细胞瘤样类器官

开辟药物治疗新方案

 

人类胶质母细胞瘤(Glioblastoma multiforme, GBM)是脑癌中最常见和恶性程度最高的类型之一,也是癌症基因组图谱(TCGA)项目中首批选择的肿瘤实体之一。它起源于脑内的胶质细胞,具有高度侵袭性和快速生长的特点。GBM的恶性程度体现在其多形性组织学特征、高增殖指数、丰富的血管生成以及侵袭性生长方式上。

 

致癌基因突变是人类癌症的基本标志,已被用于表征基因型特异性分子特征,这些特征构成了癌症患者个性化治疗的基础。为了开发有效的靶向疗法,研究人员必须首先准确了解癌细胞中存在哪些基因突变,以及这些突变对细胞信号通路的影响。

 

尽管学术界已进行了许多临床试验,但结果不尽人意,导致其不良试验结果的原因可能是肿瘤之间和肿瘤内部存在的分子异质性。研究人员尝试用2D细胞培养和PDX模型探索新的GBM治疗策略,以期提高患者生存期和生存质量。但是二者所需的漫长时间阻碍了它们用于测试个性化疗法的临床适用性。

 

近日,中德科学家联手,利用iPSC技术培育出先进的人类胶质母细胞瘤样类器官(LEGO: Laboratory Engineered Glioblastoma-like Organoid)模型,这些类器官不仅在形态上模拟了原始肿瘤,而且在基因表达和细胞行为上也展现出与原发肿瘤相似的特征。通过这种方法,研究人员能够构建出一个包含多种GBM亚型的类器官库。

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△ 本研究中实验程序的示意图。

 

研究人员使用单细胞转录组、DNA 甲基化组、代谢组、脂质组、蛋白质组和磷酸化蛋白质组分析对LEGO模型进行前所未有的全面表征。并发现遗传异质性决定了跨分子层的功能异质性,并证明了NF1突变驱动间充质特征。

 

为了模拟胶质母细胞瘤的特性,研究人员使用CRISPR-Cas“基因魔剪”精确地关闭了iPSC中通常在胶质母细胞瘤患者中丢失的肿瘤抑制基因,进而生成了一些列突变基因的组合。其中NF1是GBM患者中最常见的突变肿瘤移植因子之一

 

脑类器官的优点之一是它们包含异质性神经细胞群并保持分化层次结构,因此可用于研究细胞异质性和可塑性。为了在单细胞水平上充分表征LEGO,并了解不同的基因突变如何影响细胞异质性,研究人员对1个月大和4个月大的肿瘤类器官进行了单细胞RNA基因测序(scRNA-seq)。总共获得了70617个细胞的结果以供进一步分析。

 

此外,研究还发现了类器官中存在有不同的细胞类型,包括神经元、放射状神经胶质细胞和干细胞。研究发现,实验室培育的人类胶质母细胞瘤类器官模型(LEGO)概括了在人类GBM中发现的细胞异质性的关键特征。

 

所有LEGO都源自具有明确突变的精确iPS细胞克隆。这一优势促进进一步分析遗传异质性如何导致细胞异质性,而这在以前的模型中是不可能的。

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△ 显示不同年龄类器官形态的代表性图像。

 

曾有研究认为,DNA甲基化特征可用于确定人类癌症的起源细胞。而该研究的分析表明,DNA甲基化组在肿瘤发展过程中是动态的,并且依赖于突变谱。因此,使用稳定且不依赖突变的DNA甲基化模式作为癌细胞起源的示踪剂至关重要。为此研究人员生成了一个探针组,显示所有不同类器官组之间没有显着变化。

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△ 对1个月龄、2个月龄和3个月龄类器官甲基化组的PCA分析,椭圆形表示每种基因型的95%置信椭圆。

 

过程中,研究人员通过代谢组学分析发现磷脂生物合成中的代谢物(DHAP、G3P、CDP-胆碱)与GBM的发生密切相关。脂质代谢,尤其是磷脂代谢,在胶质母细胞瘤类器官中被激活。这与他们之前在胶质母细胞瘤干细胞中发现的脂质重编程激活相一致。脂质代谢的变化被证实是胶质母细胞瘤的一种特征性标志,这为新的治疗方法带来了许多以前未曾注意到的靶标。

 

02

类器官技术赋能

脑部疾病深入研究

 

利用iPSC培育的人类胶质母细胞瘤类器官(LEGO)模型,为定量评估遗传异质性对肿瘤内异质性的贡献提供了理想工具。本文共同通讯作者Haikun Liu表示,与其他类器官技术相比,LEGO的优势在于它们来源于具有明确确定的突变iPSC。

 

LEGO模型可以进一步扩展并用于分析癌症遗传和非遗传异质性之间的相互作用。更为重要的是,该模型分析不仅表明了基因突变决定主要的分子后果,而且全面涵盖了主要的GBM亚型,非常适合建立肿瘤基因型和药物反应之间的联系。

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△ 基因人类胶质母细胞瘤类器官的药物筛选示意图。

 

本文共同通讯作者Haikun Liu解释说,“已知的胶质母细胞瘤主要分子亚型主要由RNA表达或DNA甲基化模式确定,基因突变与分子亚型之间没有明确的相关性。这些类器官模型是破译癌症特异性基因突变与分子特征之间相互作用的理想选择。”[2]

 

由iPSC衍生的肿瘤类器官在胶质母细胞瘤研究中展现出的巨大潜力,为学术界利用类器官模型深入研究脑肿瘤相关疾病提供了科学支撑和理论依据;同时,加快了利用肿瘤类器官探索恶性肿瘤及复杂疾病在药物筛选和疾病治疗新策略诞生的“步伐”。

 

患者来源的神经内分泌肿瘤类器官

 

由“类器官鼻祖”Hans Clevers带领的研究团队,利用患者来源神经内分泌肿瘤在体外生成肿瘤类器官模型。[3]该研究丰富了医学界对神经内分泌肿瘤疾病的认识,推进了肿瘤类器官技术在肿瘤药物筛选和精准治疗中的临床前应用,成为肿瘤类器官技术在肿瘤患者个体化治疗路上的又一力证。

 

该研究丰富了我们对神经内分泌肿瘤疾病的认识,为肿瘤患者的个体化治疗提供了新方向,又一次推进了肿瘤类器官技术在肿瘤疾病精准治疗及药物筛选中的临床前应用。

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△神经内分泌肿瘤患者来源的肿瘤类器官(PDTOs)的建立。

 

患者来源的胰腺癌类器官

 

日本东京大学的研究人员利用iPSC衍生的间充质干细胞融合患者来源的肿瘤细胞,生成全新的胰腺癌类器官(FPCO)[4]这种创新融合方式,产生了两种不同的胰腺癌类器官,可高度模拟患者的肿瘤组织和独特的肿瘤微环境。

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△ 利用iPSC、细胞球体共培养和气液界面(ALI)技术,形成适合胰腺癌细胞的导管状结构,最后融合而成2种胰腺癌类器官。

 

这种具有独特肿瘤环境特征的胰腺癌类器官的出现,有效解决了化疗药物耐药性的问题,其中pFPCO甚至还表现出再增殖潜力,为胰腺导管腺癌这个癌中“王中王”患者的精准治疗提供了新思路。这将有助于抗癌药物的筛选,有望促进癌症生物学和个性化医疗的深入研究。

 

肿瘤类器官技术通过模拟肿瘤的三维结构和微环境,为个性化治疗和药物筛选提供了创新平台。

 

这些由患者衍生的类器官能够保留原始肿瘤的遗传和表型特征,用于测试个体对特定药物的敏感性,从而指导个性化治疗方案,提高治疗效果。在药物筛选方面,类器官模型能够高通量地评估药物效果,助力发现和评估新的抗肿瘤药物,加速新药研发效率。

 

未来,随着技术的成熟和人工智能和大数据分析能力的提升,类器官有望在精准医疗中发挥更大作用,推动个性化医疗的发展并为罕见肿瘤类型提供更有效的治疗策略。

 

Write in the last

写在最后

尽管肿瘤类器官技术目前已取得一定的科研成果,但肿瘤类器官的稳定和一致性还有待进一步提高,模拟肿瘤在人体内复杂环境的能力仍需进一步完善。未来的研究需要进一步提高类器官的生理相关性,以及探索更多的药物组合和治疗策略,为深入推进肿瘤病理学进步,优化肿瘤患者治疗方案提供更多可能性。

 

参考资料(可上下滑动查看):

[1]Changwen Wang, Meng Sun,et,al.A multidimensional atlas of human glioblastoma-like organoids reveals highly coordinated molecular networks and effective drugs,npj Precision Oncology, 2024, doi:10.1038/s41698-024-00500-5.

[2]https://www.dkfz.de/en/presse/pressemitteilungen/2024/dkfz-pm-24-08c-Next-generation-models-for-brain-tumor-research.php

[3]Talya L. Dayton,Nicolas Alcala,Hans Clevers, et al, Druggable growth dependencies and tumor evolution analysis in patient-derived organoids of neuroendocrine neoplasms from multiple body

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