當前腫瘤研究中，傳統(tǒng)患者來源類器官（PDO）培養(yǎng)存在兩大核心問題：一是缺乏腫瘤微環(huán)境（TME）的模擬，如基質(zhì)硬度、缺氧條件等外在因素，導(dǎo)致無法準確反映腫瘤病理特征；二是PDO尺寸和形態(tài)異質(zhì)性高，難以穩(wěn)定模擬患者個體間的生物學(xué)差異，限制了其在精準醫(yī)療中的應(yīng)用。來自韓國蔚山科學(xué)技術(shù)院的Hyun-Wook Kang教授、Tae-Eun Park教授以及首爾大學(xué)的Seung-Jae Myung教授團隊合作，開發(fā)了嵌入式生物打印技術(shù)構(gòu)建類器官陣列（Eba-PDOs）。該技術(shù)通過將PDO油墨精確打印到模擬腫瘤硬度（≈7.5 kPa）的海藻酸鹽浴中，形成統(tǒng)一尺寸的三維結(jié)構(gòu)，同時復(fù)現(xiàn)缺氧微環(huán)境。研究利用轉(zhuǎn)錄組分析和免疫熒光驗證，證實Eba-PDOs能更精準捕獲腫瘤內(nèi)在基因特征（如CEACAM5表達）和外在微環(huán)境響應(yīng)。相關(guān)工作以“Bioprinted Patient-Derived Organoid Arrays Capture Intrinsic and Extrinsic Tumor Features for Advanced Personalized Medicine”為題發(fā)表在《Advanced Science》上。     
 

研究內(nèi)容
1. 嵌入式生物打印構(gòu)建類器官陣列的流程與形態(tài)表征，通過定制化生物打印系統(tǒng)將含PDO細胞的Geltrex油墨擠壓至1.5%海藻酸鹽浴（模擬7.5 kPa基質(zhì)硬度），結(jié)合溫度和鈣離子雙重交聯(lián)，研究了Eba-PDOs的形成過程。結(jié)果表明，打印后7天形成直徑≈200 μm的均勻類器官，10天融合為統(tǒng)一結(jié)構(gòu)，細胞存活率超94%，其面積變異系數(shù)（0.18）顯著低于傳統(tǒng)培養(yǎng)的Std-PDOs（0.71），且不同患者來源的Eba-PDOs保留獨特形態(tài)特征。      
 

2. 類器官的腫瘤微環(huán)境模擬與病理特征分析，通過H&E染色、免疫熒光（YAP/TAZ、HIF1α、膠原I）和qPCR，對比Eba-PDOs與Std-PDOs的形態(tài)和分子表達。結(jié)果表明，Eba-PDOs核面積較Std-PDOs縮小1.7倍，機械應(yīng)力標志物YAP1表達上調(diào)4倍，缺氧標志物HIF1α和膠原I沉積顯著增加，且CDH2/CDH1比值升高（提示上皮-間質(zhì)轉(zhuǎn)化），重現(xiàn)天然腫瘤的細胞擠壓、低氧環(huán)境和ECM重塑特征。      
 

3. 類器官與原發(fā)組織的轉(zhuǎn)錄組差異及功能富集，通過RNA測序和主成分分析（PCA），比較Std-PDOs、Eba-PDOs和患者原發(fā)組織的基因表達譜。結(jié)果表明，Eba-PDOs轉(zhuǎn)錄組與原發(fā)組織的Pearson相關(guān)系數(shù)（r=0.84）顯著高于Std-PDOs（r=0.48），差異表達基因（DEGs）富集于TNF信號、NF-κB炎癥通路及脂質(zhì)代謝過程，其中CEACAM5、KLF7等結(jié)直腸癌關(guān)鍵基因表達更貼近真實腫瘤。     
 

4. 基質(zhì)硬度對CEACAM5表達與細胞極性的影響，通過設(shè)置不同濃度海藻酸鹽（0.5%-2%）調(diào)整基質(zhì)硬度，結(jié)合免疫熒光和流式細胞術(shù)，研究機械應(yīng)力對CEACAM5分布的調(diào)控。結(jié)果表明，1.5%海藻酸鹽（7.5 kPa）條件下，Eba-PDOs的CEACAM5表達水平與原發(fā)組織一致，且異常定位于細胞基底外側(cè)（模擬腫瘤細胞極性喪失），而軟基質(zhì)（0.5%海藻酸鹽）無法誘導(dǎo)該表型。      
 

5. 類器官陣列的患者異質(zhì)性與藥物響應(yīng)驗證，通過培養(yǎng)5例患者的Eba-PDOs并進行5-氟尿嘧啶（5-FU）藥物測試，分析CEACAM5水平與化療敏感性的關(guān)聯(lián)。結(jié)果表明，Eba-PDOs的CEACAM5表達與患者血清水平高度相關(guān)（r=0.84），高CEA組對5-FU的耐藥性顯著更強（AUC差異＞20%），而Std-PDOs未能區(qū)分該差異，驗證了Eba-PDOs在預(yù)測個體藥物響應(yīng)中的價值。      
 

6. 基于形態(tài)學(xué)的無標記預(yù)測模型構(gòu)建與驗證，通過提取177個Eba-PDOs的亮度場圖像特征（面積、周長、圓度），訓(xùn)練隨機森林算法并結(jié)合多數(shù)投票法（MVA），建立高/低CEA分類模型。結(jié)果表明，使用50個Eba-PDOs時預(yù)測準確率達98%，顯著優(yōu)于Std-PDOs（37%），且在7例新患者的外部驗證中實現(xiàn)100%準確分類。      
 

研究結(jié)論
本研究開發(fā)了嵌入式生物打印技術(shù)構(gòu)建的患者來源類器官陣列（Eba-PDOs），該模型通過模擬腫瘤微環(huán)境的基質(zhì)硬度（≈7.5 kPa）和缺氧條件，顯著提升了對原發(fā)腫瘤內(nèi)在特征（如CEACAM5表達異質(zhì)性）和外在響應(yīng)（如機械應(yīng)力信號通路激活）的模擬精度。研究表明，Eba-PDOs的轉(zhuǎn)錄組與原發(fā)組織的相關(guān)性（r=0.84）顯著高于傳統(tǒng)類器官（r=0.48），并能準確捕獲患者間CEACAM5表達差異及其與5-氟尿嘧啶耐藥性的關(guān)聯(lián)。此外，基于Eba-PDOs形態(tài)特征開發(fā)的無標記預(yù)測模型，通過多數(shù)投票法整合50個類器官數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)98%的高/低CEA患者分類準確率。本研究為精準模擬腫瘤個體特征、預(yù)測藥物響應(yīng)提供了新平臺，有望推動個性化癌癥治療和藥物開發(fā)的臨床轉(zhuǎn)化。

文章來源：https://doi.org/10.1002/advs.202407871

(責任編輯：admin)

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