編者按
當前，結直腸癌(CRC)是全球第三大常見癌癥，也是癌癥相關死亡的主要原因。大多數手術術后可能存在循環腫瘤細胞或無法檢測的微轉移，目前在臨床實踐中缺乏預測治療反應的檢測方法，因此，癌癥患者通常要經歷幾輪試錯才能找到最有效的治療方法。
今天，我們分享2024年6月5日由葡萄牙尚帕利莫基金會(Champalimaud Foundation)研究團隊在《Nature Communications》雜志上發表的最新研究，該研究在之前的基礎上IF=16.6丨Nature子刊：在結直腸斑馬魚異種移植模型中揭示先天性免疫逃避現象，進行了一項臨床研究，以驗證斑馬魚患者來源的異種移植模型（zAvatar）作為結直腸癌個性化治療的快速預測平臺。
斑馬魚異種移植模型由患者腫瘤細胞生成，接受與其對應患者完全相同的治療，并在單細胞分辨率下進行分析。通過比較55名患者的臨床反應與其zAvatar測試結果，研究人員開發了一個整合了腫瘤分期、zAvatar細胞凋亡和zAvatar轉移潛能的決策樹模型。該模型可預測結直腸癌患者對化療的臨床反應，準確性達91%，且具有敏感zAvatar測試結果的患者與具有耐藥測試結果的患者相比，表現出更長的無進展生存期，因此，zAvatar可以作為一種快速的預測方法來指導臨床決策，優化治療方案并提高癌癥患者的生存率。
文章題目
Zebrafish Avatar-test forecasts clinical response to chemotherapy in patients with colorectal cancer
雜志：Nature Communications（IF=16.6）
發表時間：2024年6月5日
作者：Bruna Costa, Marta F. Estrada, Ana Marreiros & Rita Fioret et al.
單位：葡萄牙尚帕利莫基金會(Champalimaud Foundation)等
01、研究亮點
• 開發并驗證了斑馬魚異種移植模型（zAvatar） 可作為預測結直腸癌（CRC）患者化療反應的快速、敏感的個性化醫療體內篩選平臺；
• 通過將55名患者的臨床反應與其zAvatar測試結果進行個體比較，開發了一個綜合了腫瘤分期、zAvatar凋亡和zAvatar轉移潛力決策樹模型，顯著提升了預測性能；
• 斑馬魚異種移植模型能夠預測91%的患者病情進展，與那些測試結果耐藥的患者相比，zAvatar測試敏感的患者表現出更長的無進展生存期。
圖形摘要
02、研究背景
結直腸癌（CRC）是全球第三大常見癌癥，也是癌癥相關死亡的主要原因之一。盡管大多數手術旨在治愈，具有轉移性疾病高風險因素的患者，能從術后全身治療中極大獲益，以降低復發和疾病進展的可能性，但術后仍可能存在循環腫瘤細胞或無法檢測到的微轉移灶。
5-氟尿嘧啶（5-FU）、亞葉酸及伊立替康（FOLFIRI）或奧沙利鉑（FOLFOX）是晚期或轉移性結直腸癌（mCRC）的標準化療方案，這些方案通常被認為是可互換的，并且在引入口服活性FU樣藥物，如卡培他濱時存在CAPOX（卡培他濱+奧沙利鉑）、CAPIRI（卡培他濱+伊立替康）等組合變體。在過去15年中，單克隆抗體，如西妥昔單抗或貝伐珠單抗，也被納入一線化療方案。
隨機臨床試驗表明，FOLFOX和FOLFIRI是晚期CRC治療的等效選擇，其平均緩解率（RR）相似，范圍在34%至55%之間，意味著大約45%至66%的患者對治療無反應。如果患者以FOLFOX作為一線治療但無臨床反應，可以切換到FOLFIRI，反之亦然。在此過程中，許多患者遭受了不必要的副作用，并失去了寶貴的治療時間。此問題不僅限于CRC，也同樣出現在許多其他類型的癌癥中，指南中有幾種“等效”的治療方案可供選擇，但缺乏可靠的預測性檢測來預測結果并輔助臨床決策過程。因此，目前的癌癥分子和遺傳生物標志物在可靠預測治療結果方面，已被證明存在許多不足。
研究表明，即使是基因相同的CRC細胞也可能對治療有不同的反應，許多癌癥患者無法從基因組精準醫學中獲益，其原因可能包括缺乏可靶向的突變、針對特定有前景靶點的有效藥物不足，以及不同腫瘤亞克隆與腫瘤微環境間可能發生的遺傳相互作用等。因此，將精準醫學與功能性測試相結合，對更精準的個性化醫療至關重要。
本研究開發并驗證了患者來源的斑馬魚異種移植模型（zAvatar） 可作為預測結直腸癌（CRC）患者個性化治療的快速預測平臺。zAvatar是通過將熒光標記的患者腫瘤細胞注射到斑馬魚胚胎中生成的，并以單細胞分辨率進行分析，其保留了腫瘤微環境的復雜性，能評估轉移潛能（在斑馬魚中觀察微轉移）和血管生成等關鍵體內過程，這是體外模型（如類器官、球體）難以實現的，而且，結果在10天內就可以獲得，與臨床決策時間窗兼容。
先前的研究已經表明，zAvatars可以預測患者的臨床結果。盡管前景光明，但這些結果是從有限的患者中獲得的。因此，更大規模的臨床研究對驗證zAvatars用于預測個體治療反應至關重要。
因此，本研究開展了一項共臨床研究的結果，將55名CRC患者的化療臨床反應分別與相應的zAvatar測試結果進行了比較。實驗數據表明，zAvatar測試成功地預測了55名患者中50名的結果，預測了全身治療后無進展/疾病穩定或疾病進展。
多變量分析顯示，患者的腫瘤分期、zAvatar轉移潛能和zAvatar細胞凋亡倍數變化這三個特定參數是患者臨床反應最重要的預測因子。將這些變量整合到決策樹算法中，zAvatar測試實現了91%的陽性預測值（PPV）和90%的陰性預測值（NPV），證明了該模型在反映患者結果方面的保真度。因此，斑馬魚異種移植模型可以作為一種快速工具來指導臨床決策，優化當前的治療標準，并提高許多癌癥患者的無進展生存期。
03、研究結果
1. zAvatars細胞凋亡預測患者對治療的臨床反應
為了評估斑馬魚異種移植模型的預測能力，研究人員進行了一項共臨床研究，將患者的化療臨床反應分別與其對應的zAvatar測試進行比較（圖1），成功地在55名患者中進行了zAvatar測試，技術成功率為70%。
隨后，通過繪制每位患者的zAvatar平均凋亡誘導倍數發現，與進展患者的zAvatars相比，無進展患者的zAvatar在治療后表現出明顯更高的活化caspase3誘導(圖2a, p < 0.0001)。與進展患者的zAvatars相比，無進展患者的zAvatars在治療后顯示出更高的凋亡FC (p = 0.0363和p = 0.0099)(圖2b, c)，zAvatars中凋亡FC與患者對治療的反應之間的強大相關性，無論腫瘤分期如何。
為了檢驗zAvatar-test分離臨床敏感性和耐藥性的能力，使用平均細胞凋亡折疊變化進行了受試者工作特征(ROC)分析(圖2)。曲線下面積(AUC)為0.839 (p < 0.0001)，截斷值1.34被確定為最佳閾值，顯示出最高的特異性和敏感性(圖2e)。在27個敏感的zAvatar試驗中，25個匹配的患者表現出疾病無進展，陽性預測值(PPV)為92.6%。相反，在28例耐藥zavatar試驗中，20例匹配患者出現疾病進展，導致陰性預測值(NPV)為71.4%?？傊?，zAvatar-test的靈敏度為76%，特異性為91%(圖2g)。
圖1
圖2
2. zAvatars的轉移性與腫瘤分期、患者臨床進展相關
研究人員觀察到，大多數II/III期患者的zAvatars沒有微轉移，而在IV期患者中，其大多數zAvatars形成了微轉移（圖3g）。盡管患者的腫瘤細胞具有轉移可能(可能是循環腫瘤細胞和殘留病變)，但輔助化療有效地降低了這一潛能。
對于ⅳ期患者，分期和轉移潛能之間的差異可能是由于我們獲得的樣本(低轉移潛能的克隆)的異質性。另一種假設是，這些腫瘤細胞已經處于部分MET(間質-上皮轉化)而不是EMT(上皮-間質轉化)的過程中，因此具有更低的侵襲性。治療后出現進展的患者的zAvatars每個zAvatar的微轉移數量更高(圖3h, p = 0.016)，微轉移的總發生率高于無進展患者的zAvatars(圖3i, p = 0.0055)。
圖3
3. zAvatars可以揭示患者腫瘤內異質性
為了評估該模型能否揭示腫瘤內異質性，即同一患者內原發灶與其轉移灶之間的表型差異，研究人員從接受了同期手術的患者中生成了zAvatars（圖4）。
患者229CCU表現為直腸腺癌伴肝轉移(圖4a)。兩個樣本的zAvatars并行生成，并在3dpi下分析細胞凋亡、腫瘤大小、植入率和轉移潛力(圖4b-e)。兩個樣本對FOLFOX治療均敏感，患者對治療也有反應。此外，患者189AS被診斷為結腸腺癌伴肝轉移(圖4f)。觀察到兩個樣本之間的不同情況:來自原發腫瘤的zAvatars對FUFOL治療敏感，而來自肝轉移的zAvatars則表現出耐藥性(圖4g-j)。該患者在完成化療3個月后出現肝臟進展，與先前從zAvatar-test中獲得的結果一致。
圖4
4. 無偏決策樹算法提高了zAvatar測試的敏感性
隨后，為了提高zAvatar測試的準確性，研究人員使用所有可用的患者和zAvatar變量進行了無偏多變量分析。“兩步聚類”分析確定患者的腫瘤分期、zAvatar凋亡FC和zAvatar轉移潛能是預測患者反應的最重要因素。接著，使用“分類和回歸樹”（CRT）算法進行了多變量分類分析。決策樹模型識別了相同的三個變量作為患者結局的穩健預測因素，并按等級順序對其進行分類，該模型還揭示了不同腫瘤分期的凋亡臨界值：II/III期腫瘤為1.47,IV期腫瘤為1.18(圖5a, b)，通過ROC曲線分析也證實了這一點。
在II/III期的背景下，轉移可能性成為提高zAvatar-test準確性的關鍵因素。在這里，zAvatars沒有微轉移的患者立即被歸類為無進展疾病。這表明，在這種情況下，對治療的敏感性與進展結局無關，這些患者可能免受化療及其毒性副作用的影響。相比之下，zAvatars發生微轉移的患者，根據對治療的敏感性，即細胞凋亡FC值進一步分類(圖6a, b)。在55名患者中，zAvatar-test成功預測了50名患者的臨床結果，總體準確率達到91%(圖5c, d)。
圖5
5. 具有敏感zAvatar測試結果的患者具有更長的PFS
最后，為了評估zAvatar測試是否能轉化為對患者復發時間的臨床影響，我們繪制了具有敏感zAvatar測試結果的患者與具有耐藥zAvatar測試結果的患者的無進展生存期（PFS）曲線。PFS從化療開始到最后一次觀察或疾病進展日期計算。值得注意的是，zAvatar-test敏感組患者的平均PFS (mPFS)比zAvatar-test耐藥組長3倍(N = 55, p < 0.0001)(圖6b)。當進一步按分期進行分析時，也證實了這一趨勢(p < 0.0001和p = 0.0063)(圖6c, d)。
圖6
04、編者點評
本研究提供了一種新的方法，通過使用斑馬魚模型來預測個體患者對化療的反應，從而有助于實現個性化醫療，并可能改善結直腸癌患者的治療結果，為克服癌癥化療的“試錯”困境提供了強有力的解決方案。zAvatar測試以其快速、準確預測個體化療反應的能力，以及與患者生存獲益的顯著關聯，展現出巨大的潛力，有望成為未來個性化癌癥治療的關鍵工具。
作為健康美麗產業CRO服務開拓者與引領者、斑馬魚生物技術的全球領導者，環特生物搭建了“斑馬魚、類器官、哺乳動物、人體”多維生物技術服務體系，開展健康美麗CRO服務、科研服務、智慧實驗室搭建三大業務。目前，環特已建立200多種斑馬魚模型，胃癌、腦類器官、心臟類器官及各種腫瘤類器官培養平臺，歡迎有需要的讀者垂詢！