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2018年芝加哥AACR展會,中美冠科PDX模型的最新數據

2018-05-10

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Latest Data on PDX Models at AACR 2018我們在芝加哥舉辦的2018年AACR展會上介紹了中美冠科PDX模型的最新數據,其中包括針對BTK抑制劑檢測的不同基因型的DLBCL模型,PDX模型中WES和RNAseq的比較以及將PDX用作新模型系統來研究腫瘤微環境(TME)。

2018年AACR 2167海報:BTK抑制劑Ibrutinib對新生的和病毒誘導的B細胞淋巴瘤的藥效評估

布魯頓酪氨酸激酶(BTK)是各種B細胞衍生的淋巴癌的主要致瘤劑。Ibrutinib是一種BTK抑制劑,已被批準用于一系列惡性腫瘤(例如套細胞淋巴瘤,慢性淋巴細胞白血病),并且在化療大B細胞淋巴瘤(DLBCL)的ABC亞型中也顯示出極大的療效。

為了進一步檢測Ibrutinib在DLBCL中的藥效,臨床前實驗所需的模型需要對臨床疾病的復雜遺傳背景進行充分的概括。為了滿足這一需求,我們開發了一個DLBCL的PDX模型,包括不同基因型的新生DLBCL。

  • MYD88L265P單突變體,加上野生型模型
  • as well as EBV-transformed B lymphoma PDX models.
  • 以及RBV轉化的B淋巴瘤PDX模型。

這張海報詳細說明了Ibrutinib對這些模型的驗證和治療情況,將遺傳特性與藥效反應聯系起來。

模型的所有背景信息以及組織病理學都是共享的。 EBV轉化B淋巴瘤PDX模型與新生DLBCL具有相似的組織病理學,但具有不同的分子病理學標記和不同的發病機制。基因組富集數據顯示了EBV +模型和EBV-模型。

遺傳特征對Ibrutinib的藥效反應起著很大的作用

遺傳學在確定模型對ibrutinib的反應中起主要作用。 在雙重突變體新生DLBCL PDX模型中,觀察到中等至強健的藥效。這表明CD79B激活突變是慢性活化BCR信號傳導的預測性生物標志物,并對BTK抑制劑有良好的反應。

有趣的是,MYD88單突變模型(該疾病很能由MYD88信號的組成性激活所誘發)也顯示了在飲用水中Ibrutinib的反應。

我們對9種野生型PDX進行測試,其中4種模型對Ibrutinib部分響應或敏感,5種對治療有耐藥性。經RNAseq驗證,5種耐藥模型均為EBV +。

對Ibrutinib進行Westem Blot分析

最后,我們分享了用Ibrutinib治療后的模型的Western Blot分析。在EBV +淋巴瘤中未發現BTK磷酸化和低t-BTK,相比之下,Ibrutinib高度抑制新生模型的BTK磷酸化。EBV轉化模型的發病機制可能與其他免疫缺陷相關,如干擾素信號傳導,而非BCR。

在這張海報中,我們的DLBCL模型和EBV誘導的淋巴瘤PDX模型為評估BTK抑制劑提供了一個極有幫助的臨床前平臺,同時也為未來在BCR和MYD88途徑中的其他靶點如PI3K,SYK和IRAK4提供幫助。

2018年AACR 1051海報:通過全外顯子組測序和轉錄組測序對患者來源的異種移植物進行突變檢測

通過以下技術對PDX進行檢測:

  • RNAseq,用于轉錄分析以獲取基因表達、PNA突變和基因融合的數據
  • 全外顯子組測序(WES),以推斷DNA突變和拷貝數

1051海報對兩個數據庫中都有的PDX模型進行了突變檢測,比較了RNAseq和WES之間的不同。檢測了230多個模型,包括20種癌癥類型,有許多直腸癌、胃癌、頭頸部癌和肝癌模型。

海報從每個WES和RNAseq樣本的數據大小開始,提供了兩種技術的數據。在WES和RNAseq中,中位數分別為15 GB和12 GB。因此,如果兩者都具有相同的測序深度,那么WES樣本應該包含比RNAseq樣本更多的信息。

WES通過放大DNA水平,能夠更完整的查看突變。

我們驗證了在不同質量水平(總變量,高質量變體或低質量變體)中檢測到的每種方法的變體數量。這兩種技術均檢測出絕大多數高質量變體,相比RNAseq,WES檢測到的質量更高。

由WES檢測到的突變中,約48%的突變也被RNAseq檢測到。對于高質量的突變,分數約為43%。相比之下,由RNAseq檢測到的突變種,約99%的突變也被WES檢測到。這是由于WES在DNA水平上擴增外顯子并且僅受實驗變化的影響。突變比率也顯示WES和RNAseq之間的良好相關性。

這兩種序列分析技術各有優點,由于DNA水平的擴增,WES能夠檢測出更多的突變。

2018年AACR 1016海報:對大量PDX收集到的大量組織進行轉錄分析,是研發新的TME靶點/藥物的新平臺

Poster 1016 brings our 1016海報將展示PDX如何被用于研究腫瘤微環境(TME)。

TME異質性在癌癥進展和抗癌藥物特別是免疫療法的應答中起著主要作用。然而,研究TME十分具有挑戰性,因為難以通過顯微解剖或通過生物信息學物理地分離基質和腫瘤細胞。在這里,我們使用PDX來研究TME,因為人類和老鼠可以很容易地在這些模型中分離。

該分析觀察了約1600個來自皮下PDX模型的腫瘤組織中的RNAseq。

我們在我們的海報上分享了研究示意圖,解釋了如何進行整個轉錄組測序,將人類和小鼠參考基因組進行比對以區分人類和小鼠。進行人鼠基因相關分析以構建跨物種表達網絡。總體而言,我們發現平均小鼠-人類測序比例約為11%,這與以前的報道一致。

人和小鼠基因表達數據的分析顯示,小鼠基質中所有類型的適應性和先天性免疫細胞,以及多種人體免疫成分。相應的部分顯示出在兩種癌癥亞型和個體模型都有差異。

當物種間相互作用較低時,PDX模型會增加速率

我們研究了種間網絡亞群的獨立性及其對PDX建立和獲取率的影響。我們的共同監管分析發現了大量種內相互作用和少量的種間相互作用,這些相互作用在不同的癌癥類型中差異很大。

我們的PDX集合中顯示了交互次數和獲取率之間的反向相關性。有趣的是,KRAS突變率最高(> 90%)的胰腺癌具有最高的接受率和最低的相互作用。這表明KRAS突變在腫瘤生長中獨立于TME的作用,其進一步證實了KRAS突變型CRC。

這張海報顯示,PDX模型可以直接分離人類和小鼠的內容,支持TME和腫瘤 – 基質相互作用的研究。

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