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如何選擇人源性腫瘤動物模型(PDX)

2017-05-30

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當我開始寫這篇博客時,我發現其實也可以將這篇命名為「您可以期待一個好的PDX數據庫為您帶來什么」,而要找到一個與您研究相符的模型,最輕松快速的方法就是從線上集成PDX數據庫中尋找,因為數據庫擁有廣大和不同類的模型參數讓您參考。

但事實上,該如何選擇PDX模型則是取決於您想要找到什么樣子的癌癥亞型、抑制劑目標的合成、或是抗藥性與敏感性模塊之間的反應。若擁有一個大型的PDX數據庫,集成后的模型資料以及特定數據的搜尋將夠輕松的使您於千萬種的PDX模型中找出您所需要的數據。

簡單的瀏覽、搜尋、以及必須擁有模型分類的功能

有很多不同的因素會影響您在PDX模型上所做的選擇,其中包含了病人的背景資料和研發模型。有些人想要瀏覽一個完整的乳癌PDX模型來做為基礎,而有些人則想直接觀察所有使用順鉑 (CDDP) 來治療的模型。

為了回應這些需求,病人背景的詳細資料和簡單的模型資料 (病理學、免疫組織化學染色法、增長數據、治療數據) 需要被集成成一個使用者友善,并能夠瀏覽和分類的一個平臺。將模型依癌癥類別來分類不只可以讓使用者把相似的模型資訊并排比較,也能輕松選擇要瀏覽什么類別,例如:

  • 病患的族群
  • 未使用過藥物者與經過治療但復發/惡化之病患
  • 疾病亞型包含免疫組織化學染色法蛋白質表現數據
  • 增長率

簡易的搜尋選項可勾選顯示下列模型資訊(單一癌癥類型或是權類型癌癥):

  • 已被治療及未被治療
  • 特定藥物治療
  • 擁有數據檢測功能之模型,同時包含更深入的搜尋功能

以特征數據來搜尋

一些研究員在找模型時,會有找尋特定基因的需求,因此這些需求也將會被包含在PDX的數據庫內。根據過去經驗,特征數據通常是以基因表現微陣列和拷貝數來產生的,但現在比較容易由RNA序列和WES產生。這個數據庫通常可以搜尋以下:

  • 基因表現
  • 基因拷貝數
  • 基因突變
  • 基因融合
  • 小分子核糖核酸表現

這么一來,用戶可以選擇與自己研究相符的模型,像是有BCR-ABL的所有白血病類型、BRCA病變的乳癌與卵巢癌模型、或是多重搜尋EGFR病變但表現水平正常的肺癌模型、甚至是找出前10%基因表現是A的模型,但同時也是后10%基因表現是B的模型,皆可以輕易透過PDX數據庫找出。

像是這樣的搜尋功能則需要將大比例PDX數據庫排列,但卻可以提供一個快速分類復雜需求的方法并找到一個可以完全模擬臨床實驗的模型。

從腫瘤微陣列中找尋模型另

外一種搜尋模型的方法則是透過腫瘤微陣列。它們是一個快速和高通量篩選與鑒定分子標靶、診斷、和預后標記。這些都可以從相同和標準化后的條件中於DNA、mRNA、或是蛋白水平中找出。

這些篩選方法可以被納入PDX數據庫內,以預制的腫瘤微陣列模型為重點,提供一個預選,之后再篩檢的模型面板,而通常一個癌癥類別只有一種腫瘤微陣列。

選擇一個適當的PDX模型於您的研究看似困難,但希望這篇博客能夠幫助您了解一個好的數據庫能夠提供您一個快速和簡單的方法來使用的。

Topics: Oncology

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