基于患者来源3D生物打印胃癌模型的个性化化疗疗效预测及肿瘤异质性研究

《Molecular Cancer》：Exploring personalized prediction of clinical chemotherapy efficacy and revealing tumor heterogeneity using patient-derived 3D bioprinting gastric cancer models

本研究针对胃癌化疗疗效个体差异大、缺乏可靠预测模型的临床难题，开发了基于GelMA/HAMA水凝胶的患者源性3D生物打印（3DP-GC）模型。该模型成功保留了亲代肿瘤的组织学特征、生物标志物表达和基因突变谱，药物敏感性测试结果与患者临床疗效显著相关（5-FU p=0.004，奥沙利铂 p=0.04），为胃癌精准医疗提供了高效可靠的 preclinical 平台。

　　

胃癌是全球第五大常见恶性肿瘤，其分子和表型异质性给治疗带来巨大挑战。尽管手术联合围手术期放化疗已成为标准治疗方案，但肿瘤间和肿瘤内异质性导致约68.3%的晚期患者在12个月内出现铂类化疗耐药。当前缺乏能够可靠预测化疗疗效和术后预后的模型，严重制约了胃癌个性化治疗的发展。

患者来源器官样（PDO）和患者来源异种移植（PDX）模型虽能模拟三维肿瘤环境，但成本高昂、存在批次效应，且难以真实复制天然肿瘤细胞外基质（ECM）的复杂性。特别是PDX模型存在成瘤周期长、免疫系统缺陷等问题，而PDO模型则受限于Matrigel批次变异性和手动操作不一致性。这些局限性促使研究人员寻求新的技术突破。

在这项发表于《Molecular Cancer》的研究中，杜立伟团队创新性地将3D生物打印技术应用于胃癌研究，成功构建了患者来源的3D生物打印胃癌（3DP-GC）模型。研究人员通过筛选具有最佳机械性能和生物相容性的生物墨水，建立了33例胃癌患者的个性化3DP-GC模型，并系统验证了该模型在组织病理学、基因组学和药物敏感性方面的可靠性。

研究的关键突破在于3DP-GC模型仅需约一周时间即可完成药物敏感性分析，且成本显著低于传统模型。更重要的是，该模型在预测患者临床化疗反应方面表现出高度准确性，为胃癌高通量药物筛选和个性化治疗决策提供了有前景的工具。

关键技术方法包括：利用手术切除的胃癌组织分离原代细胞，优化GelMA/HAMA复合生物墨水配方，通过光固化3D生物打印构建具有网格状结构的肿瘤模型；采用组织化学染色、免疫荧光、全外显子测序（WES）等技术验证模型特性；使用CellTiter-Glo 3D法进行药物敏感性测试，并与患者临床疗效进行相关性分析。

成功建立患者来源3DP-GC模型

研究团队从40例胃癌手术标本中成功构建了33例3DP-GC模型，总成功率达82.5%。所有患者均完成一年随访，其中12例接受新辅助治疗（NAC），8例接受术后辅助治疗（AC）。通过优化组织消化流程和生物打印参数，细胞存活率从40%提升至85%以上。值得注意的是，不同病理亚型的3DP-GC模型表现出明显异质性：肠型肿瘤形成芽生样腺体结构，弥漫型肿瘤则呈现松散细胞簇，混合型肿瘤形成致密球形结构。

生物墨水流变学特性和3DP-GC模型表征

研究人员系统评估了不同水凝胶体系的性能，最终选定6.25% GelMA/0.5% HAMA/0.125% LAP作为最优生物墨水。该体系表现出良好的剪切稀化行为和机械性能，压缩测试显示HAMA修饰的GelMA水凝胶具有增强的弹性恢复能力。冷冻扫描电镜（cryo-SEM）显示水凝胶具有复杂互连的多孔网络结构，有利于营养运输和细胞生长。细胞活力评估显示，3DP-GC模型在15天培养期内保持超过80%的细胞存活率。

3DP-GC模型保留亲代肿瘤组织病理学特征

组织学分析显示，3DP-GC模型成功保留了亲代肿瘤的病理学特征。根据Lauren分型，肠型胃癌模型呈现薄壁囊性结构，弥漫型形成松散实体细胞簇，混合型则显示致密球形结构。免疫荧光分析证实，CK7、CK20、Ki-67、E-钙黏蛋白、CEA和EpCAM等关键分子标志物的表达模式和强度在3DP-GC模型与亲代肿瘤间高度一致。此外，模型在传代过程中仍能保持组织病理学和表型保真度。

3DP-GC重现亲代肿瘤遗传特征和异质性

全外显子测序（WES）分析显示，12对3DP-GC模型与亲代肿瘤组织在单核苷酸变异（SNV）方面具有高度一致性。突变谱分析表明，模型成功保留了亲代肿瘤的特征性基因突变模式，包括APC、TP53、RNF43和MUC6等胃癌相关基因的突变。特别值得注意的是，APC基因在所有样本中均保持100%的突变率，而MSH2、MSH6、STK11和MUTYH等基因的突变模式也在模型中得到很好保留。

通过3DP-GC模型进行个性化化疗药物筛选

研究人员对24例患者的3DP-GC模型进行了5-FU、CPT-11、奥沙利铂和多西他赛等一线化疗药物的敏感性测试。剂量反应曲线和标准化曲线下面积（AUC）分析显示，不同患者来源的模型对化疗药物表现出显著异质性。例如，GC002、GC003、GC005和GC032对所有四种化疗药物均表现出高耐药性，而GC008和GC027则对部分药物敏感。针对HER2/VEGFR2靶向药物的测试进一步证实了模型在精准肿瘤学中的应用价值。

3DP-GC模型展示预测临床治疗反应的预后潜力

最重要的是，3DP-GC模型的药物敏感性测试结果与患者实际临床疗效高度一致。根据CAP肿瘤退缩分级（TRG）标准，将患者分为应答组（CAP 0-1级）和耐药组（CAP 2-3级）后，发现两组患者的3DP-GC模型AUC值存在显著差异。通过Jenks自然断点法设定0.642为临界值，成功将模型区分为药物敏感型和耐药型。临床随访数据进一步验证了模型预测的准确性，如GC005患者虽然接受了FLOT和SOX方案治疗，但其模型显示双重耐药，与临床复发模式一致。

研究结论与意义

该研究成功建立了稳健稳定的3DP-GC平台，其最大优势在于能够在术后10天内生成精确的药物敏感性报告，显著推进了胃癌精准医疗的进程。与传统模型相比，3DP-GC模型不仅保留了肿瘤异质性和基因组景观保真度，还克服了PDO和PDX模型的成本高、周期长、批次效应大等局限性。

研究的创新点在于采用完全定义的GelMA-HAMA生物墨水系统，避免了Matrigel的批次变异性，确保了实验的可重复性。模型成功保留了肿瘤微环境（TME）中的基质和免疫成分，为研究肿瘤-基质串扰提供了更完整的平台。全外显子测序证实模型保持了亲代肿瘤的遗传异质性，特别是与胃癌诊疗密切相关的胚系基因突变模式。

然而，研究也存在一定局限性。样本主要来自接受SOX联合化疗的患者，可能影响结果的普适性；模型需要大量细胞输入，对小活检标本或伴有广泛坏死的肿瘤应用受限；与PDX模型的直接比较尚未进行。此外，当前模型在预测靶向治疗疗效方面，特别是单克隆抗体药物，由于缺乏功能性免疫效应细胞和血管网络，仍需进一步优化。

未来研究方向包括整合多组学方法研究体外肿瘤的时空异质性和代谢特征，结合人工智能优化生物墨水配方和药物组合，以及构建血管化模型提升靶向药物预测价值。该技术平台不仅为胃癌个性化治疗决策提供了有力工具，也为临床前药物研发提供了新的技术路径。

总体而言，这项研究标志着3D生物打印技术在肿瘤精准医疗领域取得了重要突破，为解决胃癌治疗个体化差异这一临床难题提供了创新性解决方案。通过将先进制造技术与肿瘤生物学相结合，研究人员成功搭建了从实验室到临床的桥梁，为改善胃癌患者预后开辟了新途径。