《Signal Transduction and Targeted Therapy》：Cancer drug response and resistance: molecular mechanisms and combating strategies
尽管癌症药物治疗（包括化疗、靶向治疗和免疫治疗）取得了显著进展，但治疗耐药性仍然是一个严峻的临床障碍，限制了持久的缓解和长期生存。药物耐药性可大致分为内在性（肿瘤对初始治疗无反应）或获得性（在治疗期间或治疗后因适应性或进化过程而出现）。全面理解耐药性的多因素和动态本质对于提高治疗效果至关重要。在本综述中，研究人员系统地考察了22种癌症类型中药物反应和耐药性的分子和细胞决定因素，强调了关键耐药机制，如补偿性通路激活、表型可塑性、免疫逃逸、增强的DNA损伤修复以及药物耐受持久细胞（drug-tolerant persister cells）的存活。这些机制进一步在主要治疗模式中进行了情境化分析，并得到了临床试验的支持。研究人员还介绍了克服耐药性的新兴策略，包括合理的药物组合、新型药物、微生物组调节、适应性和间歇性治疗以及先进的药物递送系统，每种策略均有代表性临床研究说明。此外，研究人员讨论了正在革新耐药性研究的尖端工具，包括单细胞和空间多组学分析、患者来源的肿瘤类器官和异种移植（patient-derived tumor organoid and xenograft, PDO/PDX）模型以及人工智能（artificial intelligence, AI）驱动的预测分析。通过整合分子、细胞和临床维度的见解，本综述为理解和应对癌症药物耐药性提供了一个战略框架，对精准肿瘤学（precision oncology）的未来具有重要的转化意义。
**Overview and classification of resistance mechanisms**
癌症治疗耐药性是一个多因素、动态的过程，源于肿瘤内在特性和肿瘤外在影响。耐药机制的分类基于细胞起源、分子改变和治疗类型，包括化疗、免疫治疗、靶向治疗和激素治疗。肿瘤内在因素包括基因组不稳定性、体细胞突变、表观遗传失调和肿瘤细胞可塑性（tumor cell plasticity, TCP）；肿瘤外在因素包括肿瘤微环境（tumor microenvironment, TME）中的免疫抑制、基质细胞相互作用、药代动力学（pharmacokinetics, PK）变异和药物代谢异常。
**Tumor-intrinsic determinants of drug resistance**
肿瘤内在耐药机制根植于癌细胞的遗传、表观遗传和表型复杂性。高肿瘤突变负荷（tumor mutational burden, TMB）、微卫星不稳定性（microsatellite instability, MSI-H）和错配修复缺陷（mismatch repair deficiency, dMMR）与免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitors, ICIs）疗效相关，但特定突变可导致免疫逃逸。表观遗传失调通过组蛋白修饰酶和免疫检查点上调（如PD-1、CTLA-4）抑制T细胞浸润。肿瘤细胞可塑性（TCP）通过上皮-间充质转化（epithelial-mesenchymal transition, EMT）、谱系转分化和干细胞样特征赋予药物耐受性，并下调主要组织相容性复合体I类（major histocompatibility complex class I, MHC-I）以逃避免疫识别。
**Tumor-extrinsic factors and the microenvironmental landscape**
肿瘤外在因素包括肿瘤微环境（TME）中的肿瘤相关巨噬细胞（tumor-associated macrophages, TAMs）、髓系来源抑制细胞（myeloid-derived suppressor cells, MDSCs）和调节性T细胞（regulatory T cells, Tregs）驱动的免疫抑制，以及缺氧、酸中毒和代谢重编程。药代动力学（PK）变异和药物代谢酶（如细胞色素P450酶CYP450）的多态性影响药物生物利用度，外排转运蛋白（如P-糖蛋白P-gp和乳腺癌耐药蛋白BCRP）限制细胞内药物积累，血脑屏障等物理屏障阻碍药物递送。
**Resistance across treatment modalities**
化疗耐药主要由多药耐药（multidrug resistance, MDR）机制驱动，包括增强DNA修复、抗凋亡蛋白（Bcl-2家族）上调、EMT和癌症干细胞（cancer stem cell, CSC）样特征。免疫治疗耐药涉及肿瘤内在机制（如β2-微球蛋白B2M缺失、抗原呈递缺陷、IFN-γ信号缺陷）和外在因素（如TGF-β介导的T细胞排斥、CAFs和TAMs的免疫抑制）。靶向治疗耐药常由靶点二次突变（如EGFR T790M、C797S）、基因扩增（MET、KRAS）、旁路通路激活（AXL、HER2）、表观遗传重编程和谱系转化（如EGFR突变NSCLC向小细胞肺癌SCLC转化）引起。激素治疗耐药在乳腺癌中与雌激素受体（estrogen receptor, ER）表达丢失或ESR1突变（Y537S、D538G）相关，在前列腺癌中与雄激素受体（androgen receptor, AR）突变、剪接变体AR-V7及神经内分泌分化相关。
**Cross-cutting features and implications**
耐药的核心特征包括治疗压力下耐药克隆的进化选择、免疫逃逸的普遍性、信号通路冗余和补偿性网络激活，以及癌细胞可塑性与TME支持形成的相互依赖轴。这些特征表明耐药是系统级现象，需要整合性、多靶点治疗策略。
**Mechanisms and strategies for combating cancer drug response and resistance**
**Altered drug transport and metabolism**
药物转运和代谢改变是多药耐药（MDR）的核心。SLC转运蛋白下调减少药物摄取，ABC转运蛋白（如P-gp/ABCB1、MRPs/ABCCs、BCRP/ABCG2）增强药物外排。药代动力学（PK）变异和CYP450酶代谢影响药物活性。治疗策略包括直接转运蛋白抑制剂（如三代抑制剂tariquidar、elacridar）、纳米颗粒递送系统（脂质体、PLGA纳米粒）、天然化合物（姜黄素、槲皮素）和基因调控（siRNA、CRISPR/Cas9）。代谢干扰（如ATP耗竭）和合理组合策略（如MDR1抑制剂联合PARP抑制剂）也在探索中。
**Alterations in DNA damage repair (DDR)**
DNA损伤修复（DDR）机制在维持基因组稳定性中起关键作用。BRCA1/2缺陷肿瘤对PARP抑制剂（PARPis）敏感，但可通过修复恢复或旁路途径（如转导合成TLS）产生耐药。DDR激酶（ATM、ATR、CHK1/2、WEE1、DNA-PKcs）是新兴靶点。联合DDR抑制剂与免疫检查点阻断（ICB）可增强抗肿瘤免疫。表观遗传调控因子（如EZH2）和代谢干预（如D-甘露糖）可影响DDR效率。合成致死策略和组合疗法（如PARPis联合ATR或WEE1抑制剂）是克服DDR耐药的主要方向。
**Altered signaling pathways**
多种信号通路异常激活驱动耐药，包括PI3K-AKT-mTOR、MAPK、NF-κB、TGF-β、Wnt/β-catenin、JAK/STAT、Notch、Hippo-YAP/TAZ和GAS6/AXL。这些通路通过促存活、可塑性、免疫逃逸、代谢重编程和DNA修复促进耐药。治疗策略包括合理药物组合、别构抑制剂、降解剂（PROTACs）和垂直抑制。系统生物学和网络建模可预测合成致死脆弱性。多项临床试验正在评估这些通路抑制剂（如gedatolisib、capivasertib、alpelisib、LY3009120、vactosertib、WNT974、bemcentinib等）在耐药肿瘤中的疗效。
**Epigenetic reprogramming in cancer drug resistance and combating strategies**
表观遗传重编程通过DNA甲基化、组蛋白修饰（甲基化、乙酰化、乳酰化）和非编码RNA调控耐药。例如，ABCB1启动子低甲基化导致P-gp过表达；组蛋白甲基转移酶G9a沉默CYP基因；乳酰化激活HECTD2-NRF2通路。治疗策略包括DNA甲基转移酶抑制剂（DNMTis，如地西他滨）、组蛋白去乙酰化酶抑制剂（HDACis，如伏立诺他）和BET抑制剂（如JQ1），它们可逆转肿瘤抑制基因沉默、减少CSC群体并重塑TME。CRISPR筛选和代谢-表观遗传轴干预（如抑制乳酸产生）是新兴方向。EZH2抑制剂（如tazemetostat）已在临床中显示活性。
**Cell state plasticity in cancer resistance and combating strategies**
细胞状态可塑性（TCP）通过EMT、谱系可塑性和药物耐受持久细胞（drug-tolerant persister, DTP）状态驱动耐药。DTP细胞通过表观遗传重塑、代谢重编程（如FAO、线粒体电子传递链依赖）和压力信号（IGF-1R、AXL、YAP/TAZ）维持存活，停药后可恢复敏感性或演变为稳定耐药。CSC和EMT与耐药密切相关。治疗策略包括抑制EMT和谱系转化（如ZMYND8抑制、KMT2C恢复）、代谢干预（如DPP4抑制、阻断线粒体自噬）和传统中药调节。组合疗法（靶向药物、表观遗传调节剂、代谢药物和免疫治疗）是克服可塑性的关键。
**TME-mediated cancer resistance and combating strategies**
TME介导的耐药涉及癌症相关成纤维细胞（CAFs）、TAMs、MDSCs和细胞外基质（ECM）重塑。CAFs通过分泌IL-6、IL-8和代谢重编程促进化疗耐药；TAMs通过M2极化、TGF-β和IL-10抑制T细胞；ECM致密化阻碍药物扩散和免疫浸润。代谢重编程（如缺氧诱导因子HIF激活、乳酸-HCAR1信号）和免疫检查点上调（PD-L1、TIM-3、LAG-3）进一步加剧耐药。治疗策略包括靶向CAFs（NOX4抑制）、ECM降解（透明质酸酶）、TAM/MDSC重编程（CSF1R、CCR2抑制剂）、代谢干预（HCAR1拮抗剂）和免疫代谢调节。纳米颗粒递送系统可共递送TME靶向药物。
**Microbiome in cancer resistance and combating strategies**
肿瘤微生物组通过调节药物代谢、诱导ROS、损伤DDR、激活致癌信号和抑制免疫来驱动耐药。例如，γ-变形菌表达胞苷脱氨酶长型（CDD-L）使吉西他滨失活；乳酸杆菌分泌L-乳酸促进耐药；假单胞菌通过3OC激活TGF-β信号；脆弱拟杆菌通过Notch1激活抑制凋亡。治疗策略包括选择性抗生素清除（如噬菌体VA7）、微生物组响应性药物设计、微生物代谢产物调节（如3-IAA促进ROS）和免疫微环境重编程。粪便微生物群移植（FMT）和益生菌/益生元策略在临床试验中显示可改善PD-1/PD-L1耐药。
**Cell death mechanism in cancer resistance and combating strategies**
程序性细胞死亡失调（凋亡、坏死性凋亡、焦亡、铁死亡、铜死亡和自噬）是耐药的重要机制。SLFN11失活导致DNA损伤诱导的凋亡缺陷；MLKL介导的坏死性凋亡促进转移和免疫逃逸；焦亡通过炎症小体激活重塑TME；铁死亡抑制（CBX3/NRF2/GPX2轴、组蛋白乳酰化）促进多药耐药；铜死亡逃逸涉及ATP7B外排和HIF-1α保护；自噬（线粒体自噬、内质网自噬）维持细胞应激适应。治疗策略包括恢复铁死亡（CBX3或NRF2抑制剂、p300抑制剂）、靶向铜死亡（ATP7B抑制、铜离子载体）、抑制自噬（氯喹）和解除凋亡阻滞（tRNAse模拟物）。精准医学标志物（如GPX2、ATP7B）可指导治疗。
**Combating resistance: current and novel strategies**
克服耐药的新兴策略包括：合理药物组合（表观遗传-化疗、免疫-靶向联合）、新型药物（PROTACs、别构抑制剂、双特异性抗体，如sotorasib、amivantamab）、微生物组调节（FMT、益生菌、噬菌体）、适应性和间歇性治疗（基于生物标志物调整剂量，如PSA指导的abiraterone、ctDNA指导的调整）以及纳米技术和智能药物递送系统（pH响应性载体、多模态纳米平台）。临床研究正加速验证这些策略的可行性和疗效。
**Emerging tools for dissecting drug resistance**
单细胞组学（scRNA-seq、scDNA-seq、scATAC-seq、单细胞蛋白质组学）揭示肿瘤异质性和耐药克隆进化。空间组学（空间转录组学、空间代谢组学、空间蛋白质组学）定位耐药细胞与微环境的空间相互作用。患者来源类器官（PDOs）和异种移植（PDX）模型保留原发肿瘤特征，用于机制研究和药物筛选。人工智能（AI）驱动预测模型整合多组学、病理图像和临床数据，用于预测耐药、优化治疗选择和发现新靶点。机械建模（如MRA、QSP）可模拟信号网络适应性和耐药进化。
**Clinical implications and biomarker development**
液体活检（ctDNA、循环肿瘤细胞CTC、外泌体）实现动态监测耐药演变，但对低频率突变检测敏感性和特异性仍存在挑战。预测性生物标志物（如ALK融合、T细胞耗竭特征）指导患者分层和精准治疗。个性化治疗和药物再挑战策略基于克隆进化可逆性，重新引入先前有效药物。创新临床试验设计（篮子试验、伞形试验、适应性平台试验）加速耐药靶向策略的转化。
**Conclusions and future perspectives**
治疗耐药是动态、系统级现象，涉及克隆进化、信号重编程、表观遗传重塑、可塑性、TME和微生物组。未来需要整合纵向监测、多组学分析、患者来源模型和计算分析，推动从被动管理向主动预测和预防耐药转变。数字孪生框架和AI驱动的预测模型有望实现适应性精准治疗。创新试验设计和组合疗法（靶向、表观遗传、代谢、免疫、微生物组和TME重编程）将是克服耐药的关键。
