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機能的精密腫瘍学の時代における、患者由来 | 100697

欧州臨床腫瘍学ジャーナル

ISSN - 2732-2654

概要

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グエン・トアン

治療への反応は分子マーカーによって完全に予測できるとは限らないため、腫瘍の表現型と遺伝子型の関係に基づいて患者をより適切に選択するためのツールを作成することが緊急に必要であることは明らかです。患者由来の細胞モデルは、臨床管理と患者の層別化技術の改善に役立つ可能性があります。これらの ex vivo 細胞モデルは、これまで前臨床研究や基礎研究の問題への回答に使用されてきました。機能的精密腫瘍学の時代に向かうにつれて、患者の腫瘍の分子的および表現型の構造を正確に描写するために、これらのモデルが品質要件を満たすことが非常に重要です。患者の異質性が著しく、ドライバー変異が不明なまれながんの種類の場合、十分に特徴付けられた ex vivo モデルが不可欠です。化学療法抵抗性と標的治療オプションの欠如のため、軟部肉腫は比較的まれで異質な悪性腫瘍のグループであり、診断が難しく、転移の状況では治療が困難です。革新的な治療候補薬を見つけるための比較的最近の方法には、患者由来の癌細胞モデルで機能的薬物スクリーニングを行うものがあります。しかし、軟部肉腫の希少性と多様性のため、十分に確立され特徴付けられた肉腫細胞モデルの数は極めて少ないです。私たちは、病院ベースのプラットフォーム内で固形腫瘍から高忠実度の患者由来のex vivo癌モデルを開発し、機能的精密腫瘍学を可能にし、この問題を解決するための研究トピックに取り組んでいます。この記事では、遺伝的に複雑なこれらの疾患の分子病因を探り、それらの固有の治療感受性を発見するために使用できる、5つのまったく新しい、徹底的に特徴付けられた複雑核型のex vivo軟部組織サルコスフェアモデルを紹介します。私たちは、このようなex vivoモデルを特徴付ける際に通常考慮すべき品質基準について説明しました。より一般的には、機能的精密腫瘍学を可能にし、科学界に高忠実度のex vivoモデルを提供するためのスケーラブルなインフラストラクチャを提案します。

免責事項: この要約は人工知能ツールを使用して翻訳されたものであり、まだレビューまたは検証されていません。