助力胰腺癌研究突破的“模型工具”

德国埃尔兰根大学医院的分子生物学家克里斯蒂安·皮拉尔斯基清晰记得2022年的那一刻：他终于成功研发出模拟胰腺癌的技术。他和同事花了三年时间完善这种培养源自患者细胞的胰腺肿瘤微型3D复制品（类器官）的方法，最终能从每10名患者的细胞中培养出6个类器官。他说这种喜悦“只有实验科学家才能理解，几乎和孩子出生时一样美好”。

胰腺癌是所有主要癌症中生存率最低的癌症之一，而胰腺癌的可靠模型（如皮拉尔斯基的类器官）正日益成为其治疗研发的关键组成部分。这些模型用于研究以改进治疗方法、在癌症扩散出胰腺前进行检测，还用于探究癌症的侵袭性本质及其对治疗的耐药性等基本问题。美国宾夕法尼亚大学的胃肠病学家本·斯坦格表示，这些模型“是在不对患者进行临床研究的情况下理解肿瘤生物学的一种方式”，能比旧技术更快、更便宜地捕捉胰腺癌的多样性。

类器官只是越来越多建模工具中的一种。其他实验系统包括经基因工程改造可患胰腺癌或注射了人类肿瘤细胞的专用动物模型，研究人员也正借助计算机模型和人工智能来识别患者记录中可能有助于预测谁会患病的模式。

这些努力得到了欧美政府的支持。在欧洲，一项横跨9个国家、名为“胰腺癌类器官研究”（PRECODE）的倡议已建立13个类器官研究卓越中心，自2020年以来至少培育出80个新的胰腺癌类器官。2024年9月，美国国立卫生研究院（NIH）宣布计划建立一个致力于类器官建模的中心，此前美国已宣布要逐步摆脱动物模型。

纽约冷泉港实验室的癌症生物学家戴维·图维森说：“这种疾病很棘手，但并非不可战胜，这些模型将帮助我们获胜。我对我们领域从未如此兴奋过。”

**微型肿瘤和迷你器官**

自2015年图维森及其同事开发出首个胰腺癌类器官以来，他一直密切关注该领域的进展。弗吉尼亚州马纳萨斯市的美国典型培养物保藏中心（ATCC，一家为研究提供细胞和微生物的非营利组织）的微生理系统负责人卡罗莱娜·卢切西表示，这一突破开始解决科学家在培养皿中研究胰腺癌细胞数十年来面临的问题：这些细胞无法体现肿瘤在体内发挥功能时的复杂三维特性。

类器官克服了这些限制。与二维细胞系不同，它们的三维结构保留了个体肿瘤的结构、异质性和药物反应。

2018年，图维森及其同事创建了一整个类器官库，使用的癌细胞来自足够多的患者，能代表该疾病的大部分多样性，包括基因突变和基因的开启或关闭情况。通过对这些模型施用多种药物并将结果与患者数据比较，研究团队发现类器官对化疗的反应与提供细胞的患者非常相似。这奠定了类器官作为治疗测试平台的地位。都柏林城市大学的癌症研究员娜奥米·沃尔什说：“正是这项研究改变了我们使用这些模型的领域。”

患者来源的胰腺癌类器官现在为研究人员提供了寻找药物并评估其在人体中可能效果的途径。例如，在2024年4月发表的一项研究中，皮拉尔斯基及其同事使用类器官测试了一种源自海绵（Xestospongia）中化合物的潜在治疗方法。他们发现该化合物能抑制类器官生长，与化疗结合时效果尤其显著，且反应因类器官表达的突变而异。

类器官还有助于揭示胰腺癌为何如此致命。2024年3月，意大利维罗纳大学的研究员文森佐·科尔博及其同事利用患者来源的类器官和匹配的肿瘤表明，染色体外的环状DNA片段（称为染色体外DNA，ecDNA）可携带特定的促肿瘤基因。该团队发现，携带这种基因的ecDNA，其表达变化和拷贝数的不同，会导致癌细胞在形状和对周围环境的反应方面出现显著差异。研究人员还证明，低水平的ecDNA使癌细胞能在环境变化时快速适应，而高水平则会影响细胞的存活能力。科尔博说，疗法可以利用高水平ecDNA导致的弱点，或直接靶向ecDNA中的致癌基因。

科学家从类器官本身获得了很多发现。但沃尔什说：“我们知道癌症不是孤立存在的，而是存在于这个与其他细胞相互协调的微环境中。”科学家们正在向培养类器官的蛋白质和碳水化合物网络中添加元素，以模拟这种微环境。一些研究人员还在使用称为“器官芯片”的专用设备，让细胞在模拟人体组织功能和生理条件的环境中生长，例如运输消化液的胰管网络。

创建实验室培养的胰腺癌类器官很耗时，但研究人员越来越能购买现成的类器官。荷兰莱顿市Mimetas公司（开发人类三维疾病模型）的癌症生物学家卡拉·凯罗斯说：“就在几年前，类器官的培养还依赖于研究团队能否进入医院以及拥有开发和储存自己培养物所需的所有资源。”现在，研究人员可以从越来越多的可定制商业选项中进行选择。

ATCC与国际联盟“人类癌症模型倡议”合作，已开发出50多种胰腺癌类器官，另有40多种正在开发中。每个类器官都附带临床和人口统计学信息，以及提供肿瘤细胞以衍生类器官的患者的完整基因组特征。沃尔什说：“你可以挑选自己感兴趣的模型。这产生了巨大影响，因为研究人员不必再费心去开发自己的模型了。”

**基因工程小鼠**

类器官比动物模型有几个优势，包括能代表不同患者肿瘤的独特特性。但小鼠模型仍有某些优势。通常，患者来源的类器官由已形成的肿瘤制成，这意味着导致肿瘤形成的所有步骤都已发生。斯坦格说：“小鼠模型的优势在于你可以真正研究疾病进展，这让你有机会在肿瘤发展前进行干预。”

一种被广泛使用的动物模型是KPC小鼠。这些动物经过基因工程改造，携带与胰腺癌相关的突变。2024年，包括斯坦格在内的研究人员使用KPC小鼠测试了一种实验性药物，该药物靶向已知驱动胰腺癌生长的蛋白质。这项研究的积极结果（该药物减缓了肿瘤生长、杀死了癌细胞，并使小鼠比对照组存活时间更长）为该药物提供了临床前验证，目前该药物正在人体中进行测试。

皮拉尔斯基及其同事使用KPC小鼠研究了阻断编码CDK7的基因的效果，CDK7有助于控制细胞的生长和分裂。当他们用药物阻断该基因并对小鼠进行化疗时，发现胰腺癌细胞受损、停止分裂，且更可能死亡。

另一种在动物中模拟该疾病的方法是将人类胰腺癌细胞植入小鼠体内。其理念是这能更接近地模拟人类疾病。2020年，图维森及其同事开发了这种模型的专用版本，不是通常移植一块完整的人类肿瘤，而是植入多个胰腺癌类器官。这使得细胞簇能随时间生长和进化，更好地模拟人类的肿瘤进展。图维森的团队还将细胞直接注射到胰管（连接胰腺和十二指肠的管道）中，而不是仅仅注射到皮下或直接注射到胰腺中。胰腺癌通常始于这些导管，因此这能使肿瘤在尽可能接近其自然发展的环境中生长。图维森说：“我认为这将是一个很棒的模型系统。”

各种小鼠模型都有缺点。给小鼠施用人类胰腺癌细胞需要专门培训，这可能限制其应用。而且，由于将人类细胞移植到小鼠体内需要抑制其免疫系统，目前无法在这些模型中研究免疫系统对肿瘤的影响。研究人员正在研究解决方法，包括对小鼠进行基因工程改造，使其携带赋予它们类人免疫系统的人类基因。

具体对于KPC小鼠来说，维持一个携带两个需被激活的致癌突变的种群所需的持续繁殖可能是一个挑战。一种解决方法是对小鼠胚胎干细胞进行基因工程改造，使其携带所需突变，然后用这些细胞生成胚胎。这样，研究人员可以培育出具有易患胰腺癌遗传变化的小鼠，减少所需的繁殖步骤。

**用于个性化医疗的大数据**

在动物和类器官模型发展的同时，人工智能正被胰腺癌研究人员迅速采用。与小鼠和类器官相比，人工智能模型的优势在于能提供捕捉疾病复杂性的实时预测。哥本哈根大学的疾病系统生物学家索伦·布鲁纳克说：“人工智能算法可以模拟导致疾病的高度不同的路径，因此我认为它们是对更通用的湿实验室模型的补充。”

人工智能研究人员利用数千人的回顾性数据来训练和测试模型。如果成功，该模型可用于消除关于谁可能患癌症的猜测和主观判断——从而需要进行更具侵入性的后续检查。波士顿麻省总医院研究人工智能的放射科医生阿扎德·塔巴里说：“人工智能不会取代我的判断，我们至少还需要十年时间才能在医学领域拥有超级智能。”但人工智能可以“证实你的怀疑，并确保你不会耽误患者的时间”。

这是因为人工智能擅长分析大量信息（例如基因和蛋白质数据或医学图像），以发现人类难以察觉的模式。人工智能还能在电子病历中发现症状之间的微妙联系。布鲁纳克说：“人工智能通常擅长对微小变化做出反应。”这使其成为胰腺癌研究的理想工具，因为胰腺癌的特征性症状往往出现得太晚。

2023年，布鲁纳克及其同事利用人工智能分析了丹麦和美国数百万人的病历，以预测谁会患上胰腺癌。该模型在患者实际诊断前三年就能识别出高风险人群。布鲁纳克及其同事现在正在挖掘临床记录文本，以寻找哪些症状与疾病发展相关的线索。到目前为止，他们的研究表明心跳异常和肠梗阻可能提供线索，尽管还需要进一步研究来确切了解这些异常如何参与疾病过程。

其他团队也在利用人工智能进行早期诊断。在未发表的研究中，塔巴里及其团队利用355名确诊为癌前胰腺病变患者的活检和影像学等临床数据，训练了一个深度学习模型来追溯预测病变是否会癌变。该模型的准确率约为80%，这表明它可用于更早识别高危个体并标记他们进行后续检查。塔巴里说，下一步是测试该模型，让它在活检后立即做出预测，然后研究人员跟踪这些个体，看谁会继续发展为癌症。

塔巴里补充说，这项研究最困难的部分不是构建模型本身，而是找到足够高质量的数据来构建模型。“数据整理花了很长时间，”她说。这是一个常见的挑战。例如，2020年，一项由美国国家癌症研究所支持的为胰腺癌构建数字孪生（个体生物学和疾病状态的计算机模拟）的试点研究，因研究团队能够收集的数据稀少而受阻。

华盛顿特区乔治敦大学的生物信息学家和计算生物学家马修·麦科伊（该项目负责人）说，这导致“模型预测存在很大不确定性”。由于数据可用性更好，他和同事此后将重点转向了乳腺癌。

塔巴里说，随着高质量数据的获得以及人工智能系统临床协议的最终监管批准，希望该工具能提供对个体状况（不仅仅是胰腺癌）更全面的了解。这种方法将结合医学影像、基因分析以及家族和临床病史等数据，以帮助诊断和预测最佳治疗方案。卢切西说：“我认为这就是未来。”

图维森说，胰腺癌建模和治疗的改进将继续齐头并进。例如，随着治疗使人们活得更长，模型将需要进化以捕捉任何新出现的耐药性和复发机制。

皮拉尔斯基说他对未来非常乐观。“随着模型系统的改进，我们将能够提供精准医疗并成功治疗患者的疾病，”他说。