类器官与间质细胞共同用于载荷筛选

胰腺导管腺癌的药物反应受肿瘤细胞、纤维化间质及其相互作用影响。卫材(Eisai)与 KAN Research Institute 团队在 Nature Communications 将类器官药筛与肿瘤—间质细胞共培养结合,寻找既能抑制癌细胞、又能改变间质信号的抗体偶联药物(antibody–drug conjugate,ADC)载荷。

团队先选用两种患者来源异种移植模型(patient-derived xenograft,PDX)的肿瘤材料。胰腺癌 PC-3 属于经典型、MYC 信号较低,对吉西他滨较敏感;PC-42 属于基底样、MYC 信号较高,对吉西他滨耐受。由这些材料直接建立的类器官同时包含癌细胞和间质细胞,保留了相应的分化与药物反应特点。

在这两种类器官中筛选载荷时,常用的美登素和单甲基澳瑞他汀 E(monomethyl auristatin E,MMAE)对 PC-42 无效,BET(bromodomain and extra-terminal)蛋白家族的降解剂 EBET-1055 则在 2 种模型中均显示较强作用。进一步的共培养筛选观察多条间质信号,EBET-1055 可以抑制癌细胞诱发的间质信号升高,团队据此继续优化载荷。

在 16 个类器官中比较 ADC 载荷

研究采用 CEACAM6 为 ADC 靶点,将优化后的 EBET-1593 偶联到抗体 #84.7,形成 84-EBET,药物—抗体比为 4。团队在 16 个胰腺癌 PDX 衍生类器官中比较 84-EBET,以及同一抗体携带 MMAE 或德曲妥康(deruxtecan,DXd)载荷的版本。

多数模型中,84-EBET 产生较强细胞杀伤,另外两种载荷的作用受模型影响更大。CEACAM6 表达较低的基底样模型通常较耐受,不过 KYK-048 在这一组中仍高度敏感。研究因此同时保留了总体趋势和个别模型的不同反应。

类器官生长抑制试验在 384 孔低黏附板进行,肿瘤碎片嵌入含 10% 低生长因子 Matrigel 的培养液,给药后培养 5 天,再用 CellTiter-Glo 3D 测量活力。不同模型使用相应培养液,图中的每种反应设置 4 个生物重复并拟合浓度—反应曲线。

16 个胰腺癌类器官的 ADC 反应、靶细胞与旁观者细胞共培养,以及间质细胞的炎症因子分泌比较。

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16 个胰腺癌类器官的 ADC 反应、靶细胞与旁观者细胞共培养,以及间质细胞的炎症因子分泌比较。(Nakazawa et al. / Nature Communications, 2024, Figure 3;CC BY 4.0;PMC)

区分靶细胞杀伤与邻近细胞效应

团队将 CEACAM6 阳性靶细胞与 CEACAM6 敲除细胞按不同比例共培养,用两种荧光素酶信号分别估计两类细胞的活力。只有在靶细胞存在时,ADC 才能使旁观者细胞的信号降低;84-EBET 的旁观者效应强于另外两种载荷版本。

与癌细胞共培养的间质细胞还接受了分泌测试。84-EBET 减少小鼠来源肿瘤相关成纤维细胞(cancer-associated fibroblast,CAF)的 IL-6 和 LIF 分泌,在这些测试浓度下并未降低 CAF 活力。结果支持载荷可改变邻近间质细胞功能,而相关变化不完全由细胞减少解释。

实验进一步加入人外周血单个核细胞,与癌细胞和 CAF 共同培养。CAF 抑制了免疫细胞对肿瘤的杀伤,并降低 IL-2 和 IFN-γ;84-EBET 处理后,肿瘤杀伤增强。该体系中的 CAF 为小鼠来源,免疫细胞为人源,研究分别测量细胞活力及相应物种的分泌指标。

把体外筛选与后续药物开发衔接

论文还报告了 PDX 及小鼠同系肿瘤中的药效,并测试与标准化疗或 PD-1 抗体联用。在 PC-42 模型中,化疗组合产生更深、维持更久的肿瘤退缩;同系模型中的 ADC 加 PD-1 抗体组,全部肿瘤退缩维持至少 3 个月。这些是后续动物研究的结果。

作者在体内间质分析中观察到炎症型 CAF 相关信号降低,而肌成纤维细胞型 CAF 的部分标志物变化不一致。研究将体外共培养与这些观察结合,讨论 BET 降解载荷对间质和免疫环境的作用。不同模型及指标提供了相互补充的资料。

后续载荷优化还使用人肺上皮、造血祖细胞和髓系细胞进行耐受性相关筛选。论文发表时,最终候选 ADC 正在推进用于猴耐受性测试的工艺开发。类器官和共培养在这项工作中承担的是筛选与机制评价环节,候选药物的后续非临床开发按各体系的结果继续推进。

来源与延伸阅读

  1. Delivery of a BET protein degrader via a CEACAM6-targeted antibody–drug conjugate inhibits tumour growth in pancreatic cancer models. Nature Communications (2024). ↗