类器官转录组与蛋白互作网络的药物反应分析
以类器官表达和药物 IC50 训练通路模型，再在接受治疗的患者表达资料中检验分组与生存的关系。
用途与模型
- 研究用途
- 结直肠癌 5-FU 与膀胱癌顺铂反应相关通路的计算筛选。
- 模型与细胞来源
- 既有结直肠癌及膀胱癌类器官药物/表达数据；TCGA 肿瘤表达与治疗、生存资料。
- 方法版本
- 2020 年网络邻近通路与回顾性生存分析版本
- 实验形式
- 公开数据计算分析；STRING 蛋白互作、DrugBank 靶点和 Reactome 通路整合。
材料与平台
- 药物与转录组数据
- 类器官 IC50 和基因表达；TCGA 表达、治疗记录及总生存。
- 互作与通路资料
- STRING 高置信度互作，DrugBank 靶点、MSigDB Reactome 通路。
- 回归与生存分析
- ssGSEA 通路分数及岭回归/线性回归/SVR；患者按模型分数中位数分组。
测量指标与分析
- 类器官药物 IC50
- 通路表达分数
- 预测与实测 IC50 的相关
- 患者分组总生存
- log-rank P 值
用随机匹配的网络距离筛选药物邻近通路，再以表达回归 IC50；患者表达乘类器官系数得到分数。临床检验使用总生存分组比较，另设未接受相应治疗的队列。
研究设计与结果
盲法比较研究
- 研究设计
- 类器官数据划分训练/验证/测试；两种药物对应的 TCGA 治疗队列与未治疗对照，另检查通路互换。
- 测试范围
- 5-FU 治疗结直肠癌 114 人，对照 298 人；顺铂治疗膀胱癌 77 人，对照 294 人。类器官来自既有研究。
- 参照体系
- 不同回归/特征选择方法；对应未治疗队列及跨癌种通路。
- 研究结果
- 对应治疗队列的高低分组总生存不同（5-FU P=0.014，顺铂 P=0.01）；未治疗对照及互换通路的差别不显著。
适用条件与研究局限
- 回顾性总生存用于反应的替代评价，未报告前瞻性选药获益。
- 患者和类器官数据来自不同数据集；治疗记录与分组因素可能影响结果。
- 类器官内部数据划分用于模型检验，尚缺独立临床预测准确率评价。
来源与原文
- Network-based machine learning in colorectal and bladder organoid models predicts anti-cancer drug efficacy in patients原始研究 · Nature Communications · 2020-10-30