研究室で増殖した腫瘍が画期的な研究で治療結果を予測

研究者らは、大腸がん患者にどの薬が効くかを治療開始前に正確に予測するために、研究室で腫瘍を増殖させた。

WEHI（オーストラリアのメルボルンに拠点）が主導した世界初の研究では、腫瘍オルガノイド（患者自身の組織から増殖させた3Dがんモデル）での薬物検査が、特定のがん治療にどのように反応するかを示す可能性があることが判明した。

現在、その結果に基づいて臨床試験が開発されており、オーストラリアで2番目に死亡率の高いがんである大腸がんを患う人々の治療選択を正確にガイドする正確な方法としてオルガノイド薬物検査を検証する初めての試験となる。

研究「患者由来の腫瘍オルガノイドに基づく標準治療の予測検査のための統一フレームワーク」 転移性結腸直腸がん、” は 出版された 日記で セルレポート医学。

腸がんとしても知られています 結腸直腸がん, 依然として世界中で癌関連の死亡原因の第 2 位となっています。 また、オーストラリアで 4 番目に多く診断されているがんでもあります。

大腸がんは早期に発見できれば治療に成功しますが、症状がないために初期段階で診断される患者は全体の半数未満です。 これは、がんが体の他の部分に転移した後に患者が診断されることが多いことを意味します。

大腸がんの治療に利用できる治療法の選択肢は増えているにもかかわらず、各患者にとってどの治療法が最も効果的かを予測する能力は現時点では限られています。

腫瘍オルガノイドは、砂粒ほどの大きさのがんの小型 3D モデルです。 患者自身の組織サンプルから研究室で増殖した腫瘍オルガノイドは、腫瘍に対する感受性など、その元となったがんの特徴を模倣します。 薬物治療。

WEHIの研究者らは研究の中で、この技術により、患者のオルガノイドが特定の薬剤にどのように反応するかを評価することで、個々の大腸がん患者にとって最も効果的な治療法を特定できることを示した。

共同主任研究者で腫瘍内科医のピーター・ギブス教授は、この発見により、患者のがん治療法を選択し、生活の質を向上させる現在の試行錯誤のプロセスに終止符を打つ可能性があると述べた。

WEHI研究所長でもあるギブス教授は、「患者に効果のない治療を施すたびに、効果のない治療で2～3か月を失うことになる」と述べた。

治療が成功する可能性は限られていることが多いため、成功の可能性が最も高い選択肢を選択し、効果が期待できない他の治療法を避けることが重要です。」

「我々の調査結果は、オルガノイド薬物検査ががん治療に大きな変革をもたらす可能性があることを示しており、治療選択の改善を通じて個別化医療と臨床医と患者のケアに革命をもたらす可能性を示唆しています。」

1 つの患者組織サンプルから数百のオルガノイドを成長させることができるため、研究室でさまざまな治療オプションをテストすることが可能です。

「進行性大腸がん患者の多くは、治療の機会が1、2回しかありません。治療を開始する前に何が最も効果的かを知ることができれば、生存転帰と生活の質に大きな違いが生じるでしょう」とギブス教授は述べた。

未来のテクノロジー

研究の一環として、進行期の大腸がん患者30人のオルガノイドを使用して、臨床実現可能性試験で化学療法薬の事前試験が行われた。

責任著者でありWEHI研究所長であるオリバー・シーバー准教授は、この研究で有望な結果が得られたことは、5年以上の研究を検証したチームにとって画期的な瞬間だったと述べた。

「もし薬剤が腫瘍オルガノイドに影響を及ぼさないのであれば、この治療法も患者には影響を及ぼさないでしょう。そしてその逆もまた同様です」とシーバー准教授は述べた。

「私たちの研究は、オルガノイド薬物検査が研究患者の治療反応を83%という注目すべき精度で予測できることを示しました。

「重要なのは、事前検査で、治療法が90％以上の精度で効果がないことが示されたことです。」

研究者らはまた、大腸がん患者には一般的には使用されない化学療法薬の有効性をテストするためにオルガノイドを使用した。

彼らは、2人の患者オルガノイドが、乳がんや膀胱がんによく使用される薬剤に感受性があることを発見した。

「私たちはそれを示しただけでなく、 オルガノイド 薬物検査によって、大腸がん治療に対する患者の反応を初めて予測できるようになり、また、この試験で患者のための新しい治療選択肢を見つけることにも成功しました。

「それがこの驚異的なテクノロジーの力です。」

共同トライアル

この研究は、筆頭著者のタオ・タン博士とともに臨床試験として進められており、今年ビクトリア州の複数の病院で開始される予定です。

研究者らは、最近大腸がんと診断された患者を募集して、腫瘍オルガノイドが治療に対する個人の反応を正確に予測できるかどうかを評価したいと考えている。