专家共识丨类器官药物敏感性检测在脑胶质瘤精准治疗中的应用专家共识(第一版)
六
类器官药敏检测指导脑胶质瘤 精准治疗的适用患者人群 在临床实践中，临床医生可根据脑胶质瘤患者实际情况决定是否推荐使用类器官药敏检测指导治疗，患者可根据医生的推荐自愿决定是否进行类器官药敏检测。 以下几类患者较为适用脑胶质瘤类器官药敏检测，可能从中获益：(1)标准治疗失败、复发或转移、耐药的患者；(2)患有罕见或者难治性脑胶质瘤，现有指南推荐的治疗方法有限，且很可能无法从推荐方案中获益的患者；(3)参加其他临床试验，但中途因某些原因退出试验或终止治疗，需要改变治疗方案的患者；(4)在了解脑胶质瘤类器官药敏检测技术后自愿使用该技术进行药敏试验的患者。 共识意见：脑胶质瘤是一种难治性肿瘤，复发率高。对于无适用治疗方案，或治疗后肿瘤仍复发、进展的患者，可根据患者意愿进行类器官药敏检测，寻求潜在的有效治疗方案。
七
脑胶质瘤类器官 药敏检测的药物入选标准 1．可纳入脑胶质瘤类器官药敏检测的药物 (1)各级临床指南推荐的药物，如替莫唑胺、PCV组合方案(甲基苄肼、洛莫司汀、长春新碱)；(2)已经获批上市用于治疗其他肿瘤，但尚未在脑胶质瘤中应用的抗癌药；(3)正在开展脑胶质瘤适应证临床试验的药物，药物信息可以通过临床试验注册网站(如https：//clinicaltrials.gov/)获取；(4)正在开发的前沿抗癌新药物或新策略，如靶向治疗药物和免疫检查点抑制剂等；(5)目前研究较多的细胞疗法，如治疗性工程化免疫细胞CAR-T细胞、CAR-巨噬细胞(CAR-macrophage，CAR-M)和CAR-自然杀伤细胞(CAR-natural killer cell，CAR-NK)等，这些细胞免疫治疗新策略虽并非药物，但也可采用肿瘤类器官测试患者对其的敏感性；(6)具有科学证据或临床证据的其他抗癌药或开发中的药物，可通过SEngine Precision Medicine及PubChem等数据库进行检索。 2．纳入类器官药敏检测的药物选择依据 脑胶质瘤患者的组织病理学和分子病理学检测结果对候选药物的选择具有指导作用。分子病理学检测报告可以反映患者肿瘤组织中的基因变异信息，经过专业脑胶质瘤分子病理学专家或多学科综合治疗协作组(multidisciplinary team，MDT)会诊，可综合分析出患者个性化的肿瘤进展或复发过程中的主要驱动信号。对该信号进行靶向阻断，是抑制脑胶质瘤恶性进展或复发的潜在有效方法。因此，对于术后已进行肿瘤组织分子病理学检测的患者，可由脑胶质瘤分子病理学专家或MDT专家与主治医生共同商议，选择患者可能受益的靶向药或在研药物，纳入类器官药敏检测。 除了结合组织病理学和分子病理学检测报告信息，若患者曾行其他病理学或药敏等相关检查或检测，也可提供报告，或可为类器官药敏检测的药物选择提供依据。 值得注意的是，在类器官药敏检测中，对于某些需要经过代谢，最终以代谢产物形式到达肿瘤组织发挥抗肿瘤活性的药物，需采用其活性代谢物处理类器官。在研的多聚腺苷二磷酸核糖聚合酶(poly ADP-ribose polymerase，PARP)抑制剂TSL-1502主要通过其代谢产物TSL-1502M实现对PARP1和PARP2通路的抑制。抗癌药卡培他滨(Capecitabine)在脑胶质瘤中具有较好的安全性，也表现出对部分肿瘤亚型患者的治疗潜力。但卡培他滨是前药形式，需要由胸苷磷酸化酶催化转变为其活性代谢物5-氟尿嘧啶再发挥抗肿瘤作用。对于以代谢产物形式发挥抗肿瘤活性的药物，体外实验多直接使用其活性代谢物。 类器官药敏检测中还需要考虑药物的作用靶点与类器官细胞组成的适配性。例如，虽已证实脑胶质瘤类器官中含有血管细胞和免疫细胞，但与在体外能够旺盛增殖的肿瘤细胞不同，血管内皮细胞和周细胞及免疫细胞体外增殖能力差。这些细胞在脑胶质瘤类器官的体外培养过程中，含量和占比逐渐降低。因此，对于抑癌作用原理为抗血管和干预免疫细胞功能的待测药物，不可采用长期培养的脑胶质瘤类器官进行检测。必要时可对类器官进行血管细胞及免疫细胞含量鉴定后再行检测。 共识意见：在纳入脑胶质瘤类器官药敏检测时，选择药物的优先级顺序应根据证据级别确定，由高证据级别至低证据级别。细胞疗法并非药物，但也适用于类器官药敏检测。脑胶质瘤类器官药敏检测候选药物的选择至关重要，可由MDT专家根据组织病理学和分子病理学检测结果及患者可提供的其他信息讨论后综合确定。
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脑胶质瘤类器官药敏检测的一般流程 1．签署知情同意书 向有意愿进行脑胶质瘤类器官药敏检测的患者充分解释肿瘤类器官药敏检测的工作原理、大致流程及潜在的获益和风险等。在患者充分认知并理解以上信息后，方可签署知情同意书。 2．术中采集肿瘤样本 取样时注意避开坏死区域和电刀切割烧焦区域。质地较硬的部分可能发生了纤维化或坏死，应避免取用。取样后应尽快将其转移至保存液中，置于冰上保存，避免生理盐水浸泡过久。待术中病理学结果确认所取组织为脑胶质瘤后，再进行后续流程操作。 3．肿瘤样本的保存及运输 术中获取的肿瘤组织应在4～8 ℃的无菌密封环境中运输。肿瘤样本的新鲜度对类器官构建是否成功以及检测效果具有重要影响。 4．类器官制备和培养 目前，患者肿瘤组织来源脑胶质瘤类器官的制备和培养方法主要包括基质胶包埋培养法、悬浮震荡培养法以及基质胶包埋和震荡培养结合法。由于尚未检索到横向比较3种方法优劣的研究，各单位可根据自身情况选择，也可选择其他具有科学证据的脑胶质瘤类器官制备和培养方法。 5．类器官鉴定与生长状态评估 制备好的脑胶质瘤类器官在培养一段时间后，需先进行鉴定和生长状态评估再用于药敏检测。目前尚缺乏衡量脑胶质瘤类器官活性的严格指标。但可根据脑胶质瘤分子病理学检测工作中Ki67阳性率的经验值，再结合体外培养对类器官生长状态的影响进行修正。 6．待测候选药物的确定 参考本共识的第七部分确定待测药物。 7．药敏检测 根据待测药物将培养并经鉴定的类器官进行分组，每种药物须有3个重复组。每种药物的试验浓度可参考文献中提供的处理细胞的浓度进行调整。由于类器官是立体培养物，药物通常较难渗透至内部细胞，故类器官药敏检测的药物浓度应略高于处理细胞的浓度。考虑到药物作用时间和药物代谢的情况，类器官的药物处理时间一般为24～96 h。重点药物可设置多个浓度梯度。优先进行单药检测，在类器官数量充足的情况下，可对重点药物设置联合用药方案进行测试。 8．检测结果评价及报告 目前，类器官药敏检测中药物效果的判定尚无统一标准。由于类器官是具有异质性的立体培养物，内部细胞的代谢物无法直接进入培养基，在细胞药敏检测中被广泛应用的基于代谢物等的药效评价指标在类器官药敏检测中准确性较低。因此，对类器官药效反应的准确评价是现阶段的难题。尽管如此，半数抑制浓度、ATP细胞活力测定及观测类器官球体积或质感(如透光性及致密性等)的变化等指标也可在一定程度上反映药物的效果，尤其是在药物抑制效果较强的情况下。检测报告中可采用折线图、柱状图或药效排序等较为直观的方式体现检测结果。 共识意见：应用脑胶质瘤类器官药敏检测必须获得患者的知情同意。肿瘤组织的位置和新鲜程度对于脑胶质瘤类器官能否制备成功非常关键。类器官有多种制备方式和药敏结果评判指标，但其优劣尚缺乏科学比较，未形成统一标准。检测单位可以根据自身实际情况选择，但必须保证其科学性。
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人工智能在类器官药敏检测中的潜在应用 目前，人工智能在类器官药敏检测中有四大潜在的应用方向及研究热点。 1．筛选和优化类器官构建及培养方案 人工智能可以通过优化调整培养基质及智能化控制类器官构建和培养过程等方式，对已有的类器官构建和培养体系进行优化，或进行类器官构建模式创新。例如，人工智能可以通过控制生物墨水细胞的状态，优化生物3D打印，推动生物3D打印类器官成为下一代药敏检测模型。 2．高效和标准化处理分析多 模态跨尺度的组织病理学图像 模式识别和图像处理是人工智能的优势，在医学领域中具有较为广泛的应用前景。例如，通过深度学习模型可将冰冻病理组织切片的HE染色图像转化为石蜡包埋切片的HE染色图像，从而有利于病理学专家判读结果。人工智能在图像识别和处理中的优势有望在很大程度上助力类器官药敏检测结果的判读。 3．流程化整合分析类器官相关多维组学数据 多维组学数据分析可以为疾病的进展机制及治疗策略提供信息。组学技术的扩展也对大数据处理和分析能力提出了挑战。类器官药敏检测也面临同样问题：高通量药物处理叠加多维组学数据收集将产生海量数据。一种新开发的多任务深度神经网络模型，可整合多模态数据。类似这种跨平台数据融合算法将有望助力整合分析类器官药敏检测生成的海量组学数据。 4．人工智能算法提升优化类器官药敏检测流程 鉴于类器官药敏检测流程复杂，而其中待测候选药物的确定、检测结果评价及报告等环节均为人工智能的适用场景，因此人工智能的融合可提升整个类器官药敏检测流程的效能和标准化程度。此外，人工智能算法可对高通量药物进行虚拟筛选。对人工智能虚拟初筛的药物进行类器官药敏检测，可显著提升药敏检测效率。 共识意见：借助人工智能算法在图像、大数据及自然语言处理方面的优势，或可解决目前类器官应用中遇到的诸多难题。但人工智能深度应用于类器官药敏检测的各环节还有待研究探索。
十
医工交叉和工程学在 类器官药敏检测中的应用 类器官芯片是类器官技术与工程学交叉研究和应用的典型例子，是目前医工交叉研究的热点。目前，类器官芯片的概念已被广泛拓展，但仍可概括为可以使细胞自组织成模拟在体真实状态的体外微型培养装置。基于微流控技术，类器官芯片可再现人体多细胞结构、化学梯度、组织间界面和血液灌注，实现对类器官培养体系中的物理和生物学参数进行原位监测，模拟多组织和多器官的相互作用。例如在激光刻蚀的小肠腔体样微管中，小肠干细胞自组织分化并长成类似小肠隐窝－绒毛样结构。微流控装置中的剪切力可使肾脏类器官具有更成熟的足细胞和管状结构。单一器官的芯片缺乏系统性和模拟多器官互相作用的功能，多器官芯片克服了这一缺点，可以将不同器官和组织相互连接，通过观察器官间相互作用，模拟人体对药物的生理反应和药物疗效。例如，基于类器官芯片的微工程IVIVT平台，由多个双通道类器官芯片和内衬血管通道构成，可评估抗肿瘤药物的药物代谢动力学和毒性，以预测药物的敏感性和安全性。 3D或4D生物打印通过工程化的方法将细胞构建为均一打印体，在保证还原性的同时提升通量和稳定性。生物打印更加便捷且具有更高的设计自由度，可以更好地还原脑胶质瘤复杂的肿瘤微环境。使用患者来源的原代肿瘤细胞构建的生物打印模型用于药敏检测可以较好地还原患者的临床治疗响应情况。 将类器官进行切片后检测内部生化或病理学改变是最准确的药效评价方法。但类器官微小、柔软，对类器官球逐个进行切片十分耗时、耗力。在类器官高通量药效检测的场景下，这一问题更为突出。研究者们通过医工交叉，开发了对类器官球进行高通量阵列式包埋和切片的方法，可有效破解类器官应用的"低通量"难题。 共识意见：类器官在构建和培养以及药敏结果判读等环节仍存在尚待解决的问题。结合材料学及工程学，通过医工交叉合作研发，可能为这些问题提供解决方案，极大程度上优化脑胶质瘤药敏检测流程，提升其自动化和标准化。
十一
小 结 基于类器官的药敏检测为脑胶质瘤治疗提供了新选择。类器官作为患者的"替身"进行高通量药物试验为拓展脑胶质瘤治疗用药范围提供证据，为患者提供了更多的生存机会。然而，将类器官模型系统应用于临床以推动脑胶质瘤治疗仍面临一系列挑战，包括但不限于类器官构建的成功率、成本控制、处理通量以及摸索结果的判读方法等，均为实现从实验室到临床转化的关键因素。人工智能算法和生物医学工程与类器官技术的深度融合有望在不久的将来解决以上问题。总之，在相关领域的临床医生、病理学医生、MDT中其他学科医生、相关生物医学及工程学专家们的共同努力下，不断加快研发步伐和优化临床应用方案，方可使广大患者群体从这一极具潜力的技术中广泛获益。 学术顾问 江涛(北京市神经外科研究所，首都医科大学附属北京天坛医院) 专家组组长 牟永告(中山大学附属肿瘤医院)、马文斌(中国医学科学院北京协和医院)、杨学军(清华大学附属北京清华长庚医院)、尤永平(南京医科大学第一附属医院)、蒋传路(哈尔滨医科大学附属第六医院)、康春生(天津医科大学总医院)、张伟(首都医科大学附属北京天坛医院)、邱晓光(首都医科大学附属北京天坛医院)、王梁(空军军医大学第二附属医院)、王裕(中国医学科学院北京协和医院)、汪洋(复旦大学附属华山医院) 执笔专家 胡慧敏(北京市神经外科研究所)、蔡金全(哈尔滨医科大学附属第二医院) 编写秘书 陈壮(哈尔滨医科大学附属第二医院)、彭大钊(北京市神经外科研究所)、陈彦坤(北京市神经外科研究所) 共识专家组成员(按姓氏汉语拼音排序) 蔡金全(哈尔滨医科大学附属第二医院)、常青(首都医科大学附属北京天坛医院)、陈菊祥(海军军医大学第一附属医院)、陈凌(解放军总医院第一医学中心)、陈媛媛(中山大学附属肿瘤医院)、程文(中国医科大学附属盛京医院)、崔润(广东省第二人民医院)、方川(保定市第一中心医院)、冯富强(山西省肿瘤医院)、冯世宇(解放军总医院第一医学中心)、葛鹏飞(吉林大学白求恩第一医院)、郭琤琤(中山大学附属肿瘤医院)、郭洪波(南方医科大学珠江医院)、胡广原(华中科技大学同济医学院附属同济医院)、胡慧敏(北京市神经外科研究所)、胡漫(山东省肿瘤医院)、花玮(复旦大学附属华山医院)、黄广龙(南方医科大学南方医院)、黄国栋(深圳市第二人民医院)、黄煜伦(苏州大学附属第四医院)、计颖(中国科学技术大学附属第一医院)、康德智(福建医科大学附属第一医院)、李飞(陆军军医大学第一附属医院)、李良(北京大学第一医院)、李志强(武汉大学中南医院)、连欣(中国医学科学院北京协和医院)、梁伦(广西医科大学第一附属医院)、梁鹏(哈尔滨医科大学附属肿瘤医院)、刘晓民(天津市环湖医院)、刘幸(北京市神经外科研究所)、刘艳辉(四川大学华西医院)、刘彦伟(首都医科大学附属北京天坛医院)、刘忆(南方医科大学南方医院)、刘英超(山东省立医院)、骆纯(上海市同济医院)、吕胜青(陆军军医大学第二附属医院)、吕中强(河北医科大学第二医院)、马辉(宁夏医科大学总医院)、孟祥祺(哈尔滨医科大学附属第二医院)、莫立根(广西医科大学附属肿瘤医院)、蒲军(昆明医科大学第二附属医院)、乔俏(中国医科大学附属第一医院)、任天剑(四川省肿瘤医院)、任晓辉(首都医科大学附属北京天坛医院)、赛克(中山大学附属肿瘤医院)、施炜(南通大学附属医院)、时雨(陆军军医大学第一附属医院)、孙国柱(河北医科大学第二医院)、汤劼(首都医科大学宣武医院)、陶荣杰(山东省肿瘤医院)、滕雷(哈尔滨医科大学附属第一医院)、田新华(厦门大学附属中山医院)、万经海(中国医学科学院肿瘤医院)、王加充(海南省人民医院)、王雷明(首都医科大学宣武医院)、王晓光(天津医科大学肿瘤医院)、王新宇(哈尔滨医科大学附属第二医院)、王引言(首都医科大学附属北京天坛医院)、魏启春(浙江大学医学院附属第二医院)、吴赞艺(福建医科大学附属第一医院)、徐欣(河南省肿瘤医院)、许在华(解放军北部战区总医院)、薛皓(山东大学齐鲁医院)、杨海峰(重庆大学附属肿瘤医院)、杨杰(湖南省肿瘤医院)、杨群英(中山大学附属肿瘤医院)、叶其乐(哈尔滨医科大学附属第二医院)、游赣(首都医科大学附属北京天坛医院)、于如同(徐州医学院附属医院)、张军霞(南京医科大学附属第一医院)、张弩(中山大学附属第一医院)、周秀萍(徐州医科大学)、朱国华(新疆医科大学第一附属医院)、左频(云南省肿瘤医院) 点击左下角“阅读原文”，获取更多文章信息 来源：中华神经外科杂志 编辑：李鑫 初审：沈锡宾 终审：刘冰
引用 / 出处
中华医学期刊网. 专家共识丨类器官药物敏感性检测在脑胶质瘤精准治疗中的应用专家共识(第一版)[S/OL]. 2025.