斑马鱼化身测试：乳腺癌化疗疗效预测的新希望

《npj Precision Oncology》：Zebrafish Avatar testing preclinical study predicts chemotherapy response in breast cancer

乳腺癌（BC）治疗存在异质性问题，化疗方案选择缺乏精准依据。研究人员开展斑马鱼患者来源异种移植模型（zAvatars）研究，发现其能 100% 准确预测 18 例患者的治疗反应，且转移潜能与患者肿瘤分期相关，有望优化癌症个性化治疗。

　　在癌症治疗领域，乳腺癌（Breast Cancer，BC）的治疗一直是研究的重点与难点。乳腺癌在临床、组织学和分子水平上存在高度异质性，不同患者的肿瘤细胞对化疗药物的反应差异很大。这使得在选择化疗方案时，医生往往难以确定哪种方案对每个患者最为有效。目前，虽然有多种化疗药物可供选择，但治疗效果却参差不齐，部分患者可能因接受不适合的治疗而遭受不必要的毒副作用，同时也错过了最佳治疗时机。

为了解决这一难题，来自葡萄牙尚帕利莫德研究中心（Champalimaud Research）等机构的研究人员开展了一项极具创新性的研究。他们致力于开发一种快速的体内测试方法，用于乳腺癌治疗的筛选，即斑马鱼患者来源异种移植模型（zebrafish patient-derived xenograft model，zAvatars）。研究结果令人振奋，该模型在预测乳腺癌患者对化疗的反应方面表现出色，在 18 例患者的研究中，zAvatars 测试与患者临床治疗反应的一致性达到了 100%，并且其转移潜能与患者原始肿瘤分期相关。这一研究成果发表在《npj Precision Oncology》杂志上，为乳腺癌的个性化治疗带来了新的希望。

研究人员在开展此项研究时，运用了多种关键技术方法。在样本获取上，使用来自不同阶段乳腺癌患者的手术样本、穿刺活检样本以及生物体液（如腹水、恶性胸腔积液）。在模型构建方面，将乳腺癌细胞或患者肿瘤细胞微注射到斑马鱼胚胎的卵黄周隙（perivitelline space，PVS）中。同时，借助免疫荧光和单细胞共聚焦显微镜技术，对肿瘤细胞的凋亡、增殖等指标进行分析，以此评估肿瘤对化疗药物的反应。

研究结果主要从以下几个方面展开：

• TNBC 斑马鱼异种移植对不同化疗药物的反应差异：研究人员选用两种三阴乳腺癌（Triple Negative Breast Cancer，TNBC）细胞系 Hs578T 和 MDA-MB-468 构建斑马鱼异种移植模型。通过实验发现，TNBC 异种移植对不同蒽环类药物和紫杉烷类药物的反应截然不同。比如，Hs578T 肿瘤对表柔比星耐药，但对多柔比星敏感；MDA-MB-468 异种移植则仅对表柔比星敏感。在紫杉烷类药物中，两种 TNBC 模型对紫杉醇（Paclitaxel，PTX）均耐药，而多西他赛（Docetaxel，DTX）仅能诱导 Hs578T 细胞发生显著凋亡。此外，环磷酰胺（Cyclophosphamide，Cyclop）单独使用或与其他药物联合使用时，均能诱导大量细胞死亡，这表明联合化疗效果优于单药治疗。这一系列结果充分展示了该模型区分不同药物敏感性的能力，即使是同一药物家族内的化合物，也能有效区分其对肿瘤细胞的作用差异。
• BC zAvatars 的高效建立及生物标志物保留：研究人员利用不同肿瘤阶段和亚型（如 Luminal、HER2 富集型和 TNBC）的乳腺癌样本，成功建立了 BC zAvatars 模型。在 52 例患者样本中，有 51 例成功植入斑马鱼胚胎，总体植入率为 47.2%。同时，zAvatars 能够保留多种乳腺癌相关生物标志物，包括难以检测的雌激素受体（Estrogen Receptor，ER），这意味着该模型能较好地模拟患者肿瘤的生物学特性，为后续研究提供了可靠的基础。
• BC zAvatars 对肿瘤治疗反应的预测能力：研究人员开展临床研究，用与患者相同的疗法治疗 zAvatars，并将其治疗反应与患者临床反应进行对比。结果显示，zAvatars 能准确预测患者的治疗反应，18 例患者中，zAvatars 测试与患者临床治疗结果的匹配准确率达到 100%。通过计算凋亡倍数诱导（Apoptosis Fold Induction，AFI），发现对治疗敏感的患者来源的 zAvatars，其平均 AFI 显著高于肿瘤进展患者的 zAvatars。通过受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）分析确定了区分敏感和耐药的最佳 AFI 阈值为 1.44，基于此阈值，zAvatars 能有效区分患者对治疗的敏感性和耐药性。不过，该模型也存在一定局限性，无法区分病理完全缓解（pathologic complete response，pCR）和部分缓解（partial response，PR）。
• zAvatar 微转移潜能与患者肿瘤分期的相关性：zAvatar 模型的一大优势是可以在体内评估细胞的扩散和微转移情况。研究发现，大多数早期乳腺癌患者来源的 zAvatars 没有形成微转移，而晚期乳腺癌患者来源的 zAvatars 均出现了细胞扩散和微转移。虽然目前还不能确定 zAvatar 模型能否预测患者未来是否会发生转移，但这一发现为评估乳腺癌患者的转移风险提供了新的思路，有助于对患者进行更精准的风险分层，从而指导后续治疗决策。

研究结论和讨论部分指出，zAvatars 模型在乳腺癌个性化治疗中具有巨大潜力。它不仅能快速、准确地预测患者对化疗的反应，还能反映肿瘤的转移潜能，为临床医生制定个性化治疗方案提供重要参考。尽管该模型存在一些局限性，如新鲜肿瘤样本的可用性和大小限制，无法长期维持 zAvatars，以及不能区分 pCR 和 PR 等，但总体而言，它为乳腺癌治疗开辟了新的方向。未来，随着研究的深入和技术的改进，zAvatars 有望在乳腺癌治疗中发挥更大的作用，帮助更多患者获得更有效的治疗，提高乳腺癌患者的生存率和生活质量。