摘要：中国科学院分子细胞科学卓越创新中心高栋团队建立了260个胰腺癌类器官系，并进行广泛的多组学分析和治疗敏感性评估，揭示了化疗耐药的潜在机制。
化疗是胰腺导管腺癌（PDAC）的主要治疗方法，但大多数患者会出现耐药性。
中国科学院分子细胞科学卓越创新中心高栋团队建立了260个胰腺癌类器官系，并进行广泛的多组学分析和治疗敏感性评估，揭示了化疗耐药的潜在机制。
研究发现，他汀类药物有效地靶向化疗耐药的PDAC类器官，并通过临床试验初步验证了他汀类药物联合化疗在晚期胰腺癌患者中的疗效，为胰腺癌的治疗提供了新的策略。
文章介绍
题目：一个胰腺癌类器官生物库将多组学特征与治疗反应和他汀联合疗法的临床评估联系起来
期刊：Cell Stem Cell
影响因子：20.4
发表日期：2025年8月
#1
研究背景
Background
胰腺导管腺癌（PDAC）切除术后的标准辅助治疗包括单药吉西他滨、5-氟尿嘧啶、吉西他滨/卡培他滨、白蛋白结合型紫杉醇/吉西他滨（AG）和FOLFIRINOX（FFX）。
尽管使用了积极的辅助化疗，但由于化疗反应率差，PDAC的复发率仍然很高。随着治疗选择的扩大，对患者进行分层以预测治疗对于推进个性化肿瘤学至关重要。
患者来源的类器官系统已成为临床前研究的更强大的工具，为肿瘤异质性和耐药机制提供了新的见解。最近，有几个研究小组已经开发了生成患者来源的类器官的技术，用作PDAC模型。
多项临床研究表明，PDAC类器官在研究化学敏感性和定制个性化治疗方案方面表现出高灵敏度、特异性和一致性。
#2
研究方法
Methods
首先建立了260例胰腺癌类器官，然后对建立的类器官系进行全面的药物基因组学分析。然后开发了HNetDig探索致癌驱动突变，接着通过多维组学联合药敏揭示治疗靶点和药敏标志物，最后开展Ⅱ期临床试验探究他汀类药物联合治疗的疗效。
#3
关键结果
Results
1. PDAC的蛋白质基因组学分析
通过手术切除、内窥镜超声引导细针穿刺活检或腹水采集获得胰腺癌样本，建立了260个源自胰腺外分泌肿瘤患者的类器官系（PancO）——发现集。此外，还建立了18个正常胰腺导管类器官(NPO)——验证集。
对发现集进行全基因组测序（WGS）、RNA测序（RNA-seq）、染色质可及性测序（ATAC-seq）、蛋白质组学、磷酸蛋白质组学、糖蛋白质组学、药物敏感性筛选和辐射敏感性测试（图1A）。
使用RNA-seq和药物敏感性评估分析验证集，并通过RNA-seq、ATAC-seq、蛋白质组学和糖蛋白质组学对NPO进行表征。为了研究功能性非编码突变区（FNCMR），将高质量的ATAC-seq数据与WGS和RNA-seq数据集集成。
图1 与功能性非编码突变相关的糖基化。
分析表明，FNCMR与更高的突变率和更大的RNA表达变化相关。通路富集分析显示，调节信号通路中存在频繁突变，包括Notch、Hippo、TGF-β和轴突引导信号通路。
还发现PDAC发病机制中的蛋白质糖基化异常。蛋白多糖通路相关基因突变的样品中的蛋白质糖基化水平显著升高。进一步进行小干扰RNA（siRNA）敲低筛选，结果发现在糖基转移酶GALNT12、GALNT18和B3GNT2这些基因中携带远端非编码突变的PancO表现出升高的基因表达水平，敲低GALNT12，GALNT18和B3GNT2显著降低了细胞存活率。
FUT1的远端突变与基因表达增加有关，其敲低可显著降低细胞活力。相反，siRNA介导的ITPR1和FLNB的敲低提高了细胞存活率。使用短发夹RNA（shRNA）介导的敲低进一步验证了这些表型，说明在体外和体内条件下在类器官中显示出相似的增殖效应（图1G）。
图1 与功能性非编码突变相关的糖基化。
2. 编码和非编码驱动程序
设计了一种用于全基因组识别编码和非编码驱动因素的新方法HNetDig，在识别编码驱动因素方面优于现有方法，鉴定出了19种已知和6种新型编码驱动因素（图2A）。
图2 编码和非编码驱动程序。
HNetDig识别的编码驱动因素表现出增强的AUC分数和F1分数。HNetDig还鉴定出35个高电位和275个低电位非编码驱动基因，对应34个高电位和276个低电位非编码驱动基因。
与非突变样本和NPO相比，ACSL4中的非编码驱动突变与其mRNA表达的显著上调相关。使用CRISPR-Cas9基因组编辑将这些突变引入非突变的 PancO，确认ACSL4 mRNA表达增加。
差异基序分析发现，EGR和E2F转录因子基序在受ACSL4突变影响的序列中显著富集。此外，ACSL4表达的增加与PDAC患者较差的总生存期和无病生存期显著相关。
3. 具有显著临床意义的蛋白质组学亚型
利用对具有最高变异性的蛋白质进行K均值聚类确定了3种蛋白质组学亚型。随后对这些亚型进行以途径为中心的分析，发现了一个亚型的聚糖生物合成过程显著富集。
通过所有样品的基因集变异分析进一步验证了这种独特的聚糖组成，因此将其指定为高聚糖簇（聚糖-H）。其余两种亚型分别被命名为低聚糖（glycan-L）和聚糖中间体（glycan-I）。
聚糖-H亚型在蛋白质组亚组中表现出最差的生存率和最高的化疗耐药性。糖蛋白组学数据验证了聚糖-H组中糖蛋白的明显存在。对270名患者的组织微阵列分析显示，糖蛋白上唾液酸化聚糖的高表达与最差的OS相关。
通路富集分析证实，蛋白-S3对应于聚糖-H亚型。蛋白-S3在Hyeon队列中表现出最差的预后。与其他两种亚型相比，蛋白质糖基化水平最高的蛋白C3亚型患者的总生存期最差（图3F-G）。
这些发现凸显了聚糖-H亚型的临床和生物学意义，其特征是蛋白质糖基化升高、胆固醇代谢途径富集、预后不良和PDAC化疗耐药。
图3 具有显著预后和化疗敏感性的蛋白质亚型。
4. 蛋白质糖基化与化疗耐药性有关
PancO根据其对每种化疗药物的反应分为3个亚组：耐药，敏感和中等。为了评估这些亚组的临床相关性，收集30名PDAC患者的回顾性临床随访数据。根据类器官敏感性和实际化疗方案将患者分为2组：预测反应良好的组和预测反应差的组。
临床结果显示17例部分缓解（PR）或疾病稳定（SD），13例疾病进展（PD）。良好反应组的类器官和相应患者表现出良好的临床结果（PR/SD），而不良反应组中的类器官和相应患者表现出不良结局（PD）。
在30例病例中有7例观察到差异，导致类器官敏感性和患者结果之间的总体匹配率为76.67%。
基于这5种化疗药物的曲线下面积（AUC）值的聚类分析揭示了三个主要的PancO组：化疗耐药组（chemo-R），化疗敏感组（chemo-S）和中间组（chemo-I）。
通路富集分析确定了chemo-R组中失调的聚糖通路，该组也表现出显著更高水平的蛋白质糖基化。并使用糖蛋白质组学数据进行了聚类分析研究蛋白多糖水平与化疗耐药性之间的潜在联系，鉴定出两个糖蛋白组团簇，并且观察到糖蛋白组学亚型、蛋白质组学亚型和药理学亚型之间存在显著相关性。
将OncoKB和CGI证据层应用于泛癌，以系统地评估该研究临床可作的基因组变异（AGV）。分析显示，79.6%的样本含有具有临床意义的AGV，可能会影响有关靶向治疗的临床决策。通过类器官治疗分析验证了37.68%的AGV-药物相关性。
当药物按主要靶标分为6种特定信号通路时，AGV与药物敏感性之间的相关性对于靶向PI3K、MAPK和DNA损伤途径的化合物最显著。这表明PI3K和MAPK通路的基因组改变可能会赋予上游RTK通路抑制剂的耐药性，这说EGFR信号靶向化合物在具有EGFR和ERBB2改变的细胞中具有有效活性，但在具有下游ERK-MAPK信号突变的细胞中则没有。
5. 方差分析和LOBICO确定新的治疗机会
GDSCTools方差分析显示了2,794个具有显著效应量的显著关联，表明10,643个多组学特征（MOF）中的1,365个与至少一种药物反应显示出显著相关性。对PDAC类器官的缩小子集进行方差分析，观察到与较少类器官系的显著关联急剧减少。
具有BRCA1和BRCA2突变的类器官，以及其他DNA损伤修复（DDR）基因突变，对奥拉帕尼表现出明显的敏感性；
CCND3扩增子的存在与类器官对奥拉帕尼的敏感性增强有关；
ERC1扩增子的存在与类器官对奥拉帕尼的敏感性增强有关。
BRAF突变和SESN3表达升高，与类器官中对达拉非尼的敏感性增强有关；
MAP4K4和FGF19的表达降低，都与类器官中对达拉非尼的敏感性增加相关。
将药物靶点和生物标志物与之前详细的Reactome蛋白-蛋白相互作用组相结合，发现两种生物标志物类型的中位最短节点距离均为3，同时药物靶点的生物标志物在敏感MOF药物关联中比在耐药药物中更为普遍。
在已确定的62种MOF药物关联中，chemo-R PancO占75%以上。采用二进制输入到连续输出的逻辑优化方法来推导出集成MOF的最优逻辑模型，以阐明通过AUC值测量的药物敏感性。
根据放疗后的细胞活力变化将PancO分为3组：耐药，中级和敏感。GDSCTools方差分析确定了322个与辐射反应相关的显著关联。自噬途径活性低的类器官对辐射更敏感，暴露于自噬抑制剂3-甲基腺嘌呤增加了它们对辐射的敏感性。
然而，其他自噬抑制剂（羟氯喹和巴非洛霉素A1）并没有提高PancO的辐射敏感性。ATM通路对于辐射诱导的自噬至关重要，ATM蛋白表达升高和 ATM突变与PancO辐射敏感性增加有关。
此外，使用ATM激酶抑制剂azd1390和ceralasertib增强了类器官的辐射敏感性。这些结果凸显了为临床前研究和临床试验选择合适的抑制剂的重要性（图4N-R）。
图4 方差分析和LOBICO确定新的治疗机会。
6. 他汀类药物克服了PDAC的化疗耐药性
虽然chemo-R类器官显示出广泛的耐药性，但三种他汀类药物洛伐他汀（LOV），匹伐他汀（PIT）和SIM在选择性抑制它们方面显著有效。
将化疗药物分为敏感组和耐药组。与敏感组相比，耐药组对他汀类药物表现出更高的敏感性。将类器官对联合疗法的反应与基于单一疗法活性的Bliss独立性模型计算的预期反应进行比较。780个类器官组合对中有43.59%表现出协同作用，在耐药组中观察到协同效应的可能性更高。
接下来研究了他汀类药物增强化学敏感性的机制。糖和脂质代谢途径，与化疗耐药性呈正相关，但也与对他汀类药物的敏感性增加呈正相关。他汀类药物通过抑制MVA通路中的3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A还原酶（HMGCR）来降低胆固醇水平。
使用特定的抑制剂抑制MVA通路的下游信号传导。靶向蛋白质糖基化和胆固醇代谢的抑制剂在与FFX治疗联合使用时表现出协同作用；而靶向其他MVA下游途径的抑制剂未显示出协同效应。
基因集富集分析发现，EMT信号通路在chemo-R类器官中显著富集，与聚糖和胆固醇代谢途径强相关。用HMGCR抑制剂，蛋白质糖基化抑制剂和胆固醇代谢抑制剂后，所有抑制剂都显著抑制了EMT特征基因的表达。
这些结果表明，他汀类药物通过减弱聚糖和胆固醇代谢来有效抑制化疗耐药PancO的EMT，为其化疗增敏作用提供了机制基础。
7. 他汀类药物在临床治疗中提高化疗效果
为了研究他汀类药物在改善PDAC患者预后方面的疗效，进行了一项单组Ⅱ期临床试验，42名患有局部晚期或转移性胰腺癌的患者接受标准化疗方案和阿伐他汀（ATO） 80 mg/day。
除了三名因转氨酶水平升高而停止他汀类药物治疗的患者和一名随访丢失及自愿停药患者外，26例患者在添加ATO后1个月肿瘤标志物下降超过20%，平均经历了62.35天的肿瘤标志物水平低于基线（图5C-F）。
图7 他汀类药物在临床治疗中提高化疗疗效。
其中两名患者最初对联合治疗有反应，但后来出现耐药性，肿瘤标志物再次迅速增加。4名患者肿瘤标志物水平稳定，而7名患者肿瘤标志物增加。
总体而言，在化疗平台期的晚期PDAC患者在化疗方案中加入ATO后，肿瘤标志物和肿瘤大小显著减少。ATO和AG组合治疗导致肿瘤标志物和肿瘤大小均显著减少。
结论
该研究通过构建胰腺癌类器官生物样本库并进行多组学分析，揭示了化疗耐药的分子机制，并发现他汀类药物可有效靶向耐药胰腺癌类器官。
临床试验结果表明，他汀类药物联合化疗在晚期胰腺癌患者中显示出良好的疗效，为胰腺癌治疗提供了新的策略。
参考文献
Li Y, Tang S, Wang H, Zhu H, Lu Y, Zhang Y, Guo S, He J, Li Y, Zhang Y, Shi X, Miao Y, Zhong C, Zhu Y, Ju Y, Liu Y, Sun M, Wang Y, Chen L, Zhou H, Jin G, Gao D. A pancreatic cancer organoid biobank links multi-omics signatures to therapeutic response and clinical evaluation of statin combination therapy. Cell Stem Cell. 2025 Aug 13:S1934-5909(25)00265-6. doi: 10.1016/j.stem.2025.07.008.
来源：培养盒守护者