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点击蓝字 关注我们 乳腺癌瘤间、瘤内异质性是精准化疗难以突破的核心瓶颈。传统二维细胞、单区域肿瘤模型无法复刻完整肿瘤异质性，难以精准预判患者对阿霉素等一线化疗药的应答，耐药机制挖掘、个体化药敏筛选始终缺少高保真体外平台。患者来源类器官（PDO）可在一定程度上保留原发肿瘤的组织病理、基因组及转录组特征，为研究肿瘤异质性和药物反应提供体外模型；但常规PDO不能完整重建原位肿瘤微环境。 近日天津医科大学肿瘤医院、北京大学第一医院等多机构团队开展研究，建立50例患者来源的68株多区域乳腺癌PDO；研究同时整合多组学数据、8个公开单细胞数据集及异种移植模型进行分析与验证，挖掘出可预测化疗敏感性的多基因特征，首次明确FAK-ACSL1-ERK/STAT3信号轴介导阿霉素耐药，并证实FAK抑制剂与阿霉素联用可同步抑制肿瘤增殖、远处转移，为乳腺癌耐药预判与增敏联合疗法提供类器官支撑的全新分子依据，对从事肿瘤类器官建库、药敏筛选、耐药机制解析的科研人员具备极高参考价值。 01 研究亮点 Research Highlights 1. 建成高保真多区域乳腺癌类器官生物库 研究成功建立50例患者来源的68株多区域PDO，多组学验证证实类器官可稳定保留原发肿瘤特征，有效复刻瘤间与瘤内异质性，克服传统单区域肿瘤模型的局限性。 2. 基于类器官转录组构建化疗敏感性预测模型 依托高通量药敏筛选结合机器学习构建预测模型，发现ACSL1为阿霉素耐药核心标志物；经留一患者交叉验证，模型对阿霉素治疗响应具备良好预测效能，有望指导乳腺癌化疗分层。 3. 完整阐明FAK-ACSL1-ERK/STAT3耐药调控轴 明确上游FAK调控ACSL1表达，经由SOX9激活ERK/STAT3通路诱导化疗耐药；FAK抑制剂IN10018与阿霉素联用可产生协同抗肿瘤效应。 4. 体外类器官+体内裸鼠模型双重验证联合治疗价值 在类器官来源裸鼠异种移植模型中，联合治疗减少原发瘤生长及肺、肝转移灶，并伴随CAF标志物α-SMA和Vimentin降低，提示可能影响肿瘤基质。 5. 大样本临床队列证实通路预后价值 临床组织芯片与公共队列生存数据证实，该通路分子表达水平与肿瘤进展、转移密切相关，可作为乳腺癌预后评估的潜在标志物。 02 研究内容 Research Content 1. 多区域类器官生物样本库可精准模拟乳腺癌的组织学与多组学特征 本研究构建乳腺癌患者来源类器官（PDO）活体生物样本库，每份肿瘤标本尽可能采集1~2个肿瘤区域（图1A）。研究共获取65例患者的83个肿瘤区域，最终成功建立50例患者对应的68株PDO，区域层面建库成功率81.9%，患者层面建库成功率76.9%，全部类器官覆盖乳腺癌主流分子亚型（图1B）。建库成功率受手术至样本处理间隔、活细胞比例、组织消化方式影响。 对68株多区域PDO开展4种化疗药物筛选。H&E染色结果显示，类器官与配对原发肿瘤的组织病理学特征高度相似，同时PDO具备多样形态；免疫组化标志物检测证实，多区域类器官可稳定保留原发肿瘤的乳腺癌特征蛋白表达（图1C）。 为验证生物样本库能否反映瘤间、瘤内异质性，本研究对16对肿瘤、类器官配对样本开展全外显子测序（WES）与转录组测序，全部样本均完成转录组测序，筛选出28例同时具备转录组与药物应答数据的类器官用于标志物挖掘。肿瘤与对应类器官的突变负荷相近，PIK3CA（32%）、TP53（26%）、KMT2C（13%）为高频突变基因（图1D）。肿瘤与对应类器官的突变谱（图1E）及显著拷贝数变异（CNA）（如1q21.1、4p16.1、6p21.32、17q12等；图1F）高度一致。突变特征分析显示，在患者P17的全部肿瘤区域及对应PDO样本中，均呈现以DNA错配修复相关signature 6为主的突变特征（图1G）。 转录组分析显示，配对的肿瘤与类器官（n=16对）之间存在强相关性（图1H）。肿瘤组织与其匹配类器官之间，癌症相关突变的一致性中位值达94.5%（图1I）。转录组主成分分析（PCA）显示，样本按细胞谱系形成清晰聚类（图1J），桑基图进一步证实患者肿瘤与衍生PDO之间的分子分型具有高度保守性（图1K）。 综上，上述全面分析表明，乳腺癌PDO在组织病理、基因组及转录组层面均保留了原发肿瘤的特征，支持其用于探究瘤间与瘤内异质性的研究价值。 图1.多区域乳腺癌患者来源类器官（PDO）生物库。(A)柱状图统计50例患者的肿瘤采样区域数量，不同颜色分别代表48例浸润性导管癌（IDC）、2例导管原位癌（DCIS）患者的组织亚型。(B)饼图展示68株类器官的分子亚型分布，括号内标注对应样本数量。(C)乳腺癌患者P1两处肿瘤组织及对应类器官的明场照片、苏木精-伊红（H&E）染色、免疫组化（IHC）染色；免疫组化检测乳腺癌分型标志物ER、PR、Her-2、Ki-67，标尺为50 μm。(D)患者肿瘤病灶与配对类器官的乳腺癌驱动基因突变图谱。(E)全部肿瘤、类器官样本的突变频谱对比。(F)按染色体位置排布的肿瘤与类器官显著性拷贝数变异（CNV），标注关键细胞带（1q21.1、4p16.1、6p21.32、17q12等）。(G)肿瘤与类器官的突变特征分析；上图为患者P17各突变特征占比饼图，下图热图显示所有样本均稳定存在DNA错配修复相关突变特征6。(H)肿瘤组织与配对类器官转录组相关性热图，同一患者样本归为一组，行代表类器官，列代表原发肿瘤组织。(I)柱状图展示各患者肿瘤与对应PDO的癌症相关突变一致性，红色虚线表示总体中位数。(J)转录组主成分分析（PCA），肿瘤、类器官采用不同图形展示，按细胞谱系上色。(K)桑基图，基于转录组数据证明原发肿瘤与匹配类器官分子亚型高度一致。 2. 临床常用药物筛选揭示瘤间与瘤内药物反应异质性，并确定可预测药物敏感性的基因表达特征 该究对来自50例患者的68株PDO进行了4种临床常用化疗药物——阿霉素、紫杉醇、环磷酰胺和多西他赛的筛选，结果显示患者间应答存在显著异质性，且不同模型呈现出各异的应答模式（图2A）。 为构建药物敏感性预测模型，研究人员利用转录组谱进行分析，将同时拥有转录组测序与药物应答数据的PDO纳入药物应答建模分析。以IC₅₀中位数为临界值定义阿霉素应答状态，共发现411个基因与阿霉素敏感性显著相关（图2B）。 通过机器学习框架，研究人员得到了与阿霉素应答相关的10基因表达特征，其中包括ACSL1（图2C）。为最大限度降低同一患者多区域PDO导致的信息泄露，采用患者水平“留一患者交叉验证”（LOPO-CV）评估模型性能，即验证时将同一患者的所有区域样本同时排除。在这个更严格的验证策略下，性能最优的随机森林模型对阿霉素应答预测的AUROC达0.836（图2D）。 采用相同分析框架对紫杉醇、环磷酰胺、多西他赛进行分析，患者水平LOPO-CV的AUROC分别为0.812、0.796、0.820（图2D）。上述结果表明，基于转录组的特征在患者水平验证下仍具有预测潜力，但由于队列规模相对有限，这些特征应视为探索性候选指标，仍需进一步验证。对前10个拷贝数变异（CNV）相关基因的分析进一步显示，其与药物敏感性的关联存在显著异质性（图2E–H）。 图2.药物筛选与机器学习预测模型。(A)50例患者来源68株类器官对四种乳腺癌化疗药物的剂量-存活曲线；以DMSO处理类器官为对照，数据为相对细胞活力，误差线为至少三次独立实验的均值±标准差。(B)散点图展示各药物应答相关基因的表达与相关性，颜色代表统计学显著性高低。(C)条形图展示四种药物应答预测模型筛选得到的TOP10核心基因。(D)基于患者水平留一患者交叉验证（LOPO-CV）构建随机森林模型的ROC曲线。(E–H)箱线图展示拷贝数变异相关基因的基因组改变与四种药物药敏的关联，不同颜色区分变异类型。 3. ACSL1介导阿霉素耐药 研究人员选取研究广泛的乳腺癌临床常用化疗药物阿霉素进行深入机制探究，阿霉素通过抑制拓扑异构酶II、嵌入DNA及诱导氧化损伤触发细胞凋亡，但其在乳腺癌类器官中的耐药机制尚未完全阐明，因此，阐明阿霉素耐药机制对于制定合理的联合治疗方案至关重要。 研究人员利用阿霉素敏感性相关基因进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分析（图3A），以筛选耐药相关基因。ACSL1是该网络的核心枢纽基因，同时也是10个预测特征基因之一，因此被选为进一步研究对象。 为明确其肿瘤特异性表达环境，研究人员整合了8个独立公开数据集中88例患者的119份治疗前原发乳腺肿瘤样本的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，构建了高分辨率乳腺肿瘤微环境单细胞图谱（图3B）。经严格质量控制去除低质量细胞与双细胞后，共整合了覆盖所有临床亚型的236363个细胞，批次效应极低。通过经典标志物与SingleR进行细胞类型注释（图3C）。UMAP结果显示，不同亚型间免疫与基质结构保守，而上皮细胞的分群结果与既往报道一致。单细胞CNV分析能够可靠地区分恶性与正常上皮细胞群（图3D），为微环境特征解析提供了稳健的分析框架。 按ACSL1表达中位数将肿瘤细胞分为高、低表达组（图3E），共鉴定出261个差异表达基因（DEG）（p<0.05，|logFC|>0.25，图3F）。GO与KEGG富集分析显示，ACSL1阳性细胞中中性粒细胞活化、黏着斑、细胞周期及MAPK信号通路显著富集（图3G、H）。对通路进行细致解析后可见，黏着斑通路的PTK2与MAPK通路的MAPK1均表达上调（图3I、J）。GE1与GE6评分是预测自然杀伤（NK）细胞介导的细胞毒性耐药性的指标，研究发现GE1、GE6在ACSL1阳性肿瘤细胞中显著升高（图3K），提示ACSL1表达与免疫逃逸相关。 图3.单细胞层面ACSL1相关通路特征。(A)基于阿霉素应答核心基因与互作数据库构建蛋白互作网络图。(B)整合88例患者119份样本共236363个单细胞转录组的统一流形逼近与投影（UMAP）降维图。(C)各类细胞标志物表达点图；颜色代表标志物标准化平均表达量，点大小代表该标志物阳性细胞占比。(D)恶性细胞与正常上皮细胞推断拷贝数变异（CNV）对比热图。(E)叠加至B图细胞分群图谱的ACSL1基因表达UMAP图。(F)以ACSL1表达中位数分组，高表达（红）、低表达（蓝）肿瘤细胞差异基因火山图；红点/蓝点代表BH校正P＜0.05、|log2倍数变化|＞0.25的显著差异基因。(G、H)GO（G）、KEGG（H）富集分析，展示ACSL1阳性肿瘤细胞上调富集通路；条形长度代表通路富集基因数量，条形颜色代表富集显著性（BH校正P值）。(I)ACSL1与PTK2（FAK）mRNA表达正相关散点图。(J)ACSL1与MAPK1（ERK2）mRNA表达正相关散点图。(K)ACSL1阳性、阴性肿瘤细胞GE1评分（左）、GE6评分（右）对比。 配对肿瘤与癌旁组织分析显示，肿瘤病灶中ACSL1表达显著升高（图4A）。功能实验表明，敲低ACSL1可提高3株耐药类器官模型对阿霉素的敏感性（图4B）。 既往研究显示，抑制FAK可下调牛乳腺上皮细胞中ACSL1的表达。与此一致，PDO中PTK2表达量、FAK通路活性均与ACSL1表达呈正相关（图4C、D），提示FAK是ACSL1的上游调控因子。与癌旁组织相比，肿瘤组织中FAK表达同样升高（图4E）。使用FAK抑制剂IN10018进行药理学抑制，可降低FAK磷酸化水平与ACSL1表达（图4F）。此外，阿霉素联合IN10018治疗对乳腺癌类器官的清除效果优于阿霉素单药（图4G），且具有协同效应（图4H）。 为明确下游信号通路，研究人员检测了既往被证实与乳腺癌耐药相关的MAPK–ERK与STAT3通路，发现二者均与ACSL1表达呈正相关（图4I、J）。敲低ACSL1可降低ERK与STAT3的磷酸化水平（图4K），但不影响其他已报道的通路。使用U0126（ERK抑制剂）与S3I-201（STAT3抑制剂）进行药理学抑制，可增强阿霉素的敏感性（图4L、M）。 为阐明ACSL1调控这些下游信号的机制，研究人员分析了ACSL1高表达样本中差异表达的转录因子，鉴定出SOX9（图4N）——该因子既往被证实与乳腺癌耐药相关，且其表达与ACSL1相关。相应地，敲低ACSL1或使用长链脂酰辅酶A合成酶（ACSL）抑制剂Triacsin C处理，均可降低SOX9表达（图4O）。值得注意的是，在本实验体系中，Triacsin C处理伴随ACSL1蛋白水平降低；但该现象反映的是蛋白稳定性改变、反馈调控还是其他间接效应，仍需进一步研究。采用抗SOX9抗体进行定量染色质免疫共沉淀（qChIP）实验，证实SOX9可直接结合ERK与STAT3的启动子区域（图4P、Q）。 综上，上述结果确立了FAK–ACSL1–ERK/STAT3信号轴是乳腺癌类器官阿霉素耐药的关键驱动因素。 图4.FAK–ACSL1–ERK/STAT3信号轴介导乳腺癌阿霉素耐药。(A)左侧：两组代表性配对癌旁/肿瘤组织ACSL1免疫组化染色；右侧：全部样本ACSL1免疫组化定量统计，肿瘤组织ACSL1表达显著升高。(B)3株耐药类器官敲低ACSL1后阿霉素剂量响应曲线；数据为至少三次独立实验结果，误差线为均值±标准差，代表P＜0.001。(C、D)散点图证明ACSL1表达分别与FAK表达（C）、FAK通路活性（D）显著正相关。(E)左侧：两组配对癌旁/肿瘤组织FAK免疫组化染色；右侧：全部样本FAK表达定量，肿瘤FAK表达显著高于癌旁组织。(F)蛋白免疫印迹结果，FAK抑制剂IN10018处理可下调ACSL1蛋白。(G)阿霉素联合IN10018处理耐药类器官的剂量响应曲线。(H)阿霉素与IN10018联用协同得分热力图。(I、J)散点图显示ACSL1表达分别与ERK、STAT3表达呈正相关。(K)敲低ACSL1后p-ERK、p-STAT3蛋白表达下调的蛋白印迹结果。(L、M)阿霉素分别联用ERK抑制剂U0126（L）、STAT3抑制剂S3I-201的类器官药敏曲线。(N)基于ACSL1差异基因集的SOX9基因集富集分析（GSEA）图。(O)蛋白质印迹显示，敲低ACSL1或使用ACSL抑制剂Triacsin C处理均伴随SOX9蛋白水平降低。(P、Q)定量染色质免疫共沉淀（qChIP）结果，证实SOX9可直接结合ERK（P）、STAT3（Q）基因启动子；*P＜0.05，**P＜0.01，***P＜0.001。 4. FAK-ACSL1信号通路在乳腺癌细胞系与异种移植模型中促进阿霉素耐药 为评估ACSL1是否在不同乳腺癌细胞系中普遍介导阿霉素耐药，研究人员检测MDA-MB-231、SUM159、MCF-7和BT549细胞；阿霉素处理24 h后ACSL1 mRNA和蛋白水平均升高（图5A–C），而非恶性乳腺上皮细胞系MCF10A的基线ACSL1表达较低（图5A、D）。上述结果表明，ACSL1在不同乳腺癌模型中对阿霉素耐药的介导作用具有保守性。 为了评估ACSL1信号通路在体内对化疗耐药性的贡献，我们测试了FAK抑制剂（FAKi）IN10018，该药物此前由本团队证实具有临床疗效（NCT05830539）。将类器官来源细胞（5×10⁶个）皮下接种于雌性BALB/c裸鼠胁腹部（图5E）。当肿瘤体积约达200 mm³时，将小鼠随机分为4个治疗组（每组n=5）：生理盐水对照组（腹腔注射，每周3次，共2周）；阿霉素组（2.5 mg/kg，腹腔注射，每周3次，共2周）；IN10018组（20mg/kg，每日灌胃，共2周）；阿霉素联合IN10018组。每2天监测肿瘤体积，每5天定量测量一次（图5F）。联合治疗可显著抑制原发肿瘤生长，并降低肺与肝的转移负荷（图5G、H），提示肿瘤侵袭性降低。肿瘤组织的蛋白免疫印迹（图5I）与免疫组化（IHC）（图5J）结果显示，联合治疗组中p-FAK与ACSL1表达降低，同时伴随ERK磷酸化（p-ERK）与STAT3磷酸化（p-STAT3）水平下降。上述数据证实，IN10018可在体内增强肿瘤对阿霉素的敏感性。IN10018处理伴随肿瘤坏死比例及CAF标志物α-SMA、Vimentin降低（图5K），这些变化提示肿瘤组织和基质状态发生改变，提示其可能对肿瘤微环境（TME）具有调节作用。 图5.抑制FAK可在体内外增强乳腺癌细胞对阿霉素的敏感性。(A)qRT-PCR结果：四种乳腺癌细胞经24h阿霉素处理后ACSL1表达上调，正常乳腺细胞MCF 10A本底ACSL1表达极低。(B)免疫荧光染色，阿霉素处理24h后乳腺癌细胞ACSL1蛋白升高，DAPI染细胞核，标尺20 μm。(C)阿霉素处理后ACSL1蛋白免疫印迹及灰度定量统计（右图）。(D)MCF 10A、MCF 7、MDA-MB-231细胞基础ACSL1表达蛋白印迹与定量（右图）。(E)类器官来源异种移植瘤造模、给药方案示意图；将5×10⁶ 个类器官解离细胞皮下接种BALB/c裸鼠，2周后肿瘤体积约200 mm³时启动给药干预。(F)各组原发肿瘤生长曲线（左）与体积定量统计（右）。(G、H)各组小鼠肺（G）、肝脏（H）转移灶数量统计。(I)不同给药组移植瘤通路蛋白免疫印迹检测。(J)移植瘤p-FAK、FAK、ACSL1、p-ERK、ERK、p-STAT3、STAT3免疫组化染色与评分定量。(K)各组肿瘤坏死占比、α-SMA、波形蛋白免疫组化得分对比统计；误差线为三次重复均值±标准差；P＜0.05，P＜0.01，P＜0.001，P＜0.0001。 5. FAK–ACSL1信号通路与肿瘤进展及肿瘤微环境重塑相关 为评估ACSL1信号通路在乳腺癌进展中的临床意义，研究人员采用组织芯片检测139例乳腺癌组织，其中60例具有配对癌旁乳腺组织。与癌旁乳腺组织相比，肿瘤组织中FAK–ACSL1相关分子的表达显著升高（图6A）。值得注意的是，IHC染色显示ACSL1表达与TNM分期、组织学分级均呈正相关（图6B）。利用公开数据集（http://kmplot.com/analysis/，包括GEO、EGA与TCGA队列）进行Kaplan–Meier生存分析显示，FAK–ACSL1轴相关基因mRNA高表达与较差的总生存期（OS）、无复发生存期（RFS）及无远处转移生存期（DMFS）相关（图6C）。 基于ACSL1阳性细胞的转录特征，研究人员探究了肿瘤-微环境相互作用是否参与阿霉素耐药。采用CellPhoneDB分析推断不同肿瘤表型背后的细胞间通讯网络。与ACSL1阴性肿瘤细胞相比，ACSL1阳性肿瘤细胞与成纤维细胞、内皮细胞的相互作用增强，而与B细胞、浆细胞及NK细胞的通讯减少。与中性粒细胞活化、黏着斑的通路富集结果一致（图3G、H），ACSL1阳性肿瘤细胞与中性粒细胞之间的CXCL14–CXCR4配体-受体相互作用富集，提示中性粒细胞招募增强。此外，髓源性抑制细胞（MDSC）与ACSL1阳性肿瘤细胞之间富集的配体-受体对包括TNFSF12–TNFRSF12A、LGALS9–P4HB、LRPAP1–SORT1、HBEGF–ERBB4/2、HBEGF–EGFR、CD93–IFNGR1及AREG–EGFR。成纤维细胞与ACSL1阳性肿瘤细胞之间的相互作用以WNT2–SFRP1、WNT2–FZD7/6/3/1–LRP6/5、IGF2–IGF2R、IGF2–IGF1R及CNTN1–NOTCH2富集为特征。重要的是，在TCGA-BRCA转录组测序队列中，IGF2R高表达与不良预后相关。与上述发现一致，ACSL1高表达与CD66b、α-SMA及波形蛋白水平升高相关，支持ACSL1在患者体内参与肿瘤微环境重塑的作用（图6D）。 综上，这些数据提示FAK–ACSL1信号通路可能通过影响肿瘤–微环境相互作用参与乳腺癌进展。 图6.FAK-ACSL1信号轴表达与乳腺癌临床进展密切相关。(A)60对配对癌旁（上）、肿瘤（下）组织中FAK-ACSL1通路核心蛋白免疫组化染色及评分统计，标尺50 μm。(B)按总体TNM分期、N分期、M状态及组织学分级分组，比较ACSL1免疫组化染色与定量结果。(C)基于公共乳腺癌数据库的Kaplan–Meier生存曲线，按FAK-ACSL1通路基因高低表达分组，分别展示总生存期（OS）、无复发生存期（RFS）、无远处转移生存期（DMFS）。(D)ACSL1高、低表达患者肿瘤样本中CD66b、α-SMA、波形蛋白免疫组化染色与定量对比；误差线为三次重复均值±标准差；*P＜0.05，**P＜0.01，***P＜0.001，****P＜0.0001。 03 未来展望 Future Outlook 本研究搭建的多区域乳腺癌PDO生物库可精准还原肿瘤瘤间、瘤内异质性，后续将持续扩充患者样本与药敏数据集，区分Luminal、HER2 阳性、三阴性等不同乳腺癌亚型，挖掘亚型特异性化疗耐药机制；同时开展多中心前瞻性临床队列，系统验证本研究10基因药敏预测标签的临床分层价值，评估其能否指导阿霉素个体化联合治疗方案筛选。 机制转化层面，FAK-ACSL1信号轴具备联合治疗潜力，后续可采用免疫共培养类器官、免疫健全小鼠模型，探索 FAK 抑制剂联合阿霉素+免疫检查点抑制剂的三重协同抗肿瘤效果；同时进一步深挖FAK上游调控网络、ACSL1介导脂质代谢驱动耐药的深层分子机制，开发高选择性靶向小分子。未来可探索多区域穿刺样本建库、缩短检测周期，并通过前瞻性临床研究评估PDO药敏及多组学标志物对治疗反应和预后的预测价值。 扫描二维码可下载原文 大橡科技肿瘤类器官药物评价 大橡科技依托自主创新的类器官芯片平台与标准化肿瘤类器官样本库，打造精准药物评价解决方案。平台可高度还原肿瘤微环境与异质性，突破传统模型局限，高效支持小分子、抗体、ADC、CGT等多种类型候选药物的敏感性检测与耐药机制研究，助力药企快速筛药，降低研发成本与临床转化风险；依托平台标准化培养体系与稳定的检测流程，为临床个体化用药提供精准导航，全面推动肿瘤药物研发与精准医疗落地。小分子药物 更多研究案例，点击下方链接：客户文章解读｜PARP抑制剂耐药了怎么办？中国团队最新发现，铜离子或是破局关键 GUT重磅｜突破肠毒性-疗效困境！类器官共培养精准筛选小分子，革新免疫治疗副作用管理 《Cell》详细解读｜首个针对生物分子凝聚体（液-液相分离）机制的抗食管癌药物，类器官参与验证 抗体、ADC药物 更多研究案例，点击下方链接：类器官新机制：为何HER2低表达的尿路上皮癌仍对靶向治疗敏感？ STTT（IF52.7）皮摩尔级锁定！PDOX模型验证抗CD155纳米抗体携药直捣肺腺癌 肿瘤克星：类器官研究为ADC药物研发按下“快进键” CGT药物 更多研究案例，点击下方链接：肿瘤显著清除！类器官与动物实验共同验证新型细胞外囊泡递送系统免疫治疗胰腺癌 "鸡尾酒"CAR-T疗法：治疗异质性脑癌的新策略  客户文章解读系列｜类器官芯片助力靶向CAR-T细胞疗法的抗肿瘤机制研究  珍芯严®全场景解决方案 你有思路，我来想！你出方案，我来做！ 以专业眼光洞察数据，让决策更加清晰！ 珍芯严®面向药企药物早期研发与高校、医院的基础科研，我们倾力打造类器官芯片全场景解决方案。凭借创新的类器官芯片技术，打破传统细胞与动物研究瓶颈，高效产出优质数据，从实验室到临床，我们与您并肩作战！ 客服电话/微信:18610798010 扫描二维码可联系我们 小红书 设计: Summer、Rebecca｜封面: Rebecca 求点赞 求分享 求喜欢

编者按 在第十六届中国肿瘤学临床试验发展论坛暨GACT/CTONG 2026年度会议上，浙江省肿瘤医院宋正波教授以《KRAS G12C+FAK抑制剂双靶联合方案一线NSCLC数据解读》为题作主题报告，系统阐述了FAK抑制剂联合KRAS G12C抑制剂在KRAS G12C突变NSCLC一线治疗中的协同机制、临床数据与未来方向。 KRAS G12C突变NSCLC治疗现状与未满足需求 KRAS G12C突变是非小细胞肺癌（NSCLC）中最常见的KRAS突变亚型之一，在亚洲人群中的发病率约为1.4%-4.3%，而在欧美人群中则为8.9%-19.5%，差异显著。从临床特征来看，KRAS G12C突变NSCLC主要发生于吸烟人群，病理类型以非鳞状NSCLC为主[1-2]。 目前，全球已有索托拉西布、阿达格拉西布、格索雷塞、氟泽雷塞、戈来雷塞、索西美雷塞及Divarasib等多款KRAS G12C抑制剂获批上市或公布阳性III期数据，但适应症均为至少接受过一线治疗的经治KRAS G12C突变NSCLC，且均为附条件批准。既往研究数据显示，KRAS G12C抑制剂单药治疗中位无进展生存期（PFS）约为5.6-9.7个月，客观缓解率（ORR）为28%-50%，疗效尚不足以支持其作为单药用于一线治疗[3-7]。 确证性III期研究如CodeBreaK-200显示，索托拉西布对比多西他赛在总生存期（OS）方面无显著获益；KRYSTAL-12研究中，阿达格拉西布虽在PFS和ORR方面获益显著，但OS尚未成熟[8-9]。 值得关注的是，Kracendo-1研究最新结果显示，Divarasib在既往经治KRAS G12C突变晚期NSCLC中，对比索托拉西布或阿达格拉西布，PFS和OS均达到临床意义和统计学显著改善，展现出同类最佳的潜力。然而，即使是最新一代KRAS G12C抑制剂，其单药一线应用的疗效仍存在显著提升空间[10]。 在此基础上，多种一线联合策略的早期研究已显示出积极的抗肿瘤信号，包括KRAS G12C抑制剂联合化疗、联合SHP2抑制剂、联合表皮生长因子受体（EGFR）抑制剂及联合免疫检查点抑制剂等，部分已成功推进至III期阶段[11-15]。宋正波教授强调，尽管这些探索方向前景可期，但如何实现疗效最大化与毒性最小化的平衡仍是临床亟待解决的关键问题。 FAK抑制剂联合KRAS G12C抑制剂的协同机制与临床前基础 宋正波教授在报告中系统阐释了FAK抑制剂联合KRAS G12C抑制剂的科学逻辑。FAK处于多条促癌信号通路的交汇节点，通过其激酶活性和支架功能，同时在肿瘤细胞层面调控存活、增殖、迁移、侵袭及凋亡抵抗，在肿瘤微环境层面驱动免疫逃逸与纤维化屏障形成。临床前研究表明，RAS抑制剂耐药与FAK异常活化密切相关。KRAS G12C抑制剂单药治疗后，肿瘤细胞可通过FAK-YAP信号通路的代偿性激活产生适应性耐药，FAK抑制剂的加入旨在阻断该代偿通路，协同抑制肿瘤生长、增殖、侵袭及免疫逃逸，同时调节肿瘤微环境。 具体而言，FAK抑制剂联合KRAS G12C抑制剂可从三个层面发挥协同效应：一是在肿瘤细胞层面直接抑制FAK-YAP促肿瘤信号通路；二是在肿瘤相关成纤维细胞（CAF）层面，通过抑制CAF异常活化造成的肿瘤纤维化屏障，改善药物渗透；三是在肿瘤免疫微环境层面，转变免疫抑制性肿瘤微环境，增强免疫原性细胞死亡（ICD）。基于该机制逻辑，FAK抑制剂联合KRAS G12C抑制剂有望成为一种覆盖肿瘤细胞、微环境和免疫应答的多维度协同治疗策略[16]。 FAK抑制剂联合KRAS G12C抑制剂一线治疗NSCLC临床研究解读 宋正波教授主要报告了一项由其团队牵头，联合国内多家中心共同完成，Ib/II期临床试验（NCT06166836），旨在评估高选择性FAK抑制剂Ifebemtinib联合格索雷塞在KRAS G12C突变NSCLC一线治疗中的安全性、耐受性及抗肿瘤活性[17]。 研究设计与患者基线特征 研究采用改良“3+3”剂量爬坡设计。Ib期剂量确证阶段入组6例晚期KRAS G12C突变NSCLC患者，给予Ifebemtinib（100 mg每日一次）联合格索雷塞（600 mg每日两次）治疗，未观察到剂量限制性毒性（DLT），确定该剂量为II期推荐剂量（RP2D）。 II期剂量扩展阶段的队列B为单臂研究，共纳入33例一线KRAS G12C突变NSCLC患者。患者中位年龄65岁，男性占94%，ECOG体能状态评分（ECOG PS）为1者占91%，IV期患者占81.8%。31例患者具有疗效可评估数据。33例患者中52%具有基线PD-L1表达水平检测数据（PD-L1<1%占18%、1%-49%占18%、≥50%占15%）。所有入组患者均既往未接受过系统治疗。 疗效数据 截至2025年9月16日（中位随访21.5个月），在意向治疗（ITT）人群中，确认的ORR为82%（95% CI：64.5-93.0）。在31例疗效可评估患者中，确认ORR为87%（95% CI：70.2-96.4），所有可评估患者均观察到靶病灶较基线缩小。中位缓解持续时间（DoR）尚未达到（95% CI：15.2-未达到）。中位PFS为22.3个月（95% CI：9.6-未达到），12个月和18个月PFS率分别为67.9%和58.2%。中位总生存期（OS）为27.8个月（95% CI：27.8-未达到），12个月和24个月OS率分别为75.8%和69.7%。更新数据显示（截至2026年1月4日，中位随访24.9个月），中位OS尚未达到（95% CI：27.8-未达到）。 宋正波教授特别指出，该方案在各PD-L1表达亚组中均观察到了高缓解率：PD-L1<1%组、1%-49%组和≥50%组的ORR分别为83%、83%和100%，提示该方案疗效不受PD-L1表达状态影响。 这一特征与现有标准免疫联合化疗方案形成显著差异——后者在PD-L1低表达及STK11/KEAP1共突变人群中疗效有限。该联合方案可有效覆盖免疫治疗获益受限的患者群体，提供了一种差异化的治疗选择。 安全性特征 患者治疗暴露充分，两药中位治疗时间均约20.5个月。所有患者均报告了治疗期间不良事件（TEAE），但绝大多数为1-2级，3-4级TEAE发生率为33%，其中与研究药物相关的3-4级治疗相关不良事件（TRAE）为24%。2例导致死亡的不良事件分别为COVID-19肺炎和颅内出血，经评估均与研究药物无关。严重不良事件（SAE）发生率为27%。 注：*AESI-蛋白尿定义为24小时尿蛋白定量24小时蛋白尿≥2g或UPCR≥2； 常见TEAE包括蛋白尿（73%）、腹泻（70%）、贫血（55%）等，多数可控。剂量调整以暂停给药为主，Ifebemtinib与格索雷塞减量率分别为42%和3%。宋正波教授特别指出，联合用药后ALT（30% vs 53%）和AST（30% vs 43%）升高发生率较格索雷塞单药历史数据显著降低，且未观察到≥3级肝酶升高，提示FAK抑制剂可能在一定程度上减轻KRAS G12C抑制剂的肝脏毒性。 注：#蛋白尿为grouped PT term，包括白蛋白尿、蛋白尿、尿蛋白阳性、尿白蛋白阳性、尿白蛋白/肌酐比值升高，尿蛋白/肌酐比值升高 生物标志物探索与转化医学分析 在30例具有基线循环游离DNA（cfDNA）测序数据的患者中，67%检出外周血KRAS G12C突变。在18例具有配对治疗前后cfDNA样本的患者中，100%观察到KRAS G12C变异等位频率（VAF）下降，83%达到完全清除，提示该方案的深层分子应答特征与高临床缓解率相吻合。 基线共突变状态分析显示，TP53突变患者（n=13）的ORR为77%，而TP53野生型患者（n=17）为94%，中位PFS分别为14.2个月和尚未达到；STK11突变患者（n=5）的ORR为100%，但中位PFS有缩短趋势（7.6个月）。此外，在疾病进展时检测到KRAS G12C VAF反弹及RAS/PI3K等通路新发突变，为后续耐药机制研究提供了线索。 同时，该联合策略在结直肠癌（CRC）中同样得到了验证：在KRAS G12C突变CRC患者中，Ifebemtinib联合格索雷塞组确认ORR为44.4%（vs 单药16.7%），中位PFS为8.4个月（vs 单药4.0个月，HR=0.47），中位OS为16.4个月（vs 单药7.8个月，HR=0.44），进一步支持了FAK抑制剂联合KRAS G12C抑制剂在RAS突变实体瘤中的广泛协同价值。 III期确证性研究布局与展望 基于上述积极结果，宋正波教授介绍了正在推进中的确证性III期研究（IN10018-023，NCT07174908）。该研究计划入组约300例一线KRAS G12C突变非鳞状NSCLC患者（PD-L1<50%），按1:1随机分配至Ifebemtinib联合格索雷塞组或替雷利珠单抗联合铂类和培美曲塞组。主要终点为盲态独立中央评审（BICR）根据实体瘤疗效评价标准（RECIST）v1.1评估的PFS。研究计划在全国约90家研究中心开展，目前已启动43家，组长单位为上海市胸科医院和浙江省肿瘤医院。 宋正波教授在报告最后总结指出，Ifebemtinib联合格索雷塞作为一种全口服、去化疗的双靶向方案，在KRAS G12C突变NSCLC一线治疗中展现了令人鼓舞的疗效和可控的安全性。该方案中位PFS达22.3个月，中位OS预期可超过3年，显著优于KRAS G12C抑制剂单药历史数据。安全性方面，毒性谱与化疗或免疫治疗不同，未增加肝毒性风险，转氨酶升高均为1-2级。全口服方案亦有助于提高治疗可及性和患者依从性。随着III期确证性研究的推进，该双靶联合方案有望为KRAS G12C突变NSCLC患者的一线治疗提供一种有效的去化疗新选择。 专家简介 宋正波 教授 浙江省肿瘤医院 主任医师，特聘研究员，博士生/博士后导师 浙江省肿瘤医院胸部肿瘤内科主任 中国科学院杭州医学研究所生物治疗与组学中心副主任 国际药物信息学会（DIA)中国顾问委员会委员中国抗癌协会免疫治疗专委会常务委员中国抗癌协会肿瘤人工智能专委会常务委员中国抗癌协会食管肿瘤整合康复专委会常务委员中国抗癌协会纵膈肿瘤专委会常务委员中国临床肿瘤学会青年专家委员会常务委员中国抗癌协会非小细胞肺癌专业委员会委员中国抗癌协会癌症康复与姑息专委会委员中国抗癌协会中西整合肺癌专业委员会委员中国临床肿瘤学会肿瘤支持与康复专委会委员中国临床肿瘤学会药物安全管理委员会委员中华医学会肿瘤学分会肿瘤康复与支持学组委员浙江省医学会肿瘤化疗与生物治疗专委会副主委浙江省抗癌协会靶向与细胞治疗专委会副主委浙江省抗癌协会癌症康复与姑息专委会副主委发表第一作者/通讯作者SCI论文150篇, 代表性成果发表在Cancer Discovery、Lancet Oncology、Lancer Respiratory Medicine等杂志。ASCO/ESMO口头报告4项。主编肺癌专著3部。主持肺癌相关国家自然基金3项、中科院先导A课题1项、省重大项目2项。牵头国际国内多中心注册临床研究40余项。研究成果获得2015、2018、2020年浙江省科技进步奖。目前主要从事胸部肿瘤(包括肺癌、食管癌、纵膈肿瘤等）早期临床研究。 参考文献： （上下滑动可查看） 1. Lee, J.K., Sivakumar, S., Schrock, A.B. et al. Comprehensive pan-cancer genomic landscape of KRAS altered cancers and real-world outcomes in solid tumors. npj Precis. Onc. 6, 91 (2022). https://doi.org/10.1038/s41698-022-00334-z 2. Lim TKH, Skoulidis F, Kerr KM, Ahn MJ, Kapp JR, Soares FA, Yatabe Y. KRAS G12C in advanced NSCLC: Prevalence, co-mutations, and testing. Lung Cancer. 2023 Oct;184:107293. doi: 10.1016/j.lungcan.2023.107293. Epub 2023 Jul 13. PMID: 37683526. 3. SKOULIDIS F, LI B T, DY G K, et al. Sotorasib for Lung Cancers with KRAS P.g12c Mutation.[J]. The New England journal of medicine, 2021, 384(25): 2371-2381.  4. JÄNNE P A, RIELY G J, GADGEEL S M, et al. Adagrasib in Non-Small-Cell Lung Cancer Harboring a KRASG12C Mutation[J]. The New England journal of medicine, 2022, 387(2): 120-131.  5. Shi, Y., Fang, J., Xing, L. et al. Glecirasib in KRASG12C-mutated nonsmall-cell lung cancer: a phase 2b trial. 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