Patient-derived organoids as a model for tumor research

类有机物 清脆的 癌症 肿瘤微环境 生命银行 癌变 转化研究 计算生物学 精密医学 医学 机制(生物学) 生物信息学 癌症研究 生物 病理 神经科学 内科学 遗传学 基因 认识论 哲学
作者
Jia Wang,Xiaodong Feng,Zhichao Li,Yongsong Chen,Weiren Huang
出处
期刊:Progress in Molecular Biology and Translational Science 卷期号:: 259-326 被引量:4
标识
DOI:10.1016/bs.pmbts.2022.03.004
摘要

Cancer represents a leading cause of death, despite the rapid progress of cancer research, leading to urgent need for accurate preclinical model to further study of tumor mechanism and accelerate translational applications. Cancer cell lines cannot fully recapitulate tumors of different patients due to the lack of tumor complexity and specification, while the high technical difficulty, long time, and substantial cost of patient-derived xenograft model makes it unable to be used extensively for all types of tumors and large-scale drug screening. Patient-derived organoids can be established rapidly with a high success rate from many tumors, and precisely replicate the key histopathological, genetic, and phenotypic features, as well as therapeutic response of patient tumor. Therefore, they are extensively used in cancer basic research, biobanking, disease modeling and precision medicine. The combinations of cancer organoids with other advanced technologies, such as 3D bio-printing, organ-on-a-chip, and CRISPR-Cas9, contributes to the more complete replication of complex tumor microenvironment and tumorigenesis. In this review, we discuss the various methods of the establishment and the application of patient-derived organoids in diverse tumors as well as the limitations and future prospects of these models. Further advances of tumor organoids are expected to bridge the huge gap between bench and bedside and provide the unprecedented opportunities to advance cancer research.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
bvhj完成签到,获得积分10
刚刚
Lili发布了新的文献求助10
1秒前
太阳完成签到,获得积分10
2秒前
开朗发卡完成签到,获得积分10
2秒前
潇洒毛应助dolphin采纳,获得10
3秒前
xink完成签到,获得积分10
4秒前
狗大王完成签到,获得积分10
4秒前
美君完成签到 ,获得积分10
4秒前
啦啦啦完成签到,获得积分10
4秒前
6秒前
7秒前
7秒前
lrc完成签到,获得积分10
8秒前
maxSpr完成签到,获得积分10
10秒前
卡拉米完成签到,获得积分10
11秒前
慈祥的帽子完成签到,获得积分10
11秒前
郑小七完成签到,获得积分10
11秒前
Miller应助BLDYT采纳,获得20
11秒前
charles发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
Ava应助Lili采纳,获得10
13秒前
13秒前
13秒前
13秒前
开心应助Alvin采纳,获得10
13秒前
感动归尘发布了新的文献求助30
14秒前
HAPPY发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
15秒前
73Jennie123发布了新的文献求助10
16秒前
思源应助迷路的小牛马采纳,获得10
16秒前
Singularity应助开心的万天采纳,获得10
18秒前
elsalili完成签到,获得积分10
18秒前
20秒前
充电宝应助SH采纳,获得10
20秒前
脑袋空荡荡完成签到,获得积分20
20秒前
Puokn发布了新的文献求助10
20秒前
elsalili发布了新的文献求助10
21秒前
可靠的老鼠完成签到,获得积分10
21秒前
二十二完成签到 ,获得积分10
23秒前
高分求助中
Evolution 10000
Sustainability in Tides Chemistry 2800
The Young builders of New china : the visit of the delegation of the WFDY to the Chinese People's Republic 1000
юрские динозавры восточного забайкалья 800
English Wealden Fossils 700
Diagnostic immunohistochemistry : theranostic and genomic applications 6th Edition 500
Chen Hansheng: China’s Last Romantic Revolutionary 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3148415
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2799563
关于积分的说明 7835686
捐赠科研通 2456891
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1307645
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 628217
版权声明 601655