Patient-Derived Ovarian Cancer Organoids Mimic Clinical Response and Exhibit Heterogeneous Inter- and Intrapatient Drug Responses

药物反应 卡铂 卵巢癌 个性化医疗 精密医学 药品 药物基因组学 紫杉醇 遗传异质性 功效 癌症 生物 医学 化疗 肿瘤科 生物信息学 表型 内科学 药理学 病理 基因 遗传学 顺铂
作者
Chris J. de Witte,Jose Espejo Valle-Inclán,Nizar Hami,Kadi Lõhmussaar,Oded Kopper,Celien P.H. Vreuls,Geertruida N. Jonges,Paul van Diest,Luan Nguyen,Hans Clevers,Wigard P. Kloosterman,Edwin Cuppen,Hugo Johannes Gerhardus Snippert,Ronald P. Zweemer,Petronella O. Witteveen,Ellen Stelloo
出处
期刊:Cell Reports [Cell Press]
卷期号:31 (11): 107762-107762 被引量:209
标识
DOI:10.1016/j.celrep.2020.107762
摘要

There remains an unmet need for preclinical models to enable personalized therapy for ovarian cancer (OC) patients. Here we evaluate the capacity of patient-derived organoids (PDOs) to predict clinical drug response and functional consequences of tumor heterogeneity. We included 36 whole-genome-characterized PDOs from 23 OC patients with known clinical histories. OC PDOs maintain the genomic features of the original tumor lesion and recapitulate patient response to neoadjuvant carboplatin/paclitaxel combination treatment. PDOs display inter- and intrapatient drug response heterogeneity to chemotherapy and targeted drugs, which can be partially explained by genetic aberrations. PDO drug screening identifies high responsiveness to at least one drug for 88% of patients. PDOs are valuable preclinical models that can provide insights into drug response for individual patients with OC, complementary to genetic testing. Generating PDOs of multiple tumor locations can improve clinical decision making and increase our knowledge of genetic and drug response heterogeneity.
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
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
cityhunter7777完成签到,获得积分10
刚刚
Syan完成签到,获得积分10
刚刚
ElioHuang完成签到,获得积分0
刚刚
张浩林完成签到,获得积分10
1秒前
675完成签到,获得积分10
1秒前
prrrratt完成签到,获得积分10
1秒前
车访枫完成签到 ,获得积分10
1秒前
王jyk完成签到,获得积分10
2秒前
CGBIO完成签到,获得积分10
2秒前
qq完成签到,获得积分10
2秒前
朝夕之晖完成签到,获得积分10
3秒前
runtang完成签到,获得积分10
3秒前
ys1008完成签到,获得积分10
3秒前
阳光完成签到,获得积分10
3秒前
BMG完成签到,获得积分10
3秒前
Temperature完成签到,获得积分10
3秒前
呵呵哒完成签到,获得积分10
3秒前
tingting完成签到,获得积分10
3秒前
洋芋饭饭完成签到,获得积分10
4秒前
zwzw完成签到,获得积分10
4秒前
闪闪的音响完成签到 ,获得积分10
6秒前
jixiekaifa完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
六六发布了新的文献求助30
13秒前
13秒前
JJZ完成签到,获得积分10
18秒前
Ziang_Liu完成签到 ,获得积分10
20秒前
CJW完成签到 ,获得积分10
21秒前
Neko完成签到,获得积分0
24秒前
成熟完成签到,获得积分20
29秒前
小文完成签到 ,获得积分10
29秒前
落寞的枫叶完成签到 ,获得积分10
31秒前
孟啊啊完成签到 ,获得积分10
36秒前
CJY完成签到 ,获得积分10
51秒前
谢陈完成签到 ,获得积分0
54秒前
guhao完成签到 ,获得积分10
56秒前
xiuxiu125完成签到,获得积分10
58秒前
meimei完成签到 ,获得积分10
59秒前
葡萄小伊ovo完成签到 ,获得积分10
1分钟前
拟态橙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Malcolm Fraser : a biography 680
Signals, Systems, and Signal Processing 610
天津市智库成果选编 600
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Organic Reactions Volume 118 400
A Foreign Missionary on the Long March: The Unpublished Memoirs of Arnolis Hayman of the China Inland Mission 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6459002
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8268242
关于积分的说明 17621329
捐赠科研通 5528084
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2905848
邀请新用户注册赠送积分活动 1882572
关于科研通互助平台的介绍 1727573