条件重编程原代膀胱癌细胞在精准治疗中的初步探索

摘要

目的 初步探索条件重编程培养体系在膀胱癌精准治疗中的应用。方法 收集2017年3月—2020年12月于复旦大学附属中山医院接受手术的47例膀胱癌患者的肿瘤组织和（或）尿液样本。利用条件重编程培养技术建立可稳定增殖的肿瘤原代细胞系，通过高通量药物测试平台，检测条件重编程细胞（conditional reprogramming cell,CRC）对临床常用化学治疗药物的敏感性，计算半抑制浓度并进行标准化评分（Z-score）。根据评分将患者分为敏感组（Z-score<0）与不敏感组（Z-score>0）。收集患者的临床资料及随访信息，采用Kaplan-Meier法计算患者生存率并绘制生存曲线，组间比较采用log-rank检验。采用Cox比例风险回归分析药物敏感性对患者预后的影响。结果 成功建立50株CRC，其中组织来源27株，尿液来源23株。药物敏感性热图显示，不同患者的CRC对药物的响应性存在显著差异。多因素Cox回归分析显示，敏感组患者的死亡风险呈降低趋势，但差异无统计学意义（风险比为0.38,95%CI为0.05～2.82,P=0.340）。排除用药信息缺失无随访记录的患者后，生存分析显示，敏感组生存时间有长于不敏感组的趋势，两组患者在总生存期和无复发生存期方面的差异均无统计学意义（P值均>0.05）。结论 条件重编程培养体系适用于大规模的药物敏感性测试，且药物敏感性测试结果与患者临床预后存在一定的相关性；基于CRC的药物敏感性测试结果可为个性化治疗方案提供一定的参考价值。

关键词

膀胱肿瘤 / 条件重编程 / 尿液 / 液体活组织检查