Le cancer colorectal (CRC) est un facteur important de décès par cancer aux États-Unis. En 2015, il y avait environ 132,700 nouveaux cas de CRC avec 49.700 décès 1. Bien que le pronostic chez les patients présentant une maladie localisée est excellente, les patients ayant une maladie avancée ont des résultats médiocres, ce qui en fait une priorité majeure dans le développement de nouvelles thérapies. Malgré le niveau de régimes de soins de chimiothérapie et les produits biologiques plus récents qui sont déployés contre cette maladie, il y a eu seulement une augmentation progressive de la survie globale. Par conséquent, il existe un effort significatif dans la compréhension des voies pilotes impliqués dans la facilitation de la croissance tumorale dans cette maladie. L'Atlas Réseau Cancer Genome a récemment identifié de nombreuses voies principales qui sont impliqués dans CRC dysrégulation et comprennent: WNT, phosphoinositide 3-kinase (PI3K), RAS, facteur de croissance transformant β (TGF - β) et TP53 2. Ensemble, les enquêtes décrivant otses voies qui potentialisent la croissance des CRC ont enflammé le développement de nouvelles thérapies visant à améliorer de manière significative la survie dans cette population de patients 3-5. Utilisant des modèles précliniques en oncologie développement de médicaments ont joué un rôle essentiel dans ce processus pour prédire l'activité clinique de ces nouveaux composés.
Différents modèles pré-cliniques ont été utilisés dans le processus de développement de médicaments. Considérant que les modèles animaux transgéniques précliniques et des lignées cellulaires immortalisées ont échoué dans la détermination de l'activité clinique de nouvelles thérapies en oncologie, en grande partie en raison de leur incapacité à refléter la complexité des tumeurs humaines, xénogreffe de tumeur du patient dérivés (PDTX) modèles ont été établis. Le plus grand avantage de ce modèle est que l' hétérogénéité de la tumeur reste intacte et reflète étroitement les caractéristiques moléculaires et clonalité de l'origine de la tumeur du patient 6-9. Modèles PDTX fournissent un excellent in vivoplateforme préclinique pour l' étude de nouveaux agents, les voies de résistance aux médicaments, les stratégies combinatoires, et souches du cancer de la biologie cellulaire 10.
Un aperçu général du processus PDTX est illustrée à la figure 1. Il commence dans la clinique, des patients consentants pour permettre une partie de leur tissu tumoral en excès doit être utilisé pour cette recherche. Ensuite, à la chirurgie, un morceau de la tumeur est majoré par un pathologiste et mis en médias pour être transportés au personnel de recherche. Immédiatement après cela, une partie de la tumeur est découpée en petits morceaux et transplantés par voie sous- cutanée dans des souris immunodéficientes. Une fois que la tumeur se développe, elle est soumise à un passage dans les différentes générations de souris afin de maintenir la tumeur 10. En règle générale, après la génération F3 de la tumeur peut être étendue dans une étude de traitement, où de nouveaux composés et / ou des thérapies combinatoires sont évaluées. Utilisant des biomarqueurs prédictifs potentiels Next Gen Seq (Exome Seq, ARN Seq et SNP array) sont découvrired qui aident à la sélection des patients qui peuvent tirer profit d'un traitement particulier.
Les objectifs généraux de l'utilisation de modèles de PDTX sont: 1) évaluer l'efficacité de nouveaux traitements en monothérapie ou en association et 2) identifier des biomarqueurs prédictifs de la sensibilité ou de la résistance avant investigation clinique. Dans ce manuscrit, nous fournissons la méthodologie dans l'initiation et le maintien d'une banque CRC PDTX et de fournir les avantages et les limites de ce modèle dans la découverte de développement de médicaments.

Figure 1. Vue d' ensemble du modèle de protocole CRC PDTX. Un patient tumeur dérivé est reçu de la chirurgie et immédiatement injecté dans des souris nude athymiques sous - cutanée. Une fois que la tumeur se développe, il est élargi dans les générations suivantes et finalement élargi pour les études de traitement. Traitement respoNSE sont évalués et biomarqueurs prédictifs sont identifiés qui peuvent aider à la sélection des patients. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.