Een van de problemen van klinisch kankeronderzoek is dat kanker geen enkele ziekte is, maar een verscheidenheid aan verschillende ziekten die in de loop van de tijd kunnen evolueren en specifieke behandelingen vereisen, afhankelijk van de kenmerken van de tumor zelf en de patiënt1. Bijgevolg is de uitdaging om naar patiëntgericht kankeronderzoek te gaan, om nieuwe gepersonaliseerde strategieën te identificeren voor de vroege voorspelling van kankerbehandelingsresultaten2. Dit is met name relevant voor pancreas ductaal adenocarcinoom (PDAC), omdat het wordt beschouwd als een moeilijk te behandelen kanker, met een 5-jaarsoverleving van 11%3.
De late diagnose, snelle progressie en het gebrek aan effectieve therapieën blijven de meest urgente klinische problemen van PDAC. De belangrijkste uitdaging is daarom om de patiënt te modelleren en biomarkers te identificeren die in de kliniek kunnen worden toegepast om de meest effectieve therapie te selecteren in overeenstemming met gepersonaliseerde geneeskunde 4,5,6. In de loop van de tijd zijn nieuwe benaderingen voorgesteld om kankerziekten te modelleren: patiënt-afgeleide organoïden (PDO's) en muispatiënt-afgeleide xenografts (mPDXs) afkomstig van een bron van menselijk tumorweefsel. Ze zijn gebruikt om de ziekte te reproduceren om de respons en de resistentie tegen therapie te bestuderen, evenals ziekterecidief 7,8,9.
Evenzo is de interesse in zebravis-gebaseerde patiënt-afgeleide xenograft (zPDX) -modellen toegenomen, dankzij hun unieke en veelbelovende kenmerken10, wat een snel en goedkoop hulpmiddel is voor kankeronderzoek11,12. zPDX-modellen vereisen slechts een kleine tumorsteekproefgrootte, waardoor screening van chemotherapie met hoge doorvoer haalbaar is13. De meest gebruikte techniek voor zPDX-modellen is gebaseerd op volledige monstervertering en implantatie van de primaire celpopulaties, die de tumor gedeeltelijk reproduceert, maar de nadelen heeft van een gebrek aan tumormicro-omgeving en overspraak tussen kwaadaardige en gezonde cellen14.
Dit werk laat zien hoe zPDXs kunnen worden gebruikt als een preklinisch model om het chemosensitiviteitsprofiel van patiënten met alvleesklierkanker te identificeren. De waardevolle strategie vergemakkelijkt het xenograftproces, omdat er geen celuitbreiding nodig is, waardoor de chemotherapiescreening kan worden versneld. De kracht van het model is dat alle micro-omgevingscomponenten worden gehandhaafd zoals ze zijn in het kankerweefsel van de patiënt, omdat, zoals bekend, het gedrag van de tumor afhangt van hun samenspel15,16. Dit is zeer gunstig ten opzichte van alternatieve methoden in de literatuur, omdat het mogelijk is om de heterogeniteit van de tumor te behouden en bij te dragen aan het verbeteren van de voorspelbaarheid van de behandelingsuitkomst en terugval op een patiëntspecifieke manier, waardoor het zPDX-model kan worden gebruikt in coklinische onderzoeken. Dit manuscript beschrijft de stappen die betrokken zijn bij het maken van het zPDX-model, te beginnen met een stuk tumorresectie van de patiënt en het behandelen ervan om de respons op chemotherapie te analyseren.