Artigo de revisão

Modelos de Xenotransplante Padronizados para Pesquisa Pré-clínica do Câncer

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DOI:

10.3791/71892

18 de agosto de 2026

Neste artigo

Resumo

Modelos de xenotransplante – derivados de linhagens celulares (CDX), derivados de pacientes (PDX), humanizados e autólogos – continuam sendo a principal plataforma in vivo para o desenvolvimento de fármacos contra o câncer; a divulgação padronizada, a seleção racional da plataforma e a tradução orientada por inteligência artificial definem as melhores práticas atuais.

Resumo

Os modelos de xenotransplante são a principal plataforma in vivo da oncologia pré-clínica e a ligação experimental mais estabelecida entre o cultivo celular e a investigação clínica. Desde os modelos de coelhos expostos a carcinógenos no início do século XX até a atual geração de sistemas de xenotransplantes derivados de pacientes humanizados (PDX), essas plataformas evoluíram em resposta às exigências da pesquisa translacional em câncer. Esta revisão analisa criticamente os princípios biológicos, os padrões metodológicos e as aplicações translacionais das principais plataformas de xenotransplante atualmente em uso. Os modelos de xenotransplante derivados de linhagens celulares (CDX) continuam sendo a modalidade mais amplamente utilizada e mais custo-eficaz para testes de eficácia pré-clínica, oferecendo reprodutibilidade, escalabilidade e acessibilidade que sustentam seu papel nas etapas de desenvolvimento de fármacos oncológicos há décadas. Os modelos PDX surgiram como a plataforma preferida para o desenho de ensaios clínicos concomitantes, descoberta de biomarcadores preditivos e aplicações em oncologia personalizada, preservando a paisagem genômica, a heterogeneidade intratumoral e a arquitetura histológica do tumor doador ao longo de passagens seriadas. A biologia do enxerto em sistemas PDX, incluindo a seleção da linhagem de hospedeiro imunodeficiente, local de implantação, origem do tumor e biologia da passagem, é revisada, juntamente com configurações humanizadas e autólogas humanizadas que ampliam a aplicação da plataforma para avaliação de inibidores de pontos de controle imunológico, engajadores bispecíficos de células T e terapias com células T expressando receptores de antígeno quiméricos (CAR-T). Esta revisão aborda a transição de pré-clínico para clínico como uma função da divergência imunológica, recapitulação incompleta do microambiente tumoral e padronização. Estruturas formais, incluindo o padrão Informação Mínima sobre Modelos de Xenotransplante (PDX-MI) e a Informação Mínima para Padronização de Camundongos Humanizados (MISHUM), são examinadas juntamente com a infraestrutura global de biobancos e abordagens emergentes de modelagem translacional impulsionadas por inteligência artificial.

Introdução

O câncer continua sendo uma das principais causas de mortalidade mundial, com estimativa de 28,4 milhões de novos diagnósticos projetados anualmente até 20401. Apesar dos notáveis avanços terapêuticos, incluindo agentes direcionados molecularmente, inibidores de pontos de controle imunológico, terapias com células T expressando receptores de antígeno quiméricos (CAR-T) e conjugados anticorpo-fármaco, a maioria dos pacientes com neoplasias avançadas desenvolve resistência aos medicamentos ou não responde ao tratamento inicial, e as taxas globais de sobrevida em cinco anos para muitos tumores sólidos permanecem insatisfatórias2. O desenvolvimento de medicamentos contra o câncer continua marcado por um difícil gargalo translacional. Uma grande proporção de agentes oncológicos com atividade promissora em estudos pré-clínicos falha durante os testes clínicos, indicando que muitos sistemas experimentais ainda não conseguem reproduzir os determinantes biológicos da resposta do paciente3,4. É bem estabelecida a necessidade de sistemas pré-clínicos in vivo que reproduzam fielmente as propriedades genômicas, histopatológicas e farmacológicas do câncer humano. Os modelos de xenotransplante permaneceram centrais nesse problema e em sua possível solução, pois representam a ponte in vivo mais consolidada entre o cultivo celular e a clínica. Os modelos de xenotransplante são criados pela implantação de material tumoral humano em um hospedeiro imunologicamente permissivo, mais comumente um camundongo imunodeficiente5. Duas formas principais dominam o campo: xenotransplantes derivados de linhagens celulares (CDX), gerados a partir de linhagens celulares de câncer estabelecidas, e xenotransplantes derivados de pacientes (PDX), gerados pelo enxerto direto de material cirúrgico ou de biópsia fresco, sem etapa intermediária de cultivo de longo prazo6,7. Variantes ortotópicas, disseminadas, subcápsula renal, derivadas de organoides e humanizadas ampliam ainda mais esse arcabouço ao modificar o local de implantação, o material de origem ou o estado imunológico do hospedeiro8,9,10.

As malignidades humanas são sistemas dinâmicos moldados por mutações somáticas, reprogramação epigenética, heterogeneidade intratumoral e interações coevolutivas contínuas entre populações celulares neoplásicas e estromais6,11. Embora as linhagens celulares tumorais tenham sido historicamente consideradas preditores menos eficazes de resposta clínica3,4, essa visão foi posteriormente refinada10,12,13. Embora as linhagens celulares realmente sofram deriva genômica, perda de componentes estromais e imunes e desvio em relação à heterogeneidade do tumor original, grande parte de sua aparente falta de preditividade reflete o delineamento do estudo (painéis pequenos, histologias incompatíveis e ausência de estratificação molecular), e não falhas intrínsecas do modelo14. Os modelos de xenoenxertos derivados de pacientes (PDX) abordam parcialmente as principais limitações dos modelos de linhagens celulares (deriva genômica, perda de heterogeneidade e ausência de estroma) ao enxertar fragmentos frescos de tumores humanos diretamente em camundongos imunodeficientes, preservando a histologia do doador, a arquitetura genômica e aspectos da organização estromal nas primeiras passagens, com variantes ortotópicas, disseminadas, subcápsula renal, derivadas de organoides e humanizadas ampliando o escopo em relação ao local de implante, material de origem e estado imunológico do hospedeiro10. Ensaios PDX em escala populacional reproduzem respostas clínicas ao nível de indicação terapêutica12, e pares correspondentes de paciente–PDX mostram concordância de ~87% com os desfechos individuais dos pacientes, embora a especificidade nessa análise tenha sido de 70%13.

A paisagem de xenotransplantes se estende ainda mais para incluir plataformas humanizadas, nas quais tumores de PDX são cultivados em hospedeiros reconstituídos com componentes do sistema imunológico humano9, juntamente com modelos ortotópicos em sítios primários anatomicamente correspondentes e variantes metastáticas14. Ao mesmo tempo, esta revisão concentra-se em modelos de xenotransplante murinos; sistemas complementares, como ensaios na membrana corioalantoide de embrião de galinha (CAM)15, xenotransplantes em embriões de peixe-zebra16 e organoides derivados de pacientes17, podem oferecer vantagens complementares em velocidade, produtividade e escalabilidade, posicionando-os dentro de fluxos de trabalho pré-clínicos integrados e multiplataforma. A infraestrutura internacional de biobancos de PDX expandiu-se substancialmente na última década18, e foram estabelecidos quadros formais de padronização — o padrão Informação Mínima sobre Modelos de PDX (PDX-MI)19 e a Informação Mínima para Padronização de Camundongos Humanizados (MISHUM)20; contudo, a adoção incompleta na literatura publicada permanece uma barreira estrutural para a translação clínica. Foram criados quadros formais de padronização para harmonizar a apresentação de anotações clínicas, metodologia de enxertia, histórico de passagens, garantia de qualidade e parâmetros de reconstituição imunológica. Apesar desses avanços, nenhuma única plataforma de xenotransplante é suficiente para todas as questões translacionais. Os modelos de PDX são inerentemente lentos, intensivos em recursos e sujeitos a taxas variáveis de enxertia, enquanto os sistemas de xenotransplante humanizados, embora parcialmente superem a deficiência imunológica dos hospedeiros convencionais de PDX, introduzem variabilidade adicional devido à reconstituição imunológica incompleta9, heterogeneidade entre doadores21 e limitações relacionadas ao enxerto contra o hospedeiro22. Além disso, a padronização permanece desigual: protocolos de estabelecimento de modelos, convenções de numeração de passagens, métodos de autenticação, quantificação do crescimento tumoral, monitoramento imunológico, definições de pontos finais e qualidade geral dos relatórios variam significativamente entre instituições e publicações23. Esta revisão analisa os modelos de xenotransplante sob uma dupla perspectiva: padronização e seleção prática de modelos. Posicionando os modelos CDX como a ferramenta essencial inicial in vivo e os modelos PDX como plataformas de maior fidelidade, porém mais intensivas em recursos, sintetizamos as evidências atuais sobre taxonomia de modelos, biologia da linhagem do hospedeiro, determinantes da enxertia, biobancos, estabilidade genômica, delineamento quantitativo de estudos e quadros de relatórios, contextualizando os sistemas de xenotransplante ao lado de modelos sincrônicos, organoides, modelos de camundongos geneticamente modificados (GEMM) e ensaios alternativos rápidos. O argumento central é que a padronização não deve ser entendida como um esforço para consolidar estudos em uma única classe de modelo, mas sim como um quadro que define como cada plataforma é gerada, validada, relatada e racionalmente posicionada dentro de um fluxo de trabalho pré-clínico integrado (Figura 1).

Revisão e perspetiva

Desenvolvimento histórico e taxonomia

A demonstração de Yamagiwa e Ichikawa em 1915 de câncer de pele induzido por carcinógeno em coelhos estabeleceu o conceito de modelo experimental de tumor24. Modelos sinogênicos surgiram na metade do século XX com linhagens fundamentais, como carcinoma de pulmão de Lewis, carcinoma mamário 4T1, carcinoma colorretal CT26 e melanoma B16, que mantêm utilidade na era atual da imuno-oncologia25. A descoberta de Flanagan em 1966 do camundongo nu atímico forneceu o primeiro hospedeiro imunocomprometido capaz de tolerar tecido xenogênico26, permitindo que Rygaard e Povlsen realizassem o primeiro enxerto bem-sucedido de tumor colorretal humano em 196927. O desenvolvimento subsequente de linhagens por meio de fundos genéticos SCID, NOD/SCID e com ausência da cadeia gama comum do receptor de IL-2 (Il2rg) eliminou progressivamente as barreiras de células T, células B e células NK28, estabelecendo a taxonomia contemporânea: CDX, PDX, variantes ortotópicas e disseminadas, xenografias derivadas de organoides e xenografias humanizadas6.

O painel NCI-60, estabelecido no final dos anos 1980 como uma triagem in vitro de 60 linhagens celulares humanas de câncer abrangendo nove tipos de tecidos, institucionalizou a avaliação sistemática de fármacos e serviu como base para a farmacologia pré-clínica baseada em linhagens celulares por várias décadas, com compostos ativos avançando para estudos CDX subcutâneos em camundongos nu desprovidos de timo, utilizando pontos finais padronizados, como %T/C (porcentagem do volume tumoral tratado em relação ao controle), atraso no crescimento tumoral e mortes relacionadas ao fármaco, permitindo comparações entre estudos29. Os modelos CDX permanecem a plataforma mais amplamente utilizada e com melhor custo-benefício para testes pré-clínicos de eficácia; os estudos subcutâneos CDX alcançam seus resultados em 5 a 7 semanas (Figura 1) e desempenham um papel central no fluxo de desenvolvimento de medicamentos para otimização de dose, caracterização farmacocinética/farmacodinâmica (PK/PD), quantificação da inibição do crescimento tumoral (TGI) e avaliação de desfechos de sobrevida (Figura 2).

Do ponto de vista prático, a taxonomia dos modelos de xenotransplante é definida por três variáveis: origem do tumor, local de implantação e background do hospedeiro. Os modelos CDX baseiam-se em linhagens celulares de câncer estabelecidas, com fornecimento estável e ampla anotação molecular e farmacológica por meio de recursos como o Cancer Cell Line Encyclopedia30. Os modelos PDX utilizam fragmentos de tumores de pacientes recém-engraftados para preservar a histologia do doador, a arquitetura genômica e a heterogeneidade intratumoral, embora o estroma humano seja progressivamente substituído pelo estroma murino com passagens sucessivas10. O local de implantação determina o contexto biológico: o enxerto subcutâneo prioriza simplicidade técnica, reprodutibilidade e mensuração serial com paquímetro; a implantação ortotópica restaura o microambiente específico do órgão e favorece padrões clinicamente relevantes de metástase espontânea; a injeção intravascular (veia caudal, intracardíaca, intrassplênica) gera modelos de metástase experimental que investigam etapas posteriores da cascata metastática, como extravasamento e colonização14; e o enxerto na cápsula subrenal explora um local altamente vascularizado que melhora significativamente as taxas de enxertia para tumores de difícil implante31.

CDX e PDX: Papéis complementares na oncologia pré-clínica

Evidências acumuladas indicaram que os modelos CDX tinham capacidade limitada para prever a resposta clínica aos medicamentos, levando a uma reavaliação da metodologia pré-clínica em oncologia. Linhagens celulares de câncer estabelecidas, mantidas indefinidamente em cultura artificial, sofrem seleção clonal progressiva, divergência transcricional e perda do contexto estromal e imunológico em relação aos tumores primários dos quais foram derivadas. Os modelos PDX preservam a histologia do doador, a arquitetura genômica e a heterogeneidade intratumoral ao longo de sucessivas passagens10. Em 2006, uma plataforma de PDX para câncer pancreático forneceu a primeira demonstração de predição da resposta ao medicamento guiada por biomarcadores32. Em 2011, a plataforma de 'xenopaciente' reuniu 85 modelos de PDX de câncer colorretal com anotação molecular, recapitulou os padrões clínicos de resposta ao cetuximabe e identificou a amplificação de HER2 como um mecanismo de resistência passível de intervenção terapêutica — posteriormente validado nos ensaios HERACLES33,34. Um estudo marcante de 2015 aplicou um desenho de ensaio clínico com PDX em escala 1 × 1 × 1 (PCT) em cerca de 1.000 modelos e 62 regimes terapêuticos, reproduzindo associações entre genótipo e resposta e propondo novos mecanismos de resistência, estabelecendo a farmacologia em escala PDX como uma ponte confiável para o desenho de ensaios clínicos12.

Apesar desses avanços, os modelos CDX permanecem um padrão-ouro para a avaliação pré-clínica inicial in vivo de terapêuticas candidatas, pois são rápidos, experimentalmente limpos e economicamente eficientes: linhagens celulares autenticadas podem ser geneticamente manipuladas, expandidas em larga escala e implantadas em grandes coortes pareados com relativamente pouco ruído biológico, permitindo leituras interpretáveis de eficácia, farmacodinâmica e tolerabilidade em prazos inviáveis para sistemas PDX ou humanizados. Linhagens canônicas como HCT116, A549 e U8735 estão associadas a décadas de literatura mecanicista e recursos ômicos públicos, e variantes CDX ortotópicas ou disseminadas ampliam sua utilidade para tropismo tecidual, colonização metastática e terapia específica por local sem sacrificar vantagens operacionais10. Para questões orientadas por hipóteses centradas na dependência do alvo, otimização de dose-esquema, eficácia comparativa ou comprovação do mecanismo, o CDX continua sendo a plataforma in vivo inicial apropriada. Suas limitações reconhecidas, incluindo deriva clonal, ausência de estroma humano e compartimentos imunes, e valor preditivo limitado em nível populacional, definem seu uso adequado como uma plataforma de triagem rápida e mecanicista, e não como substituta do desfecho clínico.

Estabelecimento do modelo PDX: Fontes tumorais, implantação e biologia do enxerto

Material tumoral viável é obtido mais comumente por ressecção cirúrgica, mas também por biópsia com agulha grossa, efusões malignas ou aspirados de medula em neoplasias hematológicas31. A ressecção radical fornece volumes maiores de tecido viável e com arquitetura intacta; no entanto, as biópsias fornecem material adequado quando direcionadas a doenças metastáticas ou não ressecáveis31,36. O tecido deve ser transportado em meio tampão frio e processado dentro de aproximadamente 24 h; a isquemia quente superior a 2 h e os intervalos ex vivo superiores a 8–10 h reduzem progressivamente a eficiência de enxertia. A aprovação do comitê de ética em pesquisa e o consentimento informado por escrito são obrigatórios.

O material tumoral é processado em fragmentos de 1–3 mm3, preservando a arquitetura da matriz extracelular e a heterogeneidade espacial, ou dissociado em suspensões de células isoladas para triagem e inoculação normalizada pela dose. A co-implantação com Matrigel é frequentemente utilizada para apoiar a vascularização inicial; seu efeito é variável e deve ser relatado, pois altera o contexto microambiental31. A suplementação hormonal, com pellets de estradiol para tumores mamários positivos para receptor de estrogênio e diidrotestosterona para tumores de próstata, melhora o enxerto de neoplasias dependentes de hormônios. A implantação subcutânea no flanco dorsal permite o monitoramento com paquímetro e simplicidade operacional; a implantação ortotópica restaura o microambiente específico do órgão; e a implantação na cápsula renal maximiza as taxas de enxerto para tipos tumorais de difícil estabelecimento, incluindo câncer de pulmão de células não pequenas (NSCLC) e câncer de próstata31.

O enxerto é fortemente dependente do tumor. Tumores agressivos, pouco diferenciados, resistentes ao tratamento ou metastáticos são enxertados mais facilmente do que tumores indolentes ou bem diferenciados; os cânceres de mama triplo negativos, adenocarcinomas ductais pancreáticos, cânceres ovarianos serosos de alto grau e leucemias agudas superam consistentemente os tumores luminais A de mama e outras entidades com baixa taxa de enxerto, e o sucesso do enxerto em si prediz um prognóstico desfavorável para o paciente nos casos de câncer de mama triplo negativo e neoplasias pancreatobiliares10. A linhagem do hospedeiro é um segundo fator determinante importante: linhagens altamente imunodeficientes, como NSG e NOG, substituíram os camundongos nus e SCID em casos desafiadores ou hematológicos devido à sua maior permissividade9.

Por convenção, a implantação inicial no paciente é designada F0 (ou P0), com passagens seriadas rotuladas como F1, F2 e seguintes. A cinética de crescimento geralmente se estabiliza após as primeiras passagens, e a maioria dos programas reserva a farmacologia formal para material F2 ou F3 para reduzir a variabilidade entre camundongos, embora não exista um limite universal; a maioria dos programas define passagem inicial como F2–F4, com material além de F5 apresentando risco crescente de crescimento de subclones e deriva transcricional a uma taxa dependente do tipo de tumor. Como o número de passagem influencia tanto a reprodutibilidade quanto a deriva biológica, a história de passagens, a linhagem do hospedeiro, o local de implantação e a procedência devem ser registrados para cada estudo de acordo com o padrão de relato PDX-MI19.

Linhas de hospedeiros imunodeficientes

Camundongos nu desfalcidos atímicos (Foxn1nu) não possuem linfócitos T maduros, mas retêm linfócitos B, células NK e imunidade inata. Camundongos CB-17 scid, portadores de uma mutação com perda de função em Prkdc, não possuem linfócitos T e B devido à recombinação V(D)J defeituosa, mas retêm células NK e desenvolvem linfócitos "vazados" com a idade9. A mutação scid na linhagem NOD/ShiLtJ (NOD/SCID) acrescenta defeitos na imunidade inata, incluindo deficiência de complemento, função prejudicada de macrófagos e células dendríticas e atividade NK reduzida. A adição de uma mutação nula na cadeia gama comum do receptor de IL-2 (Il2rg), necessária para a sinalização por IL-2, IL-4, IL-7, IL-9, IL-15 e IL-21, elimina células NK funcionais e compromete a imunidade inata residual, resultando em NSG (NOD.Cg-Prkdcscid Il2rgtm1wjI/SzJ) e NOG (NODShi.Cg-Prkdcscid Il2rgtm1sug); o NSG possui uma deleção completa de Il2rg, enquanto o NOG expressa um receptor truncado que se liga, mas não consegue sinalizar. NSG e NOG suportam o enxerto de neoplasias sólidas e hematológicas e são os hospedeiros padrão para trabalhos com PDX. A linhagem NRG (NOD.Cg-Rag1tm1Mom Il2rgtm1wjI) substitui Prkdc pela deleção de Rag1, preservando a competência na reparação do DNA. A linhagem BRG (BALB/c-Rag2null Il2rgnull) fornece uma alternativa na linhagem BALB/c tolerante à radiação, evitando o alelo Sirpa específico da linhagem NOD. A rata SRG (Sprague-Dawley Rag2/Il2rg duplo knockout) suporta linhagens celulares e PDXs que crescem mal em NSG, incluindo o câncer de próstata VCaP com taxa de enxerto de >90%, e permite amostragem serial de sangue e tecidos, cirurgia ortotópica e farmacocinética fisiologicamente relevante37.

Sistemas alogrênicos humanizados reconstituem camundongos severamente imunodeficientes com componentes imunes humanos antes ou simultaneamente ao enxerto tumoral38. Os três formatos principais são hu-PBMC (injeção de células mononucleares do sangue periférico de adultos), hu-CD34 (células-tronco hematopoiéticas humanas CD34⁺ por via intravenosa após irradiação subletal ou condicionamento com busulfano) e BLT (co-implante de fígado e timo feta is com células CD34⁺, resultando no desenvolvimento linfóide mais completo). Esses modelos permitem a avaliação de inibidores de pontos de controle imunológico, anticorpos biespecíficos, terapias celulares e mecanismos de resistência mediados pelo sistema imunológico38. Desenhos autólogos ou com correspondência de HLA associam os compartimentos tumoral e imune do mesmo doador. A eficiência da reconstituição depende da fonte do doador, da linhagem do hospedeiro, do regime de condicionamento e da duração do estudo; os compartimentos mieloide, estromal e linfóide são tipicamente incompletos ou desequilibrados: os modelos hu-PBMC apresentam deficiência em células NK, células B e linhagens mieloides, apesar do robusto enxerto de células T; os modelos hu-CD34 suportam saída multilinhagem, mas subrepresentam células dendríticas convencionais e macrófagos teciduais; e os modelos BLT alcançam uma educação tímica superior das células T, mas permanecem subótimos para a reconstituição mieloide. Camundongos hu-PBMC alcançam reconstituição rápida das células T, mas desenvolvem doença do enxerto contra o hospedeiro xenogênica (GvHD) dentro de três a seis semanas devido ao reconhecimento, por células T humanas, do MHC murino; variantes NSG nulas para MHC-I/II atenuam parcialmente esse efeito22. Camundongos hu-CD34 permitem estudos mais longos, mas exigem um período prolongado de reconstituição e não reproduzem completamente a biologia mieloide, de NK ou estromal humana.

Modelos ortotópicos e de metástase

Os xenografos subcutâneos, embora sejam a plataforma pré-clínica padrão de primeira linha, colocam o tecido tumoral humano em um contexto biológico que diverge do microambiente nativo do órgão. A composição da matriz extracelular, a arquitetura vascular, a tensão de oxigênio, as populações estromais e os sinais parácrinos do espaço subcutâneo dorsal diferem daqueles observados na mama, pâncreas, peritônio, cólon ou pulmão10. O implante ortotópico restaura o microambiente específico do órgão e normalmente favorece uma vascularização aprimorada e metástase espontânea, o que reproduz com maior fidelidade a progressão natural do câncer, ao custo de uma maior complexidade cirúrgica e da necessidade de monitoramento baseado em imagem39.

As técnicas de PDX ortotópico foram expandidas para diversos tipos de tumores. O PDX de câncer de mama é estabelecido no tecido adiposo mamário, permitindo metástases espontâneas para pulmão e linfonodos40. O PDX de câncer colorretal implantado na parede cecal ou colônica reproduz invasão local e metástase hepática39. O PDX de câncer de ovário administrado por via intraperitoneal reproduz a disseminação peritoneal característica da doença sérica de alto grau41. O PDX de adenocarcinoma ductal pancreático implantado no pâncreas reproduz a reação estromal desmoplásica e a invasão local precoce32. Duas estratégias principais de modelagem de metástase são utilizadas: modelos de metástase experimental, nos quais células tumorais são administradas por via intravascular para avaliar etapas posteriores da cascata metastática, como extravasamento e colonização; e modelos de metástase espontânea, nos quais tumores primários ortotópicos se disseminam por meio da cascata completa14.

Padronização, autenticação e delineamento do estudo

Quatro estruturas de relato e delineamento de estudos definem experimentos com xenotransplantes. O PDX-MI especifica metadados mínimos para modelos derivados de pacientes, incluindo informações sobre o doador, origem do tumor, linhagem do hospedeiro, local de implante, número de passagens, taxa de enxertia e caracterização histológica e molecular; a autenticação por repetições em tandem curtas (STR) está incluída no controle de qualidade do modelo para confirmar a procedência e detectar contaminação cruzada19. O MISHUM estende requisitos análogos aos sistemas humanizados, abrangendo a fonte de células-tronco hematopoiéticas humanas ou PBMC, regime de condicionamento, linhagem do hospedeiro, eficiência de reconstituição verificada por citometria de fluxo e monitoramento de DvH20. O OBSERVE (Oncologia: Práticas Recomendadas, Sinais, Desfechos e Refinamentos para Experimentos In Vivo), um consenso EurOPDX/INFRAFRONTIER de 2024, fornece orientações de refinamento e bem-estar específicas para modelos de câncer em roedores, complementando as estruturas mais abrangentes PREPARE e ARRIVE 2.023,42. As recomendações de consenso de 2024 da PDXNet/NCI abordam o delineamento do estudo, análise do crescimento tumoral e categorização da resposta em experimentos de farmacologia com PDX, além de disponibilizar um conjunto público de ferramentas analíticas43.

Essas estruturas não são totalmente harmonizadas, e um estudo moderno de xenotransplante pode precisar atender simultaneamente aos requisitos das recomendações PDX-MI, MISHUM, OBSERVE e PDXNet. Na prática, o número de passagens, a fórmula de mensuração do tumor, a origem do hospedeiro, o método de autenticação e a estratégia analítica pré-especificada muitas vezes são omitidos43. Um esquema unificado de relato que abranja sistemas CDX, PDX e humanizados permanece como uma necessidade não atendida. Repositórios públicos de PDX incluem o Repositório de Modelos Derivados de Pacientes do NCI (PDMR), o Portal de Dados EurOPDX e o PDX Finder, que conjuntamente catalogam vários milhares de modelos com dados genômicos, histológicos e farmacológicos associados para apoiar a identificação e aquisição de modelos18. Estudos CDX exigem perfilagem rotineira de STR e controle de contaminação, enquanto estudos PDX exigem vinculação ao caso do doador, confirmação molecular de características condutoras quando viável e documentação do conteúdo celular humano versus murino ao longo das passagens19. A estimativa do volume tumoral permanece inconsistente entre estudos, com diferentes fórmulas aplicadas sem divulgação explícita, o que altera as estimativas do efeito do tratamento e complica a comparação entre estudos; portanto, a padronização de métricas de crescimento, limiares de resposta, regras de censura e formatos de visualização é tão importante quanto a padronização dos métodos de enxertia43.

Fidelidade genômica, evolução clonal e interpretação translacional

O PDX retém mutações driver e paisagens de número de cópias nas primeiras passagens com maior fidelidade do que o CDX, o que sustenta seu uso no desenvolvimento de biomarcadores, estudos de resistência e modelagem co-clínica44. No entanto, ocorrem evolução tumoral específica do camundongo, substituição estromal e reprogramação epigenética durante as passagens, e algumas discrepâncias aparentes refletem a amostragem de subclones de tumores espacialmente heterogêneos, e não desvios induzidos pelo modelo45. As primeiras passagens fornecem uma correspondência biológica mais forte do que materiais amplamente passados, embora ambos sejam moldados por pressões seletivas do local de implante, imunidade do hospedeiro e tratamento prévio45. Seguem-se dois princípios práticos: os modelos PDX devem ser caracterizados longitudinalmente, em vez de serem considerados estáticos, e recomenda-se a integração de sequenciamento, histopatologia, perfilagem transcritômica e resposta ao tratamento quando a seleção do modelo tiver grandes consequências futuras44.

Modelos de camundongos humanizados e aplicações em imuno-oncologia

Sistemas humanizados reconstituídos com PBMCs humanos, HSCs CD34⁺ ou tecido BLT resolvem a incapacidade dos hospedeiros PDX convencionais de modelar um microambiente imune humano intacto. Os modelos hu-PBMC alcançam reconstituição rápida de linfócitos T, mas são limitados pela doença do enxerto contra o hospedeiro (GvHD) xenogênica em três a seis semanas; os modelos hu-CD34 exigem de 8 a 16 semanas para reconstituição multilinhagem, mas permitem estudos mais longos9. A introdução de transgenes de citocinas humanas tem melhorado ainda mais a reconstituição de linhagens imunes específicas. Camundongos NSG-SGM3 (transgênicos para IL-3, GM-CSF e SCF humanos) suportam o desenvolvimento de células mieloides e mastócitos46. Camundongos MISTRG (humanizados para M-CSF, IL-3, GM-CSF, SIRPα e trombopoietina) e camundongos MISTRG6 (além disso, humanizados para IL-6) em um fundo genético Rag2⁻/⁻ Il2rg⁻/⁻ produzem a reconstituição mais abrangente até agora disponível de mieloides, NKs e macrófagos teciduais humanos e permitem o enxerto de células-tronco e progenitoras hematopoéticas derivadas da medula óssea adulta que outras linhagens não conseguem acomodar47. Camundongos NOG-EXL (transgênicos para IL-3 e GM-CSF humanos no fundo NOG) suportam reconstituição mieloide e de mastócitos em níveis mais baixos de citocinas do que os NSG-SGM3, o que se traduz em maior sobrevida a longo prazo e síndrome de ativação de macrófagos menos grave, tornando-os mais adequados para estudos prolongados de humanização e de tumores. Camundongos humanizados enxertados com linfócitos T humanos permitem modelar a síndrome de liberação de citocinas (CRS), possibilitando a caracterização pré-clínica do perfil de segurança de engajadores bispecíficos de células T, anticorpos direcionados ao CD3 e outros biológicos ativadores de células T. Nenhuma linhagem é universalmente superior; a seleção é orientada pela linhagem imune de interesse e pela duração do estudo.

A configuração de maior fidelidade é o PDX humanizado autólogo, no qual células hematopoiéticas e tecido tumoral provenientes do mesmo paciente são enxertados em conjunto, eliminando a incompatibilidade de MHC entre os compartimentos imunológico e tumoral47. Chiorazzi e colegas demonstraram em 2023 que modelos PDX MISTRG6 autólogos geram populações imunes inatas e adaptativas humanas que infiltram o microambiente tumoral, recapitulam programas de ativação e exaustão em linfócitos T CD8⁺ e produzem uma assinatura mieloide pró-tumoral mediada por VEGF-A, cuja inibição abole o crescimento tumoral acentuado, validando essa configuração como uma plataforma para avaliação de imunoterapias47. Phoon e colegas ampliaram essa abordagem para melanoma, mostrando que modelos PDX humanizados com PBMC autólogos capturam a variabilidade entre pacientes na resposta ao bloqueio de pontos de controle e a citocinas IL-2 modificadas48,49. Uma abordagem autóloga paralela, a transferência adotiva de linfócitos intra-tumorais (TILs) derivados do paciente e expandidos ex vivo para camundongos portadores de tumores PDX correspondentes, tem sido utilizada para modelar a eficácia da terapia com TILs em melanoma e outros tumores sólidos50. A interpretação de estudos de imunoterapia em sistemas humanizados, contudo, exige cautela: diversos anticorpos contra pontos de controle imunológico (por exemplo, anti-CTLA4, anti-PD1) apresentam reatividade cruzada restrita à espécie, a função das células dendríticas e a apresentação de antígenos permanecem incompletas na maioria das linhagens humanizadas, e estruturas como órgãos linfoides terciários e centros germinativos plenamente funcionais raramente são reconstituídos51.

Terapia com células CAR-T e modelos de xenotransplante

A terapia com células CAR-T possui várias aprovações regulatórias para neoplasias hematológicas, e a avaliação em xenotransplantes em camundongos imunodeficientes portadores de tumores CDX ou PDX é a plataforma pré-clínica padrão para produtos humanos de CAR-T antes da translação clínica52. O déficit imunológico de hospedeiros da classe NSG exclui a ativação de macrófagos, a apresentação cruzada por células dendríticas e a supressão mediada por células T reguladoras do sistema experimental, e os xenotransplantes murinos não previram as toxicidades sistêmicas induzidas por citocinas posteriormente observadas em pacientes52. Uma revisão sistemática e meta-análise de 2025, envolvendo 422 ensaios clínicos e 3.157 estudos pré-clínicos, relatou que os sinais de eficácia pré-clínica em modelos de xenotransplante de CAR-T são amplamente homogêneos e independentes de antígeno, e não discriminam entre construtos de CAR que posteriormente obtêm sucesso ou falham em ensaios clínicos53. Fløe e colegas documentaram em 2025 que diferenças ao nível de espécie nos sinais de citocinas, densidade de antígenos, repertório de receptores de células T e interações cruzadas entre tumor e sistema imunológico limitam a capacidade translacional dos dados de xenotransplante de CAR-T, e que modelos singênicos são utilizados em cerca de 4% dos estudos pré-clínicos de CAR-T publicados52,53. A síndrome de liberação de citocinas (CRS) e a síndrome de neurotoxicidade associada a células efetoras imunes (ICANS) não são reproduzidas em xenotransplantes NSG convencionais. Estudos mecanicistas em hospedeiros NSG-SGM3 indicaram que a CRS é impulsionada principalmente por IL-1 e IL-6 derivadas de monócitos, com IL-1 e IL-6 diferencialmente necessárias para CRS versus neurotoxicidade. Além disso, a neutralização de GM-CSF reduz a CRS e a neuroinflamação, preservando a atividade antitumoral do CAR-T. Essas vias são capturadas em configurações de xenotransplantes humanizados autólogos e transgênicos para citocinas, e não em xenotransplantes convencionais baseados em NSG. Modelos murinos singênicos de CAR-T fornecem uma plataforma complementar que permite a avaliação das interações do CAR-T com um sistema imunológico hospedeiro intacto, ao custo de depender da biologia do alvo murino em vez da humana. A avaliação baseada em xenotransplantes apoiou a translação clínica da terapia com CAR-T direcionada ao CD19, na qual a atividade contra modelos de LLA-B e NHL-B em hospedeiros NSG correspondeu a respostas clínicas duradouras54.

Desenvolvimento de fármacos, descoberta de biomarcadores e tradução impulsionada por IA

Os modelos PDX visam prever respostas clínicas a medicamentos com maior fidelidade do que os modelos CDX ou GEMMs. O ensaio clínico (PCT) de modelos PDX da Novartis em 2015, conduzido por Gao e colegas, aplicou um desenho 1 × 1 × 1 em cerca de 1.000 modelos PDX, 62 regimes de tratamento e seis indicações, identificando associações entre genótipo e resposta, juntamente com mecanismos de resistência estabelecidos e novos12. A extensão do conceito 1 × 1 × 1 ao nível do paciente individual é limitada por um período de estabelecimento de 3 a 6 meses, o que normalmente posiciona as decisões guiadas por PDX na segunda ou terceira linha de terapia10. Estudos com PDX contribuíram para a validação de biomarcadores clínicos, incluindo a mutação de KRAS como preditora da resistência ao anti-EGFR no câncer colorretal, mutações ativadoras de EGFR e T790M para seleção de inibidores de tirosina quinase em CCRP, amplificação de HER2 em câncer de mama e gástrico, e resistência à platina no câncer de ovário10.

Grandes conjuntos de dados de resposta a medicamentos em modelos PDX permitiram abordagens de aprendizado de máquina para a predição de resposta a fármacos. Yang e colegas descreveram em 2025 o TRANSPIRE-DRP, uma estrutura de aprendizado profundo que utiliza adaptação não supervisionada de domínio para traduzir dados transcriptômicos de PDX em predições de resposta ao nível do paciente, avaliada para cetuximabe, paclitaxel e gemcitabina55. Tosca e colegas publicaram em 2024 uma estrutura de modelagem translacional que escalonou alometricamente as taxas de crescimento tumoral em PDX para prever o tempo de duplicação do volume tumoral e a sobrevida livre de progressão em populações de pacientes não tratados, abrangendo onze tipos de cânceres sólidos, com 91% das medianas preditas do tempo de duplicação do volume tumoral dentro de 1,5 vez do observado clinicamente56. Desafios não resolvidos permanecem: viés de seleção de biobancos em direção a tumores enxertáveis, validação clínica prospectiva limitada e ausência de um caminho regulatório definido para evidências pré-clínicas derivadas de IA33,55.

Plataformas de xenotransplante respondem a diferentes questões translacionais em distintas fases de desenvolvimento, em vez de competirem por um único papel. Modelos CDX permanecem centrais para trabalhos mecanicistas iniciais e triagem de alto rendimento; modelos PDX fornecem a fidelidade genômica e a heterogeneidade interpaciente necessárias para a validação de biomarcadores e modelagem de resposta clínica; configurações humanizadas e autólogas humanizadas abordam questões específicas de imunoterapia que xenotransplantes convencionais não conseguem responder; e plataformas baseadas em organoides ampliam o rendimento ex vivo quando o tecido é limitado; essas plataformas coletivamente apoiam a avaliação pré-clínica de terapêuticas inovadoras, estabelecidas e alternativas contra o câncer57,58,59. Plataformas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, como TRANSPIRE-DRP e modelos translacionais de PK/PD, agora associam dados de resposta a fármacos em PDX a previsões de resposta em nível de paciente, mas sua utilidade clínica depende da qualidade e padronização da anotação dos modelos subjacentes. As principais questões não resolvidas são a validade preditiva, a reprodutibilidade dos relatórios, a representatividade dos biobancos e o status regulatório de evidências pré-clínicas derivadas de IA. O progresso dependerá menos da introdução de novas categorias de modelos do que do uso rigoroso dos modelos existentes, apoiado por metadados harmonizados, avaliação longitudinal da fidelidade e integração transparente entre plataformas.

Conclusões

Os modelos de xenotransplante evoluíram a partir de implantes subcutâneos simples de linhagens celulares estabelecidas para um arcabouço experimental multifacetado que abrange modelos CDX e PDX, variantes ortotópicas e de metástase, e sistemas humanizados com reconstituição imunológica, incluindo configurações autólogas. Essa evolução foi impulsionada pelo reconhecimento progressivo de que a fidelidade à biologia do câncer humano, em termos de paisagem genômica, heterogeneidade intratumoral e microambiente tumoral, é um determinante principal do valor preditivo pré-clínico.

Os modelos CDX continuam centrais na oncologia pré-clínica como a plataforma in vivo mais amplamente utilizada e economicamente eficaz para avaliação de fármacos em fase inicial, fornecendo dados reprodutíveis e escaláveis para otimização de dose, caracterização de PK/PD, avaliação da inibição do crescimento tumoral e análise de desfechos de sobrevida. Os modelos PDX oferecem a fidelidade necessária para a descoberta de biomarcadores, o desenho de ensaios clínicos co-clínicos e aplicações farmacológicas que dependem da preservação das características genômicas e histológicas do doador. A hierarquia de imunodeficiência — desde os camundongos nus e SCID até os modelos NSG, NOG, NRG e BRG, com o surgimento da ratazana SRG — reflete o aperfeiçoamento progressivo da permissividade ao enxerto. Configurações humanizadas e autólogas ampliam essas plataformas para a avaliação de inibidores de pontos de controle imunológico, anticorpos biespecíficos e terapias com células CAR-T, embora limitações imunológicas em nível de espécie persistam.

A melhoria da translação pré-clínica exige um delineamento rigoroso de estudos e uma divulgação padronizada. O PDX-MI, o MISHUM, o OBSERVE e as recomendações de consenso da NCI PDXNet fornecem as estruturas necessárias para relatórios; a adoção consistente por pesquisadores, periódicos científicos e agências financiadoras permanece como o determinante crítico do impacto. A trajetória da ciência de xenografias converge em quatro prioridades: divulgação padronizada em todas as plataformas, seleção racional da plataforma alinhada à questão translacional, aperfeiçoamento contínuo da engenharia de modelos humanizados e estruturas de tradução impulsionadas por inteligência artificial que transformam conjuntos de dados em larga escala de PDX em previsões de resposta clinicamente acionáveis.

Diagrama de modelos de xenoenxertos e modelos autóctones em camundongos; cronogramas, vantagens, limitações; pesquisa em oncologia.
Figura 1: Modelos de xenoenxertos em camundongos: cronogramas do estabelecimento até a leitura com vantagens e limitações comparativas. São apresentados os cronogramas do início até a leitura experimental nos principais modelos pré-clínicos utilizados no desenvolvimento de fármacos oncológicos, agrupados conforme o status imunológico do hospedeiro. O painel superior abrange modelos de xenoenxertos em hospedeiros imunodeficientes: xenoenxertos derivados de linhagens celulares (CDX) subcutâneos e ortotópicos ou disseminados, xenoenxertos derivados de pacientes (PDX) subcutâneos, PDX na cápsula subrenal (PDX-SRC), xenoenxertos ortotópicos derivados de pacientes (PDOX), xenoenxertos derivados de organoides (ODX) e PDX humanizados (huPDX). O painel inferior abrange plataformas imunocompetentes e autóctones: modelos sinogênicos, aloenxertos derivados de modelos de camundongos geneticamente modificados (GDA) e modelos de camundongos geneticamente modificados (GEMM). Para cada plataforma, as fases experimentais são codificadas por cores (aclimatação, recebimento do implante, cultura de organoides, enxertia e crescimento, passagem, humanização e tratamento/leitura; ou reprodução, latência tumoral/tratamento/leitura para modelos autóctones), com as durações totais aproximadas indicadas em semanas. As vantagens e limitações específicas de cada plataforma são resumidas no painel direito. Os cronogramas representam procedimentos operacionais padrão implementados na Altogen Labs e são compatíveis com as faixas publicadas na área (https://altogenlabs.com/xenograft-models); as durações reais variam conforme o tipo de tumor, linhagem do hospedeiro, desenho do estudo e cinética de enxertia. BLI, imagem de bioluminescência; GvHD, doença do enxerto contra o hospedeiro; HSC, célula-tronco hematopoética; IO, imuno-oncologia; MRI, imagem por ressonância magnética; NSCLC, câncer de pulmão de células não pequenas; PBMC, célula mononuclear do sangue periférico; SC, subcutâneo; TME, microambiente tumoral; TNBC, câncer de mama triplo negativo. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

In vivo, estudos in vitro; fluxograma; avaliação da eficácia e toxicidade de fármacos; métodos de análise de ADME e farmacocinética.
Figura 2: Fluxo de trabalho oncológico pré-clínico integrado: do in vitro eficácia por meio de estudos que habilitam a autorização de novo medicamento experimental (IND). Esquema do fluxo de desenvolvimento pré-clínico de fármacos em níveis, organizado em quatro estágios sequenciais. in vitro eficácia engloba o engajamento do alvo (IC50, KD), atividade antiproliferativa em painéis de linhagens celulares, incluindo o NCI-60 e linhagens específicas de doenças, células derivadas de pacientes (PDC), ensaios mecanicistas e de vias de sinalização, modelos tridimensionais e organoides tumorais derivados de pacientes (PDTO), ensaios de migração e invasão, perfilhamento de citocinas e imunológico, angiogênese e ensaios de células-tronco cancerígenas, ensaios clonogênicos, perfilhamento de seletividade, ensaios de cocultivo imune, modelagem de resistência, identificação de biomarcadores, perfilhamento da expressão de alvos, leituras de biomarcadores farmacodinâmicos e estudos de combinação. In vivo CDX abrange modelos subcutâneos, ortotópicos e disseminados ou sistêmicos de CDX para otimização de dose, caracterização de PK/PD, avaliação do volume tumoral e da inibição do crescimento tumoral (TGI), classificação de resposta parcial e completa (RP/RC), desfechos de sobrevida (OS, EFS, TTE), imagens multimodais (BLI/IVIS, MRI, PET/CT), indicadores de tolerabilidade incluindo perda de peso corporal (PWC) e sinais clínicos, desfechos moleculares (IHQ, ELISA, WES, citometria de fluxo, RNA-seq, contagem de metástases) e enumeração de células tumorais circulantes (CTC). Avançado in vivo plataformas incluem PDX subcutâneo e ortotópico, PDX na cápsula subrenal (SRC), PDX humanizado, modelos sinogênicos para avaliação comparativa em imuno-oncologia, GEMM e GDA, ODX, modelos de xenotransplante não roedores, ensaios de fibra oca (HFA), ensaios clínicos em camundongos com PDX (MCT) e modelos de resistência/recidiva. Os estudos habilitadores para pedido de autorização para uso clínico (IND) compreendem toxicologia GLP de dose única e repetida, toxicocinética, farmacologia de segurança, tolerância local, genotoxicidade, imunotoxicidade, toxicidade reprodutiva e do desenvolvimento, projeção da dose inicial em humanos (FIH), avaliação de liberação de citocinas e avaliação de fototoxicidade com base em risco. A caracterização paralela de química, fabricação e controle (CMC) e de absorção, distribuição, metabolismo e excreção/farmacocinética (ADME/PK) inclui modelagem in silico de PBPK e IVIVE, solubilidade e estabilidade, permeabilidade e efluxo pela glicoproteína P (P-gp), inibição e indução do citocromo P450 (CYP), ensaios metabólicos in vivo PK, ligação às proteínas plasmáticas, modelagem exposição-resposta, distribuição tecidual, predição da PK humana, identificação de metabólitos e avaliação do risco de interação medicamentosa (DDI). Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Divulgações

O autor é empregado pela Altogen Labs (Austin, TX, EUA), uma organização contratada de pesquisa que fornece serviços de pesquisa pré-clínica em oncologia. Figura 1 e Figura 2 são esquemas originais criados pelo autor. As figuras incorporam cronogramas e fluxos de trabalho derivados dos procedimentos operacionais padrão da Altogen Labs. Nenhum conflito de interesse declarado.

Referências

  1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, et al. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2021;71(3):209-249.
  2. Islami F, Wiese D, Schafer EJ, Sung H, Jemal A. Stage-specific cancer survival in Black and White persons by urbanicity of county of residence, United States, 2015-2021. Cancer. 2025:e70073.
  3. Johnson JI, Decker S, Zaharevitz D, et al. Relationships between drug activity in NCI preclinical in vitro and in vivo models and early clinical trials. Br J Cancer. 2001;84(10):1424-1431.
  4. Voskoglou-Nomikos T, Pater JL, Seymour L. Clinical predictive value of the in vitro cell line, human xenograft, and mouse allograft preclinical cancer models. Clin Cancer Res. 2003;9(11):4227-4239.
  5. Jung J. Human tumor xenograft models for preclinical assessment of anticancer drug development. Toxicol Res. 2014;30(1):1-5.
  6. Liu Y, Wu W, Cai C, et al. Patient-derived xenograft models in cancer therapy: technologies and applications. Signal Transduct Target Ther. 2023;8:160.
  7. Okada S, Vaeteewoottacharn K, Kariya R. Application of highly immunocompromised mice for the establishment of patient-derived xenograft (PDX) models. Cells. 2019;8(8):889.
  8. Blanchard Z, Brown EA, Ghazaryan A, et al. PDX models for functional precision oncology and discovery science. Nat Rev Cancer. 2025;25(3):153-166.
  9. Shultz LD, Brehm MA, Garcia-Martinez JV, et al. Humanized mice for immune system investigation: progress, promise and challenges. Nat Rev Immunol. 2012;12(11):786-798.
  10. Hidalgo M, Amant F, Biankin AV, et al. Patient-derived xenograft models: an emerging platform for translational cancer research. Cancer Discov. 2014;4(9):998-1013.
  11. Dobrolecki LE, Airhart SD, Alferez DG, et al. Patient-derived xenograft (PDX) models in basic and translational breast cancer research. Cancer Metastasis Rev. 2016;35(4):547-573.
  12. Gao H, Korn JM, Ferretti S, et al. High-throughput screening using patient-derived tumor xenografts to predict clinical trial drug response. Nat Med. 2015;21(11):1318-1325.
  13. Izumchenko E, Paz K, Ciznadija D, Sloma I, Katz A, Vasquez-Dunddel D, et al. Patient-derived xenografts effectively capture responses to oncology therapy in a heterogeneous cohort of patients with solid tumors. Ann Oncol. 2017;28(10):2595-2605.
  14. Khanna C, Hunter K. Modeling metastasis in vivo. Carcinogenesis. 2005;26(3):513-523.
  15. Ribatti D. The chick embryo chorioallantoic membrane (CAM) assay. Reprod Toxicol. 2017;70:97-101.
  16. Fazio M, Ablain J, Chuan Y, et al. Zebrafish patient avatars in cancer biology and precision cancer therapy. Nat Rev Cancer. 2020;20(5):263-273.
  17. Drost J, Clevers H. Organoids in cancer research. Nat Rev Cancer. 2018;18(7):407-418.
  18. Conte N, Mason JC, Halmagyi C, et al. PDX Finder: a portal for patient-derived tumor xenograft model discovery. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D1073-D1079.
  19. Meehan TF, Conte N, Goldstein T, et al. PDX-MI: minimal information for patient-derived tumor xenograft models. Cancer Res. 2017;77(21):e62-e66.
  20. Stripecke R, Münz C, Schuringa JJ, et al. Innovations, challenges, and minimal information for standardization of humanized mice. EMBO Mol Med. 2020;12(7):e8662.
  21. Brehm MA, Wiles MV, Greiner DL, et al. Generation of improved humanized mouse models for human infectious diseases. J Immunol Methods. 2014;410:3-17.
  22. King MA, Covassin L, Brehm MA, et al. Human peripheral blood leucocyte non-obese diabetic-severe combined immunodeficiency interleukin-2 receptor gamma chain gene mouse model of xenogeneic graft-versus-host-like disease and the role of host major histocompatibility complex. Clin Exp Immunol. 2009;157(1):104-118.
  23. Percie du Sert N, Hurst V, Ahluwalia A, et al. The ARRIVE guidelines 2.0: updated guidelines for reporting animal research. Br J Pharmacol. 2020;177(16):3617-3624.
  24. Sajjad H, Imtiaz S, Noor T, et al. Cancer models in preclinical research: a chronicle review of advancement in effective cancer research. Anim Models Exp Med. 2021;4(2):87-103.
  25. Mosely SI, Prime JE, Sainson RC, et al. Rational selection of syngeneic preclinical tumor models for immunotherapeutic drug discovery. Cancer Immunol Res. 2017;5(1):29-41.
  26. Flanagan SP. "Nude", a new hairless gene with pleiotropic effects in the mouse. Genet Res. 1966;8(3):295-309.
  27. Rygaard J, Povlsen CO. Heterotransplantation of a human malignant tumour to "Nude" mice. Acta Pathol Microbiol Scand. 1969;77(4):758-760.
  28. Chen J, Liao S, Xiao Z, et al. The development and improvement of immunodeficient mice and humanized immune system mouse models. Front Immunol. 2022;13:1007579.
  29. Shoemaker RH. The NCI60 human tumour cell line anticancer drug screen. Nat Rev Cancer. 2006;6(10):813-823.
  30. Barretina J, Caponigro G, Stransky N, et al. The Cancer Cell Line Encyclopedia enables predictive modelling of anticancer drug sensitivity. Nature. 2012;483(7391):603-607.
  31. Liu M, Yang X. Patient-derived xenograft models: current status, challenges, and innovations in cancer research. Genes Dis. 2025;12(5):101520.
  32. Rubio-Viqueira B, Jimeno A, Cusatis G, et al. An in vivo platform for translational drug development in pancreatic cancer. Clin Cancer Res. 2006;12(15):4652-61.
  33. Bertotti A, Migliardi G, Galimi F, et al. A molecularly annotated platform of patient-derived xenografts ("xenopatients") identifies HER2 as an effective therapeutic target in cetuximab-resistant colorectal cancer. Cancer Discov. 2011;1(6):508-23.
  34. Sartore-Bianchi A, Lonardi S, Martino C, et al. Pertuzumab and trastuzumab emtansine in patients with HER2-amplified metastatic colorectal cancer: the phase II HERACLES-B trial. ESMO Open. 2020;5(5):e000911.
  35. Ovcharenko D, Chitjian C, Kashkin A, et al. Two dichloric compounds inhibit in vivo U87 xenograft tumor growth. Cancer Biol Ther. 2019;20(9):1281-1289.
  36. Hernandez MC, Bergquist JR, Leiting JL, et al. Patient-derived xenografts can be reliably generated from patient clinical biopsy specimens. J Gastrointest Surg. 2019;23(4):818-824.
  37. Noto FK, Sangodkar J, Adedeji BT, et al. The SRG rat, a Sprague-Dawley Rag2/Il2rg double-knockout validated for human tumor oncology studies. PLoS One. 2020;15(10):e0240169.
  38. De La Rochere P, Guil-Luna S, Decaudin D, et al. Humanized mice for the study of immuno-oncology. Trends Immunol. 2018;39(9):748-763.
  39. Hoffman RM. Patient-derived orthotopic xenografts: better mimic of metastasis than subcutaneous xenografts. Nat Rev Cancer. 2015;15(8):451-2.
  40. Okano M, Oshi M, Butash A, et al. Orthotopic implantation achieves better engraftment and faster growth than subcutaneous implantation in breast cancer patient-derived xenografts. J Mammary Gland Biol Neoplasia. 2020;25(1):27-36.
  41. Scott CL, Becker MA, Haluska P, et al. Patient-derived xenograft models to improve targeted therapy in epithelial ovarian cancer treatment. Front Oncol. 2013;3:295.
  42. De Vleeschauwer SI, van de Ven M, Oudin A, et al. OBSERVE: guidelines for the refinement of rodent cancer models. Nat Protoc. 2024;19(9):2571-2596.
  43. Meric-Bernstam F, Lloyd MW, Koc S, et al. Assessment of patient-derived xenograft growth and antitumor activity: the NCI PDXNet consensus recommendations. Mol Cancer Ther. 2024;23(7):924-938.
  44. Woo XY, Giordano J, Srivastava A, et al.; PDXNET Consortium; EurOPDX Consortium. Conservation of copy number profiles during engraftment and passaging of patient-derived cancer xenografts. Nat Genet. 2021;53(1):86-99.
  45. Hynds RE, Huebner A, Pearce DR, et al. Representation of genomic intratumor heterogeneity in multi-region non-small cell lung cancer patient-derived xenograft models. Nat Commun. 2024;15(1):4653.
  46. Wunderlich M, Chou FS, Sexton C, et al. Improved multilineage human hematopoietic reconstitution and function in NSGS mice. PLoS One. 2018;13(12):e0209034.
  47. Chiorazzi M, Martinek J, Krasnick B, et al. Autologous humanized PDX modeling for immuno-oncology recapitulates features of the human tumor microenvironment. J Immunother Cancer. 2023;11(7):e006921.
  48. Phoon YP, Lopes JE, Pfannenstiel LW, et al. Autologous human preclinical modeling of melanoma interpatient clinical responses to immunotherapeutics. J Immunother Cancer. 2024;12(4):e008066.
  49. Tsimafeyeu I, Makhov P, Ovcharenko D, et al. A novel anti-FGFR1 monoclonal antibody OM-RCA-01 exhibits potent antitumor activity and enhances the efficacy of immune checkpoint inhibitors in lung cancer models. Immunooncol Technol. 2024;23:100725.
  50. Jespersen H, Lindberg MF, Donia M, et al. Clinical responses to adoptive T-cell transfer can be modeled in an autologous immune-humanized mouse model. Nat Commun. 2017;8(1):707.
  51. Morton JJ, Bird G, Refaeli Y, et al. Humanized mouse xenograft models: narrowing the tumor-microenvironment gap. Cancer Res. 2016;76(21):6153-6158.
  52. Fløe LVB, Pedersen MG, Møller BK. Animal models in preclinical evaluation of CAR-T cell therapy: advantages and limitations. Biochim Biophys Acta Rev Cancer. 2025;1880(6):189455.
  53. Andreu-Sanz D, Gregor L, Carlini E, et al. Predictive value of preclinical models for CAR-T cell therapy clinical trials: a systematic review and meta-analysis. J Immunother Cancer. 2025;13(6):e011698.
  54. Duncan BB, Dunbar CE, Ishii K. Applying a clinical lens to animal models of CAR-T cell therapies. Mol Ther Methods Clin Dev. 2022;27:17-31.
  55. Yang J, Wu T, Xue F, et al. TRANSPIRE-DRP: a deep learning framework for translating patient-derived xenograft drug response to clinical patients via domain adaptation. J Transl Med. 2025;23(1):1340.
  56. Tosca EM, Ronchi D, Rocchetti M, et al. Predicting tumor volume doubling time and progression-free survival in untreated patients from patient-derived-xenograft (PDX) models: a translational model-based approach. AAPS J. 2024;26(5):92.
  57. Ovcharenko D, Mukhin D, Ovcharenko G. Alternative cancer therapeutics: unpatentable compounds and their potential in oncology. Pharmaceutics. 2024;16(9):1237.
  58. Altogen Labs. Xenograft models in oncology: CDX, PDX, organoids, and humanized immuno-oncology platforms. Austin (TX): Altogen Labs; https://altogenlabs.com/xenograft-models/
  59. Sirotkin AV, Ovcharenko D, Mlyncek M. Identification of protein kinases that control ovarian hormone release by selective siRNAs. J Mol Endocrinol. 2010;44(1):45-53.

Reimpressões e permissões

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