Preklinik Kanser Araştırmaları için Standartlaştırılmış Xenogreft Modelleri

Dmitriy Ovcharenko

doi:10.3791/71892

Derleme makalesi

Preklinik Kanser Araştırmaları için Standartlaştırılmış Xenogreft Modelleri

125 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/71892

⸱

18 Ağustos 2026

Dmitriy Ovcharenko¹

¹Altogen Labs R&D

Bu makalede

Özet

Ksenogreft modelleri - hücre hattı türevli (CDX), hasta türevli (PDX), humanize ve otolog - kanser ilacı geliştirme için temel in vivo platform olmayı sürdürmektedir; standartlaştırılmış raporlama, rasyonel platform seçimi ve yapay zeka destekli translasyon, mevcut en iyi uygulamaları tanımlamaktadır.

Özet

Ksenogreft modelleri, preklinik onkolojinin temel in vivo platformu ve hücre kültürü ile klinik araştırma arasındaki en yerleşik deneysel bağlantıdır. Yirminci yüzyılın başlarındaki karsinojene maruz bırakılmış tavşan modellerinden günümüzün insanlaştırılmış hasta kaynaklı ksenogreft (PDX) sistemlerine kadar bu platformlar, translasyonel kanser araştırmalarının gereksinimlerine yanıt olarak gelişmiştir. Bu derleme, günümüzde kullanılan temel ksenogreft platformlarının biyolojik ilkelerini, metodolojik standartlarını ve translasyonel uygulamalarını eleştirel bir şekilde incelemektedir. Hücre hattı kaynaklı ksenogreft (CDX) modelleri, sundukları tekrarlanabilirlik, ölçeklenebilirlik ve erişilebilirlik sayesinde onkoloji ilaç geliştirme süreçlerinde onlarca yıldır korudukları rol ile preklinik etkinlik testleri için en yaygın kullanılan ve en maliyet etkin yöntem olmayı sürdürmektedir. PDX modelleri ise ardışık pasajlar boyunca donör tümörün genomik manzarasını, intratümöral heterojenliğini ve histolojik mimarisini koruyarak; ko-klinik çalışma tasarımı, prediktif biyobelirteç keşfi ve kişiselleştirilmiş onkoloji uygulamaları için tercih edilen platform olarak ortaya çıkmıştır. İmmün yetmez konak suşu seçimi, implantasyon bölgesi, tümör kaynağı ve pasaj biyolojisini içeren PDX sistemlerinin engraftman biyolojisi ile birlikte; platformu immün kontrol noktası inhibitörleri, bispesifik T-hücre bağlayıcılar ve kimerik antijen reseptör T (CAR-T) hücre tedavisi değerlendirmelerine genişleten insanlaştırılmış ve otolog insanlaştırılmış konfigürasyonlar gözden geçirilmektedir. Bu derleme, preklinikten kliniğe translasyonu; immünolojik farklılaşma, tümör mikroçevresinin eksik yeniden oluşturulması ve standardizasyonun bir fonksiyonu olarak ele almaktadır. PDX Model Minimum Bilgi (PDX-MI) standardı ve İnsanlaştırılmış Farelerin Standardizasyonu için Minimum Bilgi (MISHUM) dahil olmak üzere resmi çerçeveler, küresel biyobanka altyapısı ve gelişmekte olan yapay zeka tabanlı translasyonel modelleme yaklaşımları ile birlikte incelenmektedir.

Giriş

Kanser, 2040 yılına kadar yıllık tahmini 28,4 milyon yeni tanı ile dünya genelinde önde gelen ölüm nedenlerinden biri olmaya devam etmektedir¹. Moleküler olarak hedeflenmiş ajanlar, immün kontrol noktası inhibitörleri, kimerik antijen reseptörü T (CAR-T) hücre tedavileri ve antikor-ilaç konjugatlarını içeren dikkate değer terapötik ilerlemelere rağmen, ileri evre maligniteleri olan hastaların çoğunda ilaç direnci gelişmekte veya başlangıç tedavisine yanıt alınamamakta ve birçok solid tümör için genel beş yıllık sağkalım oranları yetersiz kalmaktadır². Kanser ilaç geliştirme süreci, zorlu bir translasyonel darboğaz ile tanımlanmaya devam etmektedir. Teşvik edici preklinik aktiviteye sahip onkolojik ajanların büyük bir kısmı klinik testler sırasında başarısız olmakta, bu da birçok deneysel sistemin hasta yanıtının biyolojik belirleyicilerini hâlâ yakalayamadığını göstermektedir³^,⁴. İnsan kanserinin genomik, histopatolojik ve farmakolojik özelliklerini aslına uygun şekilde yeniden oluşturan in vivo preklinik sistemlere duyulan ihtiyaç iyice belirginleşmiştir. Xenograft modelleri, hücre kültürü ile klinik arasındaki en yerleşik in vivo köprüyü temsil ettikleri için bu sorunun ve potansiyel çözümünün merkezinde yer almaya devam etmiştir. Xenograft modelleri, insan tümör materyalinin immünolojik olarak uygun bir konakçıya, en yaygın olarak immün yetmezliği olan bir fareye implante edilmesiyle oluşturulur⁵. Alanda iki ana form hakimdir: yerleşik kanser hücre hatlarından üretilen hücre hattı türevli xenograftlar (CDX) ve araya uzun süreli bir kültür aşaması girmeden, taze cerrahi veya biyopsi materyalinin doğrudan nakledilmesiyle üretilen hasta türevli xenograftlar (PDX)⁶^,⁷. Ortotopik, dissemine, subrenal kapsül, organoid türevli ve humanize varyantlar; implantasyon yerini, kaynak materyali veya konakçı immün durumunu değiştirerek bu çerçeveyi daha da genişletmektedir⁸^,⁹^,¹⁰.

İnsan maligniteleri; somatik mutasyon, epigenetik yeniden programlama, intratümör heterojenliği ve neoplastik ile stromal hücre popülasyonları arasındaki sürekli ko-evrimsel etkileşimlerle şekillenen dinamik sistemlerdir⁶^,¹¹. Kanser hücre hatları tarihsel olarak klinik yanıtın daha az etkili öngörücüleri olarak kabul edilmiş olsa da³^,⁴, bu görüşten bu yana geliştirilmiştir¹⁰^,¹²^,¹³. Hücre hatları genomik drift, stromal ve immün bileşenlerin kaybı ve parental tümör heterojenliğinden uzaklaşma gibi sorunlar yaşasa da, görünürdeki öngörülemezliklerinin büyük bir kısmı modelin içsel başarısızlığından ziyade çalışma tasarımını (küçük paneller, uyumsuz histolojiler ve eksik moleküler stratifikasyon) yansıtmaktadır¹⁴. PDX modelleri; taze hasta tümör fragmanlarını doğrudan immünodefisyent farelere naklederek donör histolojisini, genomik mimarisini ve stromal organizasyonun yönlerini erken pasajlar boyunca koruyup hücre hattı modellerinin temel kısıtlamalarını (genomik drift, heterojenlik kaybı ve stroma yokluğu) kısmen giderir; ortotopik, dissemine, subrenal kapsül, organoid türevli ve humanize varyantlar ise bu çerçeveyi implantasyon bölgesi, kaynak materyal ve konakçı immün durumu genelinde genişletir¹⁰. Popülasyon ölçeğindeki PDX deneyleri, endikasyon düzeyindeki klinik yanıtları yeniden oluşturur¹² ve eşleştirilmiş hasta–PDX çiftleri, analizdeki özgüllük %70 olsa da, bireysel hasta sonuçlarıyla ~%87 oranında uyum gösterir¹³.

Ksenogreft alanı, PDX tümörlerinin insan bağışıklık sistemi bileşenleriyle yeniden yapılandırılmış konakçılarda büyütüldüğü humanize platformları⁹, anatomik olarak eşdeğer primer bölgelerdeki ortotopik modelleri ve metastatik varyantları¹⁴ kapsayacak şekilde daha da genişlemektedir. Aynı zamanda, bu derleme murine ksenogreft modellerine odaklanmaktadır; civciv koryoallantoik membran (CAM) deneyleri¹⁵, zebra balığı embriyo ksenogreftleri¹⁶ ve hasta kaynaklı organoidler¹⁷ gibi tamamlayıcı sistemler hız, verimlilik ve ölçeklenebilirlik açısından ortogonal avantajlar sunarak onları entegre çoklu platformlu preklinik iş akışları içinde konumlandırabilmektedir. Uluslararası PDX biyobankalama altyapısı son on yılda önemli ölçüde genişlemiş¹⁸ ve resmi standardizasyon çerçeveleri olan PDX Model Minimal Information (PDX-MI) standardı¹⁹ ile Minimal Information for Standardization of Humanized Mice (MISHUM)²⁰ oluşturulmuştur; ancak yayınlanmış literatürdeki eksik benimsenme, klinik translasyona yönelik yapısal bir engel olmaya devam etmektedir. Klinik anotasyon, engraftman metodolojisi, pasaj geçmişi, kalite güvencesi ve immün yeniden yapılandırma parametrelerinin raporlanmasını harmonize etmek için resmi standardizasyon çerçeveleri kurulmuştur. Bu ilerlemelere rağmen, hiçbir tekil ksenogreft platformu her translasyonel soru için yeterli değildir. PDX modelleri doğası gereği yavaş ve kaynak yoğun olup değişken tutunma oranlarına tabidir; humanize ksenogreft sistemleri ise konvansiyonel PDX konakçılarının immün eksikliğini kısmen gidermelerine rağmen, eksik immün yeniden yapılandırma⁹, donörler arası heterojenite²¹ ve greft-versus-host kısıtlamaları²² aracılığıyla ek değişkenlikler getirmektedir. Dahası, standardizasyon hala dengesizdir: model kurma protokolleri, pasaj numaralandırma konvansiyonları, kimlik doğrulama yöntemleri, tümör büyüme kantifikasyonu, immün izleme, son nokta tanımları ve genel raporlama kalitesi kurumlar ve yayınlar arasında önemli ölçüde farklılık göstermektedir²³. Bu derleme, ksenogreft modellerini standardizasyon ve pratik model seçimi şeklindeki ikili perspektiften incelemektedir. CDX'i temel erken in vivo çalışma aracı, PDX'i ise daha yüksek sadakatli ancak daha kaynak yoğun platform olarak konumlandırarak; model taksonomisi, konakçı suş biyolojisi, engraftman belirleyicileri, biyobankalama, genomik stabilite, kantitatif çalışma tasarımı ve raporlama çerçeveleri üzerine mevcut kanıtları sentezliyor ve ksenogreft sistemlerini syngeneic modeller, organoidler, genetik olarak modifiye edilmiş fare modelleri (GEMM) ve hızlı alternatif deneylerle birlikte bağlamlandırıyoruz. Temel argüman, standardizasyonun çalışmaları tek bir model sınıfında birleştirme çabası olarak değil, aksine her platformun nasıl oluşturulduğunu, doğrulandığını, raporlandığını ve entegre bir preklinik iş akışı içinde nasıl rasyonel bir şekilde konumlandırıldığını tanımlayan bir çerçeve olarak anlaşılması gerektiğidir (Şekil 1).

İnceleme ve perspektif

Tarihsel gelişim ve taksonomi

Yamagiwa ve Ichikawa'nın 1915 yılında tavşanlarda karsinojenle indüklenmiş cilt kanserini kanıtlaması, deneysel tümör modeli kavramını oluşturmuştur²⁴. Yirminci yüzyılın ortalarında ortaya çıkan syngeneic modeller; günümüz immuno-onkology çağında hala kullanışlı olan Lewis akciğer karsinomu, 4T1 meme karsinomu, CT26 kolorektal karsinom ve B16 melanoma gibi temel hatlar ile gelişmiştir²⁵. Flanagan'ın 1966 yılında atimik nüd fareyi keşfetmesi, xenogeneic dokuyu tolere edebilen ilk immün yetmezlikli konağın sağlanmasını sağlamış²⁶ ve bu sayede Rygaard ve Povlsen'in 1969 yılında ilk başarılı insan kolorektal tümör naklini gerçekleştirmelerine olanak tanımıştır²⁷. SCID, NOD/SCID ve IL-2 reseptör ortak gama zinciri (Il2rg)-null arka planlar üzerinden gerçekleşen sonraki suş geliştirmeleri; T-hücresi, B-hücresi ve NK-hücresi bariyerlerini kademeli olarak ortadan kaldırmış²⁸ ve günümüz taksonomisinin temelini atmıştır: CDX, PDX, ortotopik ve dissemine varyantlar, organoid türevli xenograftlar ve insanize xenograftlar⁶.

1980'lerin sonunda dokuz doku tipini kapsayan 60 insan kanser hücre hattının in vitro taraması olarak oluşturulan NCI-60 paneli, sistematik ilaç değerlendirmesini kurumsallaştırmış ve birkaç on yıl boyunca hücre hattı tabanlı preklinik farmakolojinin temelini oluşturmuştur; burada tespit edilen bileşikler, çalışmalar arası karşılaştırmayı mümkün kılmak için %T/C (kontrol tümör hacmine göre tedavi edilen tümör hacminin yüzdesi), tümör büyüme gecikmesi ve ilaca bağlı ölümler gibi standart son noktalar kullanılarak atimik nude farelerde deri altı CDX çalışmalarına aktarılmıştır²⁹. CDX modelleri, preklinik etkinlik testleri için en yaygın kullanılan ve maliyet etkin platform olmaya devam etmektedir; deri altı CDX çalışmaları 5–7 hafta içinde sonuç verir (Şekil 1) ve doz optimizasyonu, farmakokinetik/farmakodinamik (PK/PD) karakterizasyonu, tümör büyüme inhibisyonu (TGI) kantifikasyonu ve sağkalım son noktası değerlendirmesi için ilaç geliştirme iş akışında merkezi bir rol oynar (Şekil 2).

Pratik bir bakış açısıyla, xenograft model taksonomisi üç değişkenle tanımlanır: tümör kaynağı, implantasyon bölgesi ve konakçı arka planı. CDX modelleri, Cancer Cell Line Encyclopedia³⁰ gibi kaynaklar aracılığıyla istikrarlı bir kaynağa ve kapsamlı moleküler ve farmakolojik açıklamalara sahip olan yerleşik kanser hücre hatlarına dayanır. PDX modelleri, donör histolojisini, genomik mimariyi ve intratümöral heterojeniteyi korumak için taze nakledilmiş hasta tümör fragmanlarını kullanır; ancak seri pasajlar ile insan stroması kademeli olarak murin stroma ile yer değiştirir¹⁰. İmplantasyon bölgesi biyolojik bağlamı belirler: subkutan nakil teknik basitliği, tekrarlanabilirliği ve seri kumpas ölçümünü önceler; ortotopik implantasyon organa özgü mikroçevreyi geri kazandırır ve klinik olarak anlamlı spontan metastaz modellerini destekler; intravasküler enjeksiyon (kuyruk veni, intrakardiyak, intrasplenik), ekstravazasyon ve kolonizasyon gibi metastatik kaskadın daha sonraki aşamalarını inceleyen deneysel metastaz modelleri oluşturur¹⁴; ve subrenal kapsül implantasyonu, nakli zor tümörler için tutunma oranlarını belirgin şekilde artıran, yüksek derecede vaskülerize bir bölgeden yararlanır³¹.

CDX ve PDX: Preklinik onkolojide tamamlayıcı roller

Biriken kanıtlar, CDX modellerinin klinik ilaç yanıtını tahmin etme yeteneğinin sınırlı olduğunu göstermiş ve bu durum preklinik onkoloji metodolojisinin yeniden değerlendirilmesini sağlamıştır. Yapay kültürlerde süresiz olarak tutulan yerleşik kanser hücre hatları, türetildikleri primer tümörlere kıyasla progresif klonal seçilime, transkripsiyonel farklılaşmaya ve stromal ve immün bağlam kaybına uğrarlar. PDX modelleri, ardışık pasajlar boyunca donör histolojisini, genomik mimariyi ve intratümoral heterojeniteyi korurlar¹⁰. 2006 yılında, bir pankreas kanseri PDX platformu, biyobelirteç güdümlü ilaç yanıt tahminiyle ilgili ilk kanıtı sunmuştur³². 2011 yılında, 'xenopatient' platformu, moleküler olarak anotasyonlanmış 85 kolorektal PDX modelini bir araya getirmiş, klinik cetuximab yanıt modellerini yeniden oluşturmuş ve HER2 amplifikasyonunu hedeflebilir bir direnç mekanizması olarak tanımlamıştır; bu durum daha sonra HERACLES çalışmalarında doğrulanmıştır³³^,³⁴. 2015 yılında yapılan dönüm noktası niteliğindeki bir çalışma, ~1.000 model ve 62 tedavi rejimi genelinde 1 × 1 × 1 PDX klinik deneme (PCT) tasarımını uygulamış, genotip-yanıt ilişkilerini yeniden üretmiş ve yeni direnç mekanizmaları önermiş, böylece PDX ölçekli farmakolojiyi klinik deneme tasarımına güvenilir bir köprü olarak konumlandırmıştır¹².

Bu ilerlemelere rağmen, CDX modelleri; hızlı, deneysel olarak temiz ve maliyet açısından verimli oldukları için aday terapötiklerin erken evre preklinik in vivo değerlendirmeleri için altın standart olmaya devam etmektedir: doğrulanmış hücre hatları genetik olarak manipüle edilebilir, büyük ölçekte çoğaltılabilir ve nispeten düşük biyolojik gürültü ile büyük eşleştirilmiş kohortlara implante edilebilir; bu da PDX veya humanize sistemler için pratik olmayan zaman çizelgelerinde yorumlanabilir etkinlik, farmakodinamik ve tolerabilite sonuçlarının alınmasını sağlar. HCT116, A549 ve U87³⁵ gibi kanonik hatlar, onlarca yıllık mekanistik literatüre ve halka açık omik kaynaklarına dayalıdır; ortotopik veya dissemine CDX varyantları ise operasyonel avantajlardan ödün vermeden doku tropizmi, metastatik kolonizasyon ve bölgeye özgü tedavi gibi alanlarda kullanım alanlarını genişletir¹⁰. Hedef bağımlılığı, doz-çizelge optimizasyonu, karşılaştırmalı etkinlik veya mekanizma kanıtı üzerine odaklanan hipotez odaklı sorular için CDX, uygun ilk in vivo platform olmaya devam etmektedir. Klonal sürüklenme, insan stromasının ve immün kompartmanların yokluğu ve popülasyon düzeyindeki sınırlı öngörücü değer gibi kabul görmüş kısıtlamaları, CDX'in klinik sonuçlar için bir vekil olmaktan ziyade hızlı bir triyaj ve mekanizma platformu olarak doğru kullanımını tanımlamaktadır.

PDX modelinin oluşturulması: Tümör kaynakları, implantasyon ve tutunma biyolojisi

Canlı tümör materyali en yaygın olarak cerrahi rezeksiyondan ve ayrıca kor biyopsi, malign efüzyonlar veya hematolojik malignitelerde kemik iliği aspiratlarından elde edilir³¹. Radikal rezeksiyon, canlı ve mimari açıdan bozulmamış daha geniş hacimlerde doku sağlar; buna rağmen biyopsiler, metastatik veya rezeke edilemeyen hastalıklara yönlendirildiğinde yeterli materyal sağlar³¹^,³⁶. Dokular soğuk tamponlu ortamda taşınmalı ve ~24 saat içinde işlenmelidir; 2 saati aşan sıcak iskemi ve 8–10 saati aşan ex vivo aralıklar, engraftman verimliliğini kademeli olarak azaltır. Kurumsal inceleme kurulu onayı ve yazılı bilgilendirilmiş onam zorunludur.

Tümör materyali, hücre dışı matris mimarisini vele uzaysal heterojenliği koruyacak şekilde 1–3 mm³ boyutunda fragmanlara ayrılır veya sıralama ve doz-normalize edilmiş inokülasyon için tek hücreli süspansiyonlara dönüştürülür. Erken vaskülarizasyonu desteklemek için sıklıkla Matrigel ko-implantasyonu kullanılır; bunun etkisi değişkendir ve mikroçevresel bağlamı değiştirdiği için belirtilmelidir³¹. Hormon takviyesi, ER-pozitif meme tümörleri için estradiol peletleri ve prostat tümörleri için dihidrotestosteron, hormona bağımlı malignitelerin tutunmasını iyileştirir. Subkutan dorsal flank implantasyonu, kumpas ile izleme ve operasyonel basitlik sunar; ortotopik implantasyon organa özgü mikroçevreyi geri kazandırır ve subrenal kapsül implantasyonu, küçük hücreli dışı akciğer kanseri (NSCLC) ve prostat kanseri dahil olmak üzere tutunması zor tümör türleri için tutunma oranlarını maksimize eder³¹.

Tutunma (engraftment) güçlü bir şekilde tümöre bağımlıdır. Agresif,le kötü diferansiye olmuş, tedaviye dirençli veya metastatik tümörler, indolent veya iyi diferansiye olanlara göre daha kolay tutunur; triple-negatif meme kanserleri, pankreatik duktal adenokarsinomlar, yüksek dereceli seröz over kanserleri ve akut lökemiler, luminal A meme tümörlerinden ve diğer düşük tutunma oranlı oluşumlardan tutarlı bir şekilde daha yüksek performans gösterir ve başarılı tutunmanın kendisi, triple-negatif meme kanseri ve pankreatobiliary malignitelerde kötü hasta prognozunun habercisidir¹⁰. Konakçı suşu ikinci temel belirleyicidir: NSG ve NOG gibi yüksek derecede immün yetmezlikli suşlar, daha geniş permisiviteleri nedeniyle zorlayıcı veya hematolojik vakalar için nude ve SCID farelerin yerini almıştır⁹.

Genel kabul gereği, hastadan yapılan ilk implantasyon F0 (veya P0) olarak tanımlanır ve ardışık pasajlar F1, F2 ve şeklinde etiketlenir. Büyüme kinetiği genellikle erken pasajlardan sonra stabilize olur ve evrensel bir eşik olmamasına rağmen, çoğu program fareler arası değişkenliği azaltmak için resmi farmakolojiyi F2 veya F3 materyali için ayırır; çoğu program erken pasajı F2–F4 olarak tanımlarken, F5'in ötesindeki materyaller, tümör tipine bağlı bir hızda artan subklonal büyüme ve transkripsiyonel kayma riski taşır. Pasaj sayısı hem tekrarlanabilirliği hem de biyolojik kaymayı etkilediğinden; pasaj geçmişi, konakçı suşu, implantasyon bölgesi ve kaynağı, PDX-MI raporlama standardına¹⁹ uygun olarak her çalışma için kaydedilmelidir.

İmmünodeficient konakçı suşları

Atimik nude (Foxn1^nu) fareler olgun T hücrelerinden yoksundur ancak B hücrelerini, NK hücrelerini ve doğuştan gelen bağışıklığı korurlar. Prkdc'de fonksiyon kaybı mutasyonu taşıyan CB-17 scid fareler, defektif V(D)J rekombinasyonu nedeniyle T ve B hücrelerinden yoksundur ancak NK hücrelerini korurlar ve yaşlandıkça "sızıntılı" lenfositler geliştirirler⁹. NOD/ShiLtJ arka planındaki scid mutasyonu (NOD/SCID), kompleman eksikliği, bozulmuş makrofaj ve dendritik hücre fonksiyonu ve azalmış NK aktivitesi dahil olmak üzere doğuştan gelen bağışıklıkta defektler eklemiştir. IL-2, IL-4, IL-7, IL-9, IL-15 ve IL-21 tarafından sinyal iletimi için gerekli olan IL-2 reseptör ortak gama zincirindeki (Il2rg) bir null mutasyonun eklenmesi, fonksiyonel NK hücrelerini ortadan kaldırır ve kalıntı doğuştan gelen bağışıklığı felç eder; bu da NSG (NOD.Cg-Prkdc^scid Il2rg^tm1wjI/SzJ) ve NOG (NODShi.Cg-Prkdc^scid Il2rg^tm1sug) modellerini ortaya çıkarır; NSG tam bir Il2rg nakavtına sahipken, NOG bağlanan ancak sinyal iletemeyen kesilmiş bir reseptör eksprese eder. NSG ve NOG, solid ve hematolojik malignitelerin engraftmanını destekler ve PDX çalışmaları için varsayılan konakçılardır. NRG suşu (NOD.Cg-Rag1^tm1Mom Il2rg^tm1wjI), Prkdc'yi Rag1 nakavtı ile değiştirerek DNA onarım kapasitesini korur. BRG suşu (BALB/c-Rag2^null Il2rg^null), NOD'a özgü Sirpa alelinden kaçınan, radyasyona toleranslı bir BALB/c arka planı alternatifi sağlar. SRG sıçanı (Sprague-Dawley Rag2/Il2rg çift nakavt), VCaP prostat kanseri dahil olmak üzere NSG'de kötü büyüyen hücre hatlarını ve PDX'leri >%90 tutunma oranıyla destekler ve seri kan ve doku örneklemesine, ortotopik cerrahiye ve fizyolojik olarak ilgili farmakokinetiğe olanak tanır³⁷.

İnsanlaştırılmış xenograft sistemleri, tümör nakli öncesinde veya eş zamanlı olarak, ağır immünodefisyent fareleri insan immün bileşenleri ile yeniden yapılandırır³⁸. Üç temel format şunlardır: hu-PBMC (yetişkin periferik kan mononükleer hücrelerinin enjeksiyonu), hu-CD34 (subletal ışınlama veya busulfan koşullandırması sonrası intravenöz insan CD34⁺ hematopoetik kök hücreleri (HSCs)) ve BLT (en eksiksiz lenfoid gelişimi sağlayan, fetal karaciğer ve timusun CD34⁺ hücrelerle birlikte implantasyonu). Bu modeller; immün kontrol noktası inhibitörlerinin, bispesifik antikorların, hücresel tedavilerin ve immün aracılı direnç mekanizmalarının değerlendirilmesini destekler³⁸. Otolog veya HLA-uyumlu tasarımlar, tümör ve immün kompartmanları aynı donörden eşleştirir. Yeniden yapılandırma verimliliği; donör kaynağına, konakçı suşuna, koşullandırma rejimine ve çalışma süresine bağlıdır; miyeloid, stromal ve lenfoid kompartmanlar genellikle eksik veya dengesizdir: hu-PBMC modelleri, güçlü T-hücre tutunmasına rağmen NK hücreleri, B hücreleri ve miyeloid seriler açısından yetersizdir; hu-CD34 modelleri çok hatlı üretimi destekler ancak konvansiyonel dendritik hücreleri ve doku makrofajlarını yeterince temsil etmez; BLT modelleri ise üstün timik T-hücresi eğitimine ulaşır ancak miyeloid yeniden yapılandırma için suboptimal kalır. hu-PBMC fareleri hızlı T-hücresi yeniden yapılandırması sağlar ancak insan T-hücrelerinin murin MHC'yi tanıması yoluyla üç ila 6 hafta içinde xenogeneik graft-versus-host hastalığı (GvHD) geliştirir; NSG-MHC-I/II-null varyantları bunu kısmen hafifletir²². hu-CD34 fareleri daha uzun süreli çalışmalara izin verir ancak uzatılmış bir yeniden yapılandırma süreci gerektirir ve insan miyeloid, NK veya stromal biyolojisini tam olarak yeniden üretmez.

Ortotopik ve metastaz modelleri

Varsayılan birinci basamak preklinik platform olmalarına rağmen, deri altı xenogreftler, insan tümör dokusunu doğal organ mikroçevresinden farklı olan biyolojik bir bağlama yerleştirir. Sırtın deri altı boşluğunun hücre dışı matris kompozisyonu, vasküler mimarisi, oksijen tansiyonu, stromal popülasyonları ve parakrin sinyalleşmesi; meme, pankreas, periton, kolon veya akciğerden farklıdır¹⁰. Ortotopik implantasyon, organa özgü mikroçevreyi geri kazandırır ve genellikle daha fazla cerrahi karmaşıklık ve görüntüleme tabanlı izleme ihtiyacı pahasına, doğal kanser ilerlemesini daha yakından recapitulate eden gelişmiş vaskülarizasyonu ve spontan metastazı destekler³⁹.

Ortotopik PDX teknikleri çeşitli tümör türlerine yayılmıştır. Meme kanseri PDX'i, spontan akciğer ve lenf nodu metastazını destekleyecek şekilde meme yağ pedine kurulur⁴⁰. Sekal veya kolonik duvara implante edilen kolorektal kanser PDX'i, lokal invazyonu ve karaciğer metastazını yeniden oluşturur³⁹. İntraperitoneal olarak uygulanan over kanseri PDX'i, yüksek dereceli seröz hastalığın karakteristik özelliği olan peritoneal yayılımı taklit eder⁴¹. Pankreasa implante edilen pankreatik duktal adenokarsinom PDX'i, desmoplastik stromal reaksiyonu ve erken lokal invazyonu yeniden oluşturur³². İki temel metastaz modelleme stratejisi kullanılır: tümör hücrelerinin, ekstravazasyon ve kolonizasyon gibi metastatik kaskadın sonraki aşamalarını değerlendirmek amacıyla intravasküler olarak verildiği deneysel metastaz modelleri ve ortotopik primer tümörlerin kaskadın tamamı üzerinden yayıldığı spontan metastaz modelleri¹⁴.

Standardizasyon, doğrulama ve çalışma tasarımı

Ksenogreft deneyleri dört raporlama ve çalışma tasarımı çerçevesiyle tanımlanmaktadır. PDX-MI; donör bilgileri, tümör kaynağı, konak suşu, implantasyon bölgesi, pasaj sayısı, tutunma oranı ile histolojik ve moleküler karakterizasyon dahil olmak üzere hasta kaynaklı modeller için minimum meta verileri belirler; menşei doğrulamak ve çapraz kontaminasyonu tespit etmek amacıyla model kalite kontrolü kapsamında kısa tandem tekrar (STR) kimlik doğrulaması yer alır¹⁹. MISHUM, benzer gereklilikleri insanlaşmış sistemlere genişleterek insan hematopoetik kök hücre veya PBMC kaynağı, kondisyonlama rejimi, konak suşu, akış sitometrisi ile doğrulanan rekonstitüsyon verimliliği ve GvHD izlemini kapsar²⁰. 2024 EurOPDX/INFRAFRONTIER konsensüsü olan OBSERVE (Oncology Best-practices: Signs, Endpoints and Refinements for In Vivo Experiments), daha geniş kapsamlı PREPARE ve ARRIVE 2.0 çerçevelerini tamamlayarak kemirgen kanser modellerine özgü iyileştirme ve refah rehberliği sağlar²³^,⁴². 2024 NCI PDXNet konsensüs önerileri, PDX farmakoloji deneyleri için çalışma tasarımını, tümör büyüme analizini ve yanıt kategorizasyonunu ele almakta ve halka açık bir analitik araçlar seti sunmaktadır⁴³.

Bu çerçeveler tam olarak uyumlu değildir ve modern bir ksenogreft çalışmasının PDX-MI, MISHUM, OBSERVE ve PDXNet önerilerinin gerekliliklerini aynı anda karşılaması gerekebilir. Uygulamada pasaj sayısı, tümör ölçüm formülü, konakçı kaynağı, doğrulama yöntemi ve önceden belirlenmiş analitik strateji sıklıkla ihmal edilmektedir⁴³. CDX, PDX ve insanlaştırılmış sistemleri kapsayan birleşik bir raporlama şeması hala karşılanmamış bir ihtiyaçtır. Genel erişime açık PDX depoları arasında, model tanımlama ve edinimini desteklemek amacıyla ilişkili genomik, histolojik ve farmakolojik verilerle birlikte birkaç bin modeli kolektif olarak kataloglayan NCI Hasta Türevli Modeller Deposu (PDMR), EurOPDX Veri Portalı ve PDX Finder yer almaktadır¹⁸. CDX çalışmaları rutin STR profilleme ve kontaminasyon kontrolü gerektirirken, PDX çalışmaları donör vakasıyla ilişkilendirme, mümkün olan yerlerde sürücü özelliklerin moleküler olarak doğrulanması ve pasajlar boyunca insan ile fare hücresel içeriğinin belgelenmesini gerektirir¹⁹. Tümör hacmi tahmini, açıkça belirtilmeksizin farklı formüllerin uygulanması nedeniyle çalışmalar arasında tutarsız kalmaya devam etmekte, bu durum tedavi etkisi tahminlerini değiştirmekte ve çalışmalar arası karşılaştırmayı zorlaştırmaktadır; bu nedenle büyüme metriklerinin, yanıt eşiklerinin, sansürleme kurallarının ve görselleştirme formatlarının standartlaştırılması, engraftman yöntemlerinin standartlaştırılması kadar önemlidir⁴³.

Genomik sadakat, klonal evrim ve translasyonel yorumlama

PDX, sürücü mutasyonlarını ve kopya sayısı manzaralarını erken pasajlar boyunca CDX'e göre daha sadık bir şekilde koruyarak; biyobelirteç geliştirme, direnç çalışmaları ve ko-klinik modelleme için kullanımını destekler⁴⁴. Bununla birlikte, pasajlama sırasında fareye özgü tümör evrimi, stromal değişim ve epigenetik yeniden programlama meydana gelir ve bazı görünür uyumsuzluklar, model kaynaklı sapmadan ziyade mekansal olarak heterojen tümörlerin subklonal örneklemesini yansıtır⁴⁵. Erken pasajlar, geniş çapta pasajlanmış materyale göre daha güçlü biyolojik uygunluk sağlasa da, her ikisi de implantasyon bölgesi, konakçı immünitesi ve önceki tedavilerin seçici baskılarıyla şekillenir⁴⁵. Buradan iki pratik ilke doğar: PDX modelleri statik kabul edilmek yerine boylamsal olarak karakterize edilmeli ve model seçiminin önemli alt sonuçları olduğu durumlarda sekanslama, histopatoloji, transkripsiyonel profilleme ve tedavi yanıtının entegrasyonu önerilir⁴⁴.

İnsanileştirilmiş fare modelleri ve immüno-onkoloji uygulamaları

İnsan PBMC'leri, CD34⁺ HSC'leri veya BLT dokusu ile yeniden oluşturulan insanlaştırılmış sistemler, konvansiyonel PDX konakçılarının bozulmamış bir insan immün mikroçevresini modelleme yetersizliğini gidermektedir. hu-PBMC modelleri hızlı T-hücresi yeniden oluşumu sağlar ancak üç ila altı hafta içinde gelişen ksenojenik GvHD ile sınırlıdırlar; hu-CD34 modelleri çok hatlı yeniden oluşum için 8–16 hafta gerektirir ancak daha uzun süreli çalışmaları destekler⁹. İnsan sitokin transgenlerinin eklenmesi, spesifik immün hatların yeniden oluşumunu daha da iyileştirmiştir. NSG-SGM3 fareleri (insan IL-3, GM-CSF ve SCF için transgenik), miyloid hücre ve mast hücresi gelişimini destekler⁴⁶. Rag2⁻/⁻ Il2rg⁻/⁻ arka planına sahip MISTRG fareleri (M-CSF, IL-3, GM-CSF, SIRPα ve trombopoietin için insanlaştırılmış) ve MISTRG6 fareleri (ek olarak IL-6 için insanlaştırılmış), şu anda mevcut olan en kapsamlı insan miyloid, NK ve doku makrofajı yeniden oluşumunu sağlar ve diğer suşların kabul edemediği yetişkin kemik iliği kaynaklı hematopoetik kök ve progenitör hücrelerin engraftmanını destekler⁴⁷. NOG-EXL fareleri (NOG arka planında insan IL-3 ve GM-CSF için transgenik), NSG-SGM3'ten daha düşük sitokin seviyelerinde miyloid ve mast hücresi yeniden oluşumunu destekler; bu durum daha iyi uzun vadeli sağkalım ve daha hafif seyreden makrofaj aktivasyon sendromu ile sonuçlanarak, onları uzatılmış insanlaştırma ve tümör çalışmalarına daha uygun hale getirir. İnsan T hücreleri nakledilmiş insanlaştırılmış fareler, sitokin salınım sendromunun (CRS) modellenmesini sağlayarak bispesifik T-hücresi bağlayıcıların, CD3 hedefli antikorların ve ilgili T-hücresi aktive eden biyolojiklerin güvenlik profilinin preklinik karakterizasyonuna olanak tanır. Evrensel olarak üstün olan tek bir suş yoktur; seçim, ilgilenilen immün hat ve çalışma süresine göre yapılır.

En yüksek sadakatli konfigürasyon, hastayla eşleşen hematopoetik hücrelerin ve tümör dokusunun birlikte nakledildiği ve böylece immün ve tümör bölmeleri arasındaki MHC uyumsuzluğunun ortadan kaldırıldığı otolog humanize PDX modelidir⁴⁷. Chiorazzi ve meslektaşları 2023 yılında, otolog MISTRG6 PDX modellerinin tümör mikroçevresine infiltre olan insan doğuştan gelen ve adaptif immün popülasyonlar oluşturduğunu, CD8⁺ T hücrelerindeki aktivasyon ve tükenme programlarını yeniden kurguladığını ve inhibisyonu artırılmış tümör büyümesini engelleyen VEGF-A kaynaklı pro-tümör myeloid imzasını ürettiğini kanıtlayarak, bu konfigürasyonun immünoterapi değerlendirmesi için bir platform olduğunu doğrulamıştır⁴⁷. Phoon ve meslektaşları bu yaklaşımı melanomla genişleterek, otolog PBMC-humanize PDX modellerinin kontrol noktası blokajına ve mühendislik ürünü IL-2 sitokinlerine verilen yanıttaki hasta arası değişkenliği yakaladığını göstermişlerdir⁴⁸^,⁴⁹. Paralel bir otolog yaklaşım olan, ex vivo genişletilmiş hastadan türetilmiş tümör infiltre eden lenfositlerin (TIL'ler) eşleşmiş PDX tümörleri taşıyan farelere adoptif transferi, melanom ve diğer solid tümörlerde TIL terapi etkinliğini modellemek için kullanılmıştır⁵⁰.Buna rağmen, humanize sistemlerdeki immünoterapi çalışmalarının yorumlanması dikkat gerektirir: birçok immün kontrol noktası antikoru (örneğin, anti-CTLA4, anti-PD1) türe özgü çapraz reaktiviteye sahiptir, dendritik hücre fonksiyonu ve antijen sunumu çoğu humanize suşta eksik kalmaktadır ve tersiyer lenfoid organlar ile tam fonksiyonel germinal merkezler gibi yapılar nadiren yeniden oluşmaktadır⁵¹.

CAR-T hücre tedavisi ve ksenogreft modelleri

CAR-T hücresi tedavisi, hematolojik maligniteler için çok sayıda düzenleyici onay almıştır ve CDX veya PDX tümörleri taşıyan immün yetersiz farelerde yapılan xenograft değerlendirmesi, insan CAR-T ürünlerinin klinik translasyonu öncesindeki standart preklinik platformdur⁵². NSG sınıfı konakçıların immünolojik eksikliği; makrofaj aktivasyonunu, dendritik hücre çapraz sunumunu ve regülatör T-hücre aracılı baskılanmayı deneysel sistemin dışında bırakır ve murin xenograftlar, daha sonra hastalarda gözlemlenen sitokin kaynaklı sistemik toksisiteyi öngörmemiştir⁵². 422 klinik çalışmanın ve 3.157 preklinik çalışmanın 2025 tarihli sistematik incelemesi ve meta-analizi, CAR-T xenograft modellerindeki preklinik etkinlik sinyallerinin büyük ölçüde homojen ve antigenden bağımsız olduğunu ve klinik çalışmalardalele sonradan başarılı veya başarısız olan CAR konstrüktları arasında ayrım yapmadığını rapor etmiştir⁵³. Fløe ve meslektaşları 2025 yılında, sitokin sinyallemesi, antijen yoğunluğu, T-hücre reseptör repertuvarı ve tümör-immün etkileşimi açısından türler arası farkların CAR-T xenograft verilerinin translasyonel kapasitesini sınırladığını ve yayınlanmış preklinik CAR-T çalışmalarının yaklaşık %4'ünde syngeneic modellerin kullanıldığını belgelemişlerdir⁵²^,⁵³. Sitokin salınım sendromu (CRS) ve immün efektör hücre ilişkili nörotoksisite sendromu (ICANS), standart NSG xenograftlarında yeniden üretilemez. NSG-SGM3 konakçılarda yapılan mekanistik çalışmalar, CRS'nin öncelikle monosit kaynaklı IL-1 ve IL-6 tarafından tetiklendiğini, IL-1 ve IL-6'nın CRS ile nörotoksisite için farklı şekilde gerekli olduğunu göstermiştir. Ayrıca, GM-CSF nötralizasyonu, CAR-T antitümör aktivitesini korurken CRS ve nöroinflamasyonu azaltır. Bu yolaklar, konvansiyonel NSG tabanlı xenograftlardan ziyade sitokin-transgenik ve otolog humanize konfigürasyonlarda yakalanmaktadır. Syngeneic murin CAR-T modelleri, insan hedef biyolojisi yerine murin hedef biyolojisine bağımlılık pahasına, CAR-T etkileşimlerinin bozulmamış bir konakçı immün sistemi ile değerlendirilmesine olanak tanıyan tamamlayıcı bir platform sağlar. Xenograft tabanlı değerlendirmeler, NSG konakçılardaki B-ALL ve B-NHL modellerine karşı aktivitenin kalıcı klinik yanıtlarla örtüştüğü CD19 hedefli CAR-T tedavisinin klinik translasyonunu desteklemiştir⁵⁴.

İlaç geliştirme, biyobelirteç keşfi ve yapay zeka destekli translasyon

PDX modelleri, klinik ilaç yanıtlarını CDX veya GEMM'lerden daha yüksek bir güvenilirlikle tahmin etmeyi amaçlar. Gao ve meslektaşlarının 2015 Novartis PDX klinik çalışmasında (PCT), yaklaşık 1.000 PDX modeli, 62 tedavi rejimi ve altı endikasyon genelinde 1 × 1 × 1 tasarımı uygulanmış ve yerleşik ve yeni direnç mekanizmalarıyla birlikte genotip-yanıt ilişkileri tanımlanmıştır¹². 1 × 1 × 1 konseptinin bireysel hasta düzeyine genişletilmesi, genellikle PDX rehberliğindeki kararları ikinci veya üçüncü basamak tedaviye konumlandıran 3-6 aylık bir kurulum süreci ile sınırlanmaktadır¹⁰. PDX çalışmaları; kolorektal kanserde anti-EGFR direncini öngören KRAS mutasyonu, NSCLC tirozin kinaz inhibitör seçimi için EGFR aktive edici ve T790M mutasyonları, meme ve mide kanserinde HER2 amplifikasyonu ve over kanserinde platin direnci dahil olmak üzere valide edilmiş klinik biyobelirteçlere katkıda bulunmuştur¹⁰.

Geniş PDX ilaç yanıt veri setleri, ilaç yanıt tahmininde makine öğrenimi yaklaşımlarına olanak sağlamıştır. Yang ve meslektaşları, 2025 yılında, cetuximab, paclitaxel ve gemcitabine üzerinden değerlendirilen ve PDX transkriptomik verilerini hasta düzeyindeki yanıt tahminlerine dönüştürmek için denetimsiz alan adaptasyonu kullanan bir derin öğrenme çerçevesi olan TRANSPIRE-DRP'yi tanımlamışlardır⁵⁵. Tosca ve meslektaşları, 2024 yılında, on bir solid kanser türünde tedavi edilmemiş hasta popülasyonlarında tümör hacmi iki katına çıkma süresini vele progresyonsuz sağkalımı tahmin etmek için PDX tümör büyüme hızlarını allometrik olarak ölçeklendiren bir translasyonel modelleme çerçevesi yayınlamışlardır; tahmin edilen tümör hacmi iki katına çıkma süresi medyanlarının %91'i klinik gözlemlerin 1,5 katı dahilinde gerçekleşmiştir⁵⁶. Çözülmemiş zorluklar devam etmektedir: biyobankalarda nakledilebilir tümörlere yönelik seçim yanlılığı, sınırlı prospektif klinik doğrulama ve yapay zeka kaynaklı preklinik kanıtlar için tanımlanmış bir düzenleyici yolun yokluğu³³^,⁵⁵.

Xenogreft platformları, tek bir rol için yarışmak yerine, geliştirme aşamalarının farklı evrelerinde farklı translasyonel sorulara yanıt verir. CDX modelleri, erken dönem mekanistik çalışmalar ve yüksek kapasiteli taramalar için merkezi önemini korumaktadır; PDX modelleri, biyobelirteç doğrulaması ve klinik yanıt modellemesi için gerekli olan genomik sadakati ve hastalar arası heterojenliği sağlar; humanize edilmiş ve otolog humanize konfigürasyonlar, konvansiyonel xenogreftlerin yanıtlayamadığı immünoterapiye özgü soruları ele alır ve organoid tabanlı platformlar, doku miktarı kısıtlı olduğunda ex vivo kapasiteyi artırır; bu platformlar toplu olarak yeni, yerleşik ve alternatif kanser terapötiklerinin preklinik değerlendirmesini destekler⁵⁷^,⁵⁸^,⁵⁹.TRANSPIRE-DRP gibi yapay zeka ve makine öğrenimi çerçeveleri ile translasyonel PK/PD modelleri, artık PDX ilaç yanıt verilerini hasta düzeyindeki yanıt öngörüleriyle ilişkilendirmektedir, ancak bunların klinik faydası, temel teşkil eden model açıklamasının (notasyonun) kalitesine ve standardizasyonuna bağlıdır. Çözülmemiş temel sorunlar; öngörücü geçerlilik, raporlama tekrarlanabilirliği, biyobanka temsil gücü ve yapay zekadan elde edilen preklinik kanıtların düzenleyici durumudur. İlerleme, yeni model kategorilerinin getirilmesinden ziyade, uyumlu üst veriler, boylamsal sadakat değerlendirmesi ve şeffaf çapraz platform entegrasyonu ile desteklenen mevcut modellerin disiplinli kullanımına bağlı olacaktır.

Sonuçlar

Xenogreft modelleri, yerleşmiş hücre hatlarının basit deri altı implantlarından; CDX ve PDX modellerini, ortotopik ve metastatik varyantları ve otolog konfigürasyonlar dahil olmak üzere humanize edilmiş immün-rekonstitüe sistemleri kapsayan çok yönlü bir deneysel çerçeveye evrilmiştir. Bu evrime, genomik manzara, intratümöral heterojenlik ve tümör mikroçevresi açısından insan kanser biyolojisine olan sadakatin, preklinik öngörü değerinin temel belirleyicisi olduğunun giderek daha fazla fark edilmesi yön vermiştir.

CDX modelleri; doz optimizasyonu, PK/PD karakterizasyonu, tümör büyüme inhibisyonu değerlendirmesi ve sağkalım son nokta değerlendirmesi için tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir veriler sağlayarak, erken evre ilaç değerlendirmesi için en yaygın kullanılan ve maliyet etkin in vivo platform olarak preklinik onkolojinin merkezinde yer almaya devam etmektedir. PDX modelleri; biyobelirteç keşfi, ko-klinik çalışma tasarımı ve donör genomik ile histolojik özelliklerinin korunmasına dayanan farmakolojik uygulamalar için gerekli olan sadakati sağlar. Nude ve SCID'den başlayıp NSG, NOG, NRG ve BRG'ye kadar uzanan ve yeni gelişen SRG sıçanını da kapsayan immünodefisyans hiyerarşisi, engraftman izin verme kapasitesinin kademeli olarak geliştirilmesini yansıtmaktadır. Tür düzeyindeki immünolojik kısıtlamalar devam etse de, humanize ve otolog konfigürasyonlar bu platformları immün kontrol noktası inhibitörleri, bispesifik antikorlar ve CAR-T hücre tedavisi değerlendirmelerine genişletmektedir.

Preklinik translasyonun iyileştirilmesi, titiz bir çalışma tasarımı ve standardize edilmiş raporlama gerektirir. PDX-MI, MISHUM, OBSERVE ve NCI PDXNet konsensüs önerileri gerekli raporlama çerçevelerini sunmaktadır; araştırmacılar, dergiler ve finansman kuruluşları tarafından tutarlı bir şekilde benimsenmesi, etkinliğin kritik belirleyicisi olmaya devam etmektedir. Xenograft biliminin seyri dört öncelikte odaklanmaktadır: tüm platformlarda standardize edilmiş raporlama, translasyonel soruyla uyumlu rasyonel platform seçimi, humanize model mühendisliğinin sürekli olarak geliştirilmesi ve büyük ölçekli PDX veri setlerini klinik olarak uygulanabilir yanıt öngörülerine dönüştüren AI tabanlı translasyon çerçeveleri.

Ksenogreft ve otohton fare modelleri diyagramı; zaman çizelgeleri, avantajlar, sınırlamalar; onkoloji araştırmaları.
Şekil 1: Ksenogreft fare modelleri: kuruluma ve sonuç okumaya kadar olan zaman çizelgeleri ile karşılaştırmalı avantajlar ve sınırlamalar. Başlangıçtan deneysel sonuç okumaya kadar olan zaman çizelgeleri, onkoloji ilaç geliştirme süreçlerinde kullanılan temel preklinik platformlar üzerinden, konakçı bağışıklık durumuna göre gruplandırılarak gösterilmiştir. Üst panel, immün yetmezliği olan konakçılardaki ksenogreft modellerini kapsar: deri altı ve ortotopik veya yayılmış hücre hattı türevli ksenogreftler (CDX), deri altı hasta türevli ksenogreftler (PDX), renal kapsül altı PDX (PDX-SRC), hasta türevli ortotopik ksenogreftler (PDOX), organoid türevli ksenogreftler (ODX) ve humanize PDX (huPDX). Alt panel, immünokompetan ve otohton platformları kapsar: syngeneic modeller, genetiği değiştirilmiş fare modeli türevli allogreftler (GDA) ve genetiği değiştirilmiş fare modelleri (GEMM). Her platform için deneysel aşamalar renklerle kodlanmıştır (alıştırma, implant alımı, organoid kültürü, engraftman ve büyüme, pasaj, humanizasyon ve tedavi/sonuç okuma; veya otohton modeller için üretim ve tümör latansı/tedavi/sonuç okuma) ve yaklaşık toplam süreler hafta cinsinden belirtilmiştir. Platforma özgü avantajlar ve sınırlamalar sağ panelde özetlenmiştir. Zaman çizelgeleri, Altogen Labs'te uygulanan standart çalışma prosedürlerini temsil eder ve literatürde yayınlanmış aralıklarla uyumludur (https://altogenlabs.com/xenograft-models); gerçek süreler tümör tipine, konakçı suşuna, çalışma tasarımına ve engraftman kinetiğine göre değişiklik gösterir. BLI, biyolüminesans görüntüleme; GvHD, greft versus konakçı hastalığı; HSC, hematopoetik kök hücre; IO, immüno-onkoloji; MRI, manyetik rezonans görüntüleme; NSCLC, küçük hücreli dışı akciğer kanseri; PBMC, periferik kan mononükleer hücresi; SC, deri altı; TME, tümör mikroçevresi; TNBC, triple-negatif meme kanseri. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

In vivo, in vitro çalışmalar; akış şeması; ilaç etkinliği, toksisite değerlendirmesi; ADME, PK analiz yöntemleri.
Şekil 2: Entegre preklinik onkoloji iş akışı: in vitro etkinlikten Araştırma Yeni İlaç (IND)-etkinleştirici çalışmalara kadar. Dört ardışık aşama halinde düzenlenmiş, kademeli preklinik ilaç geliştirme hattının şeması. In vitro etkinlik; hedef etkileşimini (IC₅₀, K_D), NCI-60 ve hastalığa özgü hatlar dahil olmak üzere hücre hattı panelleri genelindeki antiproliferatif aktiviteyi, hastadan türetilmiş hücreleri (PDC), mekanistik ve yolak analizlerini, üç boyutlu modelleri ve hastadan türetilmiş tümör organoidlerini (PDTO), migrasyon ve invazyon analizlerini, sitokin ve immün profillemeyi, anjiyogenez ve kanser kök hücre analizlerini, klonojenik analizleri, selektivite profillemesini, immün ko-kültür analizlerini, direnç modellemesini, biyobelirteç tanımlamasını, hedef ekspresyon profillemesini, farmakodinamik biyobelirteç okumalarını ve kombinasyon çalışmalarını kapsar. In vivo CDX; doz optimizasyonu, PK/PD karakterizasyonu, tümör hacmi ve TGI değerlendirmesi, parsiyel ve tam yanıt sınıflandırması (PR/CR), sağkalım son noktaları (OS, EFS, TTE), multimodal görüntüleme (BLI/IVIS, MRI, PET/CT), vücut ağırlığı kaybı (BWL) ve klinik belirtiler dahil olmak üzere tolerabilite okumaları, moleküler son noktalar (IHC, ELISA, WES, akış sitometrisi, RNA-seq, metastaz sayıları) ve dolaşan tümör hücresi (CTC) sayımını kapsar. Gelişmiş in vivo platformlar; subkutan ve ortotopik PDX'i, subrenal kapsül (SRC) PDX'i, humanize PDX'i, immüno-onkoloji kıyaslamaları için syngeneic modelleri, GEMM ve GDA'yı, ODX'i, kemirgen dışı ksenogreft modellerini, içi boş fiber analizlerini (HFA), PDX fare klinik çalışmalarını (MCT) ve direnç/nüks modellerini içerir. IND-etkinleştirici çalışmalar; tek ve tekrarlanan doz GLP toksikolojisini, toksikokinetiği, güvenlik farmakolojisini, lokal toleransı, genotoksisiteyi, immünotoksisiteyi, reprodüktif ve gelişimsel toksisiteyi, insanda ilk (FIH) doz projeksiyonunu, sitokin salınım değerlendirmesini ve risk bazlı fototoksisite değerlendirmesini içerir. Paralel kimya, imalat ve kontroller (CMC) ile absorbsiyon, distribüsyon, metabolizma ve ekskresyon/farmakokinetik (ADME/PK) karakterizasyonu; in silico PBPK ve IVIVE modellemesini, çözünürlük ve stabiliteyi, permeabilite ve P-glikoprotein (P-gp) effluksunu, sitokrom P450 (CYP) inhibisyon ve indüksiyonunu, metabolik analizleri, in vivo PK'yı, plazma protein bağlanmasını, maruziyet-yanıt modellemesini, doku distribüsyonunu, insan PK öngörüsünü, metabolit tanımlamasını ve ilaç-ilaç etkileşimi (DDI) risk değerlendirmesini içerir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Açıklamalar

Yazar, preklinik onkoloji araştırma hizmetleri sunan bir sözleşmeli araştırma kuruluşu olan Altogen Labs (Austin, TX, ABD) bünyesinde çalışmaktadır. Şekil 1 ve Şekil 2, yazar tarafından oluşturulmuş orijinal şemalardır. Şekiller, Altogen Labs standart operasyon prosedürlerinden türetilen zaman çizelgelerini ve iş akışlarını içermektedir. Herhangi bir çıkar çatışması beyan edilmemiştir.

Kaynaklar

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.
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.
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.
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.
Jung J. Human tumor xenograft models for preclinical assessment of anticancer drug development. Toxicol Res. 2014;30(1):1-5.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Khanna C, Hunter K. Modeling metastasis in vivo. Carcinogenesis. 2005;26(3):513-523.
Ribatti D. The chick embryo chorioallantoic membrane (CAM) assay. Reprod Toxicol. 2017;70:97-101.
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.
Drost J, Clevers H. Organoids in cancer research. Nat Rev Cancer. 2018;18(7):407-418.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Flanagan SP. "Nude", a new hairless gene with pleiotropic effects in the mouse. Genet Res. 1966;8(3):295-309.
Rygaard J, Povlsen CO. Heterotransplantation of a human malignant tumour to "Nude" mice. Acta Pathol Microbiol Scand. 1969;77(4):758-760.
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.
Shoemaker RH. The NCI60 human tumour cell line anticancer drug screen. Nat Rev Cancer. 2006;6(10):813-823.
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.
Liu M, Yang X. Patient-derived xenograft models: current status, challenges, and innovations in cancer research. Genes Dis. 2025;12(5):101520.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Hoffman RM. Patient-derived orthotopic xenografts: better mimic of metastasis than subcutaneous xenografts. Nat Rev Cancer. 2015;15(8):451-2.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Wunderlich M, Chou FS, Sexton C, et al. Improved multilineage human hematopoietic reconstitution and function in NSGS mice. PLoS One. 2018;13(12):e0209034.
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.
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.
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.
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.
Morton JJ, Bird G, Refaeli Y, et al. Humanized mouse xenograft models: narrowing the tumor-microenvironment gap. Cancer Res. 2016;76(21):6153-6158.
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.
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.
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.
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.
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.
Ovcharenko D, Mukhin D, Ovcharenko G. Alternative cancer therapeutics: unpatentable compounds and their potential in oncology. Pharmaceutics. 2024;16(9):1237.
Altogen Labs. Xenograft models in oncology: CDX, PDX, organoids, and humanized immuno-oncology platforms. Austin (TX): Altogen Labs; https://altogenlabs.com/xenograft-models/
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.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

Hasta Kaynaklı Xenograft Hücre Hattı Xenograftı Tümör Yerleştirme İmmünodeficient Fareler Tümör Mikroçevresi Translasyonel Onkoloji Biyobelirteç Keşfi CAR-T Tedavisi