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北航常凌乾團隊Adv. Sci.:面向腫瘤轉(zhuǎn)移預(yù)防和治療的納米細胞芯片

來源:化學加APP      2025-06-25
導(dǎo)讀:腫瘤轉(zhuǎn)移是導(dǎo)致癌癥患者死亡的首要因素。有效防治腫瘤轉(zhuǎn)移成為延長患者生存期的關(guān)鍵所在。由于腫瘤具有高度異質(zhì)性,轉(zhuǎn)移灶主要由侵襲性極強的腫瘤細胞亞群所形成。通過篩選這些侵襲性亞群并解析其潛在作用機制,可為抑制腫瘤轉(zhuǎn)移提供重要理論依據(jù)。然而,現(xiàn)有的篩選方法多依賴于單一或少量生物標志物,難以精準區(qū)分由復(fù)雜遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)決定的異質(zhì)性亞群。此外,受限于對腫瘤亞群認知的不足,傳統(tǒng)抗腫瘤轉(zhuǎn)移治療手段(包括化療藥物和免疫檢查點抑制劑)在實現(xiàn)高效靶向和精準清除方面仍面臨重大挑戰(zhàn)。
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正文

針對腫瘤細胞異質(zhì)性精準篩選等問題,北京航空航天大學常凌乾 / 董再再,北京大學腫瘤醫(yī)院吳楠、首都醫(yī)科大學附屬北京友誼醫(yī)院陳曦(共同通訊作者)合作報道了一種用于腫瘤細胞進化篩選和電重塑的納米平臺SEE Platform)。該系統(tǒng)能夠異質(zhì)性腫瘤樣本中侵襲性細胞亞群進行無創(chuàng)篩選,并且通過獨特的納米孔聚焦電場技術(shù)對細胞進行基因改造,產(chǎn)生具有顯著增強的腫瘤靶向和治療功能的細胞外囊泡(EVs)。這些EVs有效激活巨噬細胞和T細胞的免疫應(yīng)答,在腫瘤轉(zhuǎn)移的預(yù)防和治療方面展現(xiàn)出顯著效果(1。成果以“A nano-electro-platform enabling evolutionary screening and remodeling of tumor cells for metastasis inhibition”為題,發(fā)表在《Advanced Science》上。論文第一作者為北京航空航天大學生物與醫(yī)學工程學院博士研究生劉馮,首都醫(yī)科大學附屬北京胸科醫(yī)院孫宏博士以及北京大學腫瘤醫(yī)院劉冰博士。 

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1.  SEEPlatform的設(shè)計及抑制腫瘤轉(zhuǎn)移的原理。

SEE成功實現(xiàn)了對肺癌細胞侵襲性亞群的高效篩選,實驗證實該亞群細胞表現(xiàn)出顯著的遷移和侵襲能力。通過單細胞測序分析,進一步鑒定了高侵襲性細胞的關(guān)鍵基因,這些基因主要參與腫瘤免疫逃逸相關(guān)通路,為闡明腫瘤轉(zhuǎn)移的分子機制提供了重要線索2

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2.  SEE平臺篩選的細胞測序分析。

基于上述發(fā)現(xiàn),研究團隊利用SEE平臺對該類細胞進行了精準的免疫治療分子遞送和基因改造。通過收集改造后細胞分泌的EVs,并充分利用其固有的腫瘤歸巢特性,成功實現(xiàn)了靶向性免疫治療(3)。這種創(chuàng)新策略不僅保留了EVs的生物相容性,還顯著提升了其腫瘤靶向和治療效率。 

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3進化篩選增強了EV對腫瘤細胞的靶向性。

為了評估SEE-EVs在體內(nèi)抑制腫瘤轉(zhuǎn)移的療效,研究團隊構(gòu)建了CDXPDX模型對其治療潛力進行了系統(tǒng)性評價。基于臨床實際治療場景,該研究設(shè)計了兩種不同的治療模式:轉(zhuǎn)移預(yù)防模式和轉(zhuǎn)移治療模式。在轉(zhuǎn)移預(yù)防模式中,藥物干預(yù)應(yīng)用于腫瘤切除術(shù)后,旨在消除殘留病灶或循環(huán)腫瘤細胞,從而預(yù)防轉(zhuǎn)移發(fā)生,這一策略主要適用于可手術(shù)切除的腫瘤患者。而在轉(zhuǎn)移治療模式中,藥物直接用于已確診轉(zhuǎn)移性腫瘤患者的治療。結(jié)果顯示,SEE-EVs在體內(nèi)表現(xiàn)出良好的生物相容性和安全性,表明其在藥物遞送方面具有廣泛的適用性。另外,經(jīng)IFN-γ mRNAPD-L1 siRNA工程化SEE-EVs,在轉(zhuǎn)移預(yù)防和轉(zhuǎn)移治療均表現(xiàn)出顯著的治療效果,其優(yōu)異的抗腫瘤性能為腫瘤免疫治療提供了新的策略。 

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4SEE-EVs用于腫瘤轉(zhuǎn)移特異性治療。

文獻詳情:

A Nano-Electro-Platform Enabling Evolutionary Screening and Remodeling of Tumor Cells for Metastasis Inhibition 
Feng Liu, Hong Sun, Bing Liu, Jing Zhang, Chengbao Wu, Shi Yan, Chengzheng Tai, Yihang Tong, Rongtai Su, Xiaowei Xiang, Han Wu, Fuqi Yao, Kuan Yang, Dedong Yin, Yuqiong Wang, Ao Xiao, Long Cheng, Xi Chen, Nan Wu, Zaizai Dong, Lingqian Chang
Adv. Sci. 2025
https://doi.org/10.1002/advs.202507684
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