基于TAMseq NGS和PDX技术的胃癌曲妥珠单抗选择性进化耐药规律及靶向干预研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    81772537
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    金科涛
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    H1821.肿瘤治疗抵抗
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2019-12-31

项目摘要

It is key important to monitor "variability" of a drug resistance pathway and "mobility" of the target of intervention of drug resistance to overcome the resistance of gastric cancer treated with trastuzumab. However, there are no effective monitoring methods and intervention strategies to overcome the resistance of gastric cancer treated with trastuzumab. In our previous work, we found a group of trastuzumab resistance related genes in gastric cancer using tagged-amplicon deep next-generation sequencing (TAMseq NGS). In this study, we are to simulate the dynamic process of selective evolution of drug resistance of trastuzumab using HER2-amplified patient-derived tumor xenografts models; to identify the mutations and the target of intervention of drug resistance in the treatment of gastric cancer with trastuzumab using TAMseq NGS; to provide the target genes of drug resistance in the treatment of gastric cancer with trastuzumab using circulating tumor DNA (ctDNA) based TAMseq NGS; to find out the drug resistance pathway and the target of intervention of drug resistance in the treatment of gastric cancer with trastuzumab; to provide the potential drugs to interfere drug resistance of trastuzumab. The aim of this study are to monitor "variability" of a drug resistance pathway and "mobility" of the target of intervention of drug resistance to realized the targeted interfere of the resistance of trastuzumab in gastric cancer patients; to establish a real-time dynamic monitoring and intervention strategy for the treatment of gastric cancer with trastuzumab based on PDX model and TAMseq NGS tto improve the clinical efficacy and prognosis of gastric cancer.
实现对胃癌曲妥珠单抗耐药的有效监控是克服其耐药的关键。目前临床缺乏有效的监控方法和干预策略。前期工作中我们利用标记扩增深度二代测序（TAMseq NGS）技术找到一组胃癌曲妥珠单抗耐药相关基因。本研究拟利用HER2扩增型胃癌患者来源肿瘤移植瘤（PDX）模型来实时模拟曲妥珠单抗治疗的耐药过程；利用TAMseq NGS技术进一步确定胃癌PDX模型经曲妥珠单抗治疗过程中出现的耐药基因和干预耐药靶点；为临床胃癌患者曲妥珠单抗耐药提供基于循环肿瘤DNA（ctDNA）的TAMseq NGS检测的目标基因，进而实时发现曲妥珠单抗治疗中出现的相关耐药途径和干预耐药靶点，为临床干预胃癌曲妥珠单抗耐药提示可选择的治疗药物。研究旨在实现胃癌曲妥珠单抗耐药途径和耐药靶点的实时监控和靶向干预耐药，为临床建立一种基于PDX模型和TAMseq NGS技术的胃癌曲妥珠单抗耐药的监控和干预策略，提高胃癌临床疗效和改善预后。

结项摘要

实现对胃癌曲妥珠单抗耐药的有效监控是克服其耐药的关键。目前临床缺乏有效的监控方法和干预策略。本研究利用HER2扩增型胃癌患者来源肿瘤移植瘤（PDX）模型来实时模拟曲妥珠单抗治疗的耐药过程；利用NGS技术确定胃癌PDX模型经曲妥珠单抗治疗过程中出现的耐药基因和干预耐药靶点，为临床干预胃癌曲妥珠单抗耐药提示可选择的治疗药物。本研究成功建立了HER2 扩增型胃癌PDX 移植瘤模型、并实现了曲妥珠单抗诱导耐药，同时对曲妥珠单抗耐药过程基于NGS技术和PDX模型的实时性动态化监测。采用NGS技术发现发现曲妥珠单抗耐药后肿瘤突变负荷（TMB）增加，出现高度微卫星不稳定（MSI-H、新发NF1基因突变。我们同期构建了免疫重建的胃癌曲妥珠单抗耐药PDX移植瘤模型，评价了免疫检查点抑制剂（Pembrolizumab）对该例PDX移植瘤模型的干预治疗作用。研究发现，采用Pembrolizumab对TMB高、MSI-H的曲妥珠单抗耐药的胃癌PDX移植瘤有效。研究结果为临床提示实时性干预曲妥珠单抗耐药的可选择药物。研究结果有望为临床建立一种基于胃癌PDX 模型和NGS 技术的胃癌曲妥珠单抗耐药的实时性动态化监控和干预策略，实现胃癌的精准化干预耐药，从而提高胃癌治疗的临床疗效和改善预后。

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（2）
Synergistic anti-tumor effects of Danshen injections in combination with chemotherapy and antiangiogenic therapy via alleviating tumor stroma fibrosis state.
丹参注射液联合化疗和抗血管生成疗法通过减轻肿瘤间质纤维化状态发挥协同抗肿瘤作用。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Int J Clin Exp Med.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Huanrong Lan;Zhonghai Guan;Ketao Jin;Yiding Chen
  • 通讯作者：
    Yiding Chen
A potential novel therapy for FGFR1- amplified pancreatic cancer with bone metastasis, screened by next generation sequencing and patient derived xenograft model.
通过下一代测序和患者来源的异种移植模型筛选出一种针对 FGFR1 扩增的骨转移胰腺癌的潜在新疗法。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Oncology Letters.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhonghai Guan;Huanrong Lan;Xuanwei Wang;Ketao Jin
  • 通讯作者：
    Ketao Jin

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

金科涛的其他基金

丹参联合化疗和VEGF靶向药物对结肠癌的协同作用及机制研究
  • 批准号：
    81374014
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    70.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
关闭
close
客服二维码