麻省理工學院化學工程師設計了一種可植入的裝置，可立即提供許多藥物，允許研究人員確定哪些藥物對患者的腫瘤最有效。

一支工程師組織開發了一種新的植入設備，允許醫生測試癌癥藥物的有效性，并在開始系統化療施用之前對每位患者最適合的藥物。

100多種藥物已被批準治療癌癥，但預測哪些有助于特定患者的患者是一種不精確的科學。

在麻省理工學院開發的新設備可能會改變這一點。植入裝置，關于大米粒的尺寸，可以攜帶多劑量多達30種不同的藥物。將其植入腫瘤并讓藥物擴散到組織中后，研究人員可以測量每一個殺死患者的癌細胞的有效性。

奧利弗·喬納斯（MIT的Koch Instocions indopry Author Thisto Authory）在4月22日在線版科學翻譯醫學中的紙張中的一篇文章中，奧利弗·喬納斯表示，這種裝置可以消除現在參與選擇癌癥治療的猜測。

“你可以用它來測試一系列可用藥物，并選擇最合適的人，”喬納斯說。

本文的高級作者是Robert Langer，David H. Koch教授和科學院學院，醫學工程研究所和化學工程系;邁克爾·西瑪，麻省理工學院大衛·赫科教授，科赫研究所和材料科學與工程系。

把實驗室放在患者身上

大多數常用的癌癥藥物通過破壞DNA或以其他方式干擾細胞功能來工作。最近，科學家們還開發了更具針對性的藥物，旨在殺死攜帶特定遺傳突變的腫瘤細胞。然而，通常難以預測特定藥物是否在近待患者中有效。

在某些情況下，醫生提取腫瘤細胞，在實驗室中生長它們，并用不同的藥物治療它們，以了解哪些藥物最有效。然而，該過程從其自然環境中去除細胞，這可以在腫瘤如何對藥物治療中發揮重要作用，Jonas說。

“我們認為善于嘗試的方法是基本上將實驗室放入患者身上，”他說。“這是安全的，您可以在本機微環境中進行所有敏感性測試。”

可以使用活組織檢查針植入由硬質晶體聚合物制成的裝置，植入患者的腫瘤中。植入后，藥物將200至300微米進入腫瘤，但不彼此重疊。任何類型的藥物都可以進入水庫，研究人員可以配制藥物，以便如果通過典型的遞送方法如靜脈注射液給藥，則達到癌細胞的劑量與他們接受的劑量相似。

在有一天的藥物暴露后，將植入物除外，以及圍繞其周圍的腫瘤組織的小樣本，并且研究人員通過將組織樣品切割并用可以檢測細胞死亡標記的抗體來分析藥物效果。增殖。

排名癌癥藥物

為了測試該設備，研究人員將其植入已接種人類前列腺，乳腺和黑色素瘤腫瘤的小鼠中。已知這些腫瘤對不同癌癥藥物不同的敏感性，麻省理工學院組隊的結果對應于先前看到的差異。

然后，研究人員用一種稱為三重陰性的乳腺癌測試了該裝置，其缺乏三種最常見的乳腺癌標記：雌激素受體，孕酮受體和HER2。這種形式的癌癥是特別侵略性的，并且沒有針對它的藥物靶向特定的遺傳標記。

使用該裝置，研究人員發現，三重陰性腫瘤對5種常用于治療它們的藥物不同。最有效的是紫杉醇，其次是多柔比星，順鉑，吉西他濱和拉帕替尼。當通過靜脈注射輸送這些藥物時，它們發現了相同的結果，這表明該裝置是藥物敏感性的準確預測因子。

在這項研究中，研究人員將單一藥物與彼此進行比較，但是該裝置還可用于通過將兩種或三種藥物放入同一水庫中來測試不同的藥物組合，但Jonas說。

“該裝置可以幫助我們在開始全身腫瘤前識別最佳的化療藥物和組合，而在開始系統的化療之前，與基于人口的統計數據進行選擇相反。這一直是腫瘤學社區的長期追求，邁向我們發展精確型癌癥治療的重要措施，“紀念斯隆威爾特癌癥中心的首席醫務官員和本文作者Jose Baselga說。

研究人員現在正在努力使設備更容易閱讀設備，同時它仍在患者內部，允許它們更快地獲得結果。他們還計劃明年在乳腺癌患者中發育臨床試驗。

“這是治療復雜癌癥的方法的令人驚嘆的進展，”Johns Hopkins醫學院神經外科和腫瘤學教授亨利布勒姆說，他沒有參與研究。“這項工作是轉型性的，因為它現在打開了將門用于真正個性化的藥物，其用于每個腫瘤的右藥物或藥物組合。”

此設備的另一種可能的應用是指導新癌癥藥物的開發和測試。研究人員可以創造有希望的化合物的幾種不同的變體，并在人類患者的小型試驗中一次測試它們，使他們能夠選擇最好的臨床試驗。

該研究由Kibur Medical和National Cancer Institut獲得資助。本文的其他作者是Heathar Landry，哈佛大學的研究生;杰森富勒，前麻省理工學院研究生; John Santini，Apogen Biotechnologies的總裁兼首席執行官;和羅伯特·龍頭，第三巖企業的合作伙伴。

出版物：Oliver Jonas等人，“一個植入的MicroDevice，以在腫瘤中進行體內藥物敏感性測試的高通量，”SCI。翻譯。Med。，2015年4月22日：卷。 7，問題284，p。 284ra57; DOI：10.1126 / scitranslmed.3010564

圖像：Eric Smith（Jose-Luis Olivares / MIT編輯）