尽管数十年的研究证明建立人类嗜铬细胞瘤和副神经节瘤 (PPGL) 细胞系尤为困难,但目前还有其他可靠的临床前 PPGL 模型可用。本综述总结了这些模型,以及我们最近使用患者来源的 PPGL 原代培养物建立的个性化药物筛选平台。当前可用的 PPGL 模型包括小鼠和大鼠 PPGL 细胞系(其中只有一个细胞系(PC12)可通过细胞库公开访问)和 PPGL 动物模型(其中患者来源的异种移植模型很有前景但建立起来很复杂)。我们已经开发出下一代人类 PPGL 原代培养物实施方案,能够根据肿瘤独特的遗传、生化、免疫组织化学和临床特征进行可靠和个性化的药物筛选,以及对肿瘤药物反应性的个体化分析。总体而言,可靠的 PPGL 模型(包括患者来源的原代培养模型)对于推进 PPGL 领域的临床前研究至关重要。© 2024 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
嗜铬细胞瘤和paragangliomas(PPGL)是少见的神经内分泌肿瘤,衍生自Chromaffin细胞,其中80-85%起源于肾上腺髓质,肾上腺肾上腺外染色体组织(Paragangangliomas)(paragangliomas)。大约30 - 40%的PPGL具有遗传成分,使其成为遗传易感性最大的肿瘤类型之一。遗传研究的最新进展已将PPGL分为三个分子簇:相关,激酶信号和WNT信号途径变体。特别地,检测SDHB相关的肿瘤表明转移性疾病的风险增加,这可能会影响高怀疑转移和影响靶向治疗策略的患者功能成像的决策。PPGL的诊断主要依赖于生化测试,测量儿茶酚胺或血浆或尿液中的代谢物。但是,分子测试,功能成像和靶向疗法具有大大提高的诊断精度和管理。基于遗传培养的个性化治疗方法正成为这些肿瘤的临床管理不可或缺的一部分。In South American countries like Colombia, functional imaging techniques such as positron emission tomography/computed tomography (PET/ CT) with tracers like 18F-DOPA, 18F- fl uorodeoxyglucose (18F-FDG), and 68Ga- DOTA-conjugated somatostatin receptor-targeting peptides (68Ga-DOTA-SST) are used to guide follow-up and treatment策略。最近的临床试验显示了对用lutetium-177 dotatate的放射性核素治疗用于68ga-dota-SST PET/CT扫描中出现摄取的患者,而由于高成本和可用性,接受131-MIBG治疗的机会仍然有限。
摘要背景是von Hippel-Lindau(VHL)疾病患者的新发现的VHL基因的生殖线突变的发生率以及尚不清楚paragangliomamoma或pheocholomopytomamoma(PPGL)的患者。方法我们研究了一个大型国际多中心队列,由1167例患者进行了阴性基因检测。Germline DNA from 75 patients with a single tumour of the VHL spectrum ('Single VHL tumour' cohort), 70 patients with multiple tumours of the VHL spectrum ('Multiple VHL tumours' cohort), 76 patients with a VHL disease as described in the literature ('VHL-like' cohort) and 946 patients with a PPGL were screened for E1' genetic variants.在12例患者中检测到E1中的六种不同的遗传变异。两个被归类为致病性,3个为未知意义的变体,1个变体为良性。在7名无关患者中发现了RS139622356,但在基因组聚集数据库的31例患者中只有16名患者(p <0.0001)中描述了这种变体可能是复发突变,或者可能是一种修饰剂突变,或者赋予了VHL Empscer肿瘤和癌症的风险。结论VHL E1'隐秘外显子突变贡献了1.32%(1/76)的“ VHL-like”队列,至0.11%(1/946)的PPGL队列,并应在VHL临床疑问的患者中进行筛选,并添加到下一代序列测试(NGS)的临床疑问中。我们的数据突出了研究在深内含子序列中鉴定的变体的重要性,这些变体仅通过检查基因/外部的编码序列而遗漏。通过将全基因组测序实施到临床实践中,可能会更频繁地检测和研究这些变体。
内分泌疾病,包括糖尿病,甲状腺功能障碍和其他激素失衡,对全球疾病负担显着贡献(1)。这些疾病不仅会影响公共卫生,而且会导致长期残疾和受影响个体的生活质量降低(1)。这些疾病的患病率正在增加,尤其是在人口老龄化和代谢疾病发生率增加的情况下(2,3)。这些疾病可能是由单个基因(孟德尔或单基因疾病)中的罕见变异引起的,由多种遗传变异的综合作用,或环境和生活方式因素(2型糖尿病型糖尿病或肥胖)引起的。新技术(例如基因疗法)在无法用传统药物有效治疗疾病时会提供希望。当已知遗传疾病的病因时,这是可能的。因此,在基因治疗药物的帮助下,将基因的功能副本引入了人体,从而减慢了疾病的进展,在某些情况下甚至可以取得显着改善(4)。近年来,技术的进步促进了广泛种群的基因组多样性的特征(5)。下一代测序(NGS)和基因组广泛的关联研究(GWASS)已被强烈用于研究内分泌疾病的遗传基础(6-9)。为提高诊断,预后和遗传咨询的准确性,越来越多地认识到具有特定诊断患者(12)患者的变异数据库的重要性。然而,使用美国医学遗传学学院和分子病理学协会(ACMG/AMP)广泛推荐的标准对识别变体的解释是具有挑战性的,因为在大多数数据库中,与规格变体相关的详细表型信息在大多数数据库中受到限制(11)。此类数据库构成了遗传变异的系统组织的存储库,并补充了临床数据(13)。通过允许共享有关基因,变体和病理表型的信息,他们促进了研究人员,临床医生和患者之间的沟通(11)。先前的研究创建了数据库,其中包括与特定内分泌病有关的遗传变异。例如,MARGRAF等人开发的MEN2 RET数据库。是一个可公开访问的数据库,其中包含与MEN2综合征以及相关临床数据相关的所有RET序列变体(14)。“ NGS和PPGL研究小组”还收集并在SDHB基因中进行了分类,这是负责