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針對(duì)腫瘤細(xì)胞異質(zhì)性精準(zhǔn)篩選等問(wèn)題，北京航空航天大學(xué)常凌乾 / 董再再，北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院吳楠、首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京友誼醫(yī)院陳曦（共同通訊作者）合作報(bào)道了一種用于腫瘤細(xì)胞進(jìn)化篩選和電重塑的納米平臺(tái)（SEE Platform）。該系統(tǒng)能夠對(duì)異質(zhì)性腫瘤樣本中侵襲性細(xì)胞亞群進(jìn)行無(wú)創(chuàng)篩選，并且通過(guò)獨(dú)特的納米孔聚焦電場(chǎng)技術(shù)對(duì)細(xì)胞進(jìn)行基因改造，產(chǎn)生具有顯著增強(qiáng)的腫瘤靶向和治療功能的細(xì)胞外囊泡（EVs）。這些EVs有效激活了巨噬細(xì)胞和T細(xì)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（圖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(xué)生物與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院博士研究生劉馮，首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京胸科醫(yī)院孫宏博士以及北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院劉冰博士。 

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

SEE成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)肺癌細(xì)胞侵襲性亞群的高效篩選，實(shí)驗(yàn)證實(shí)該亞群細(xì)胞表現(xiàn)出顯著的遷移和侵襲能力。通過(guò)單細(xì)胞測(cè)序分析，進(jìn)一步鑒定了高侵襲性細(xì)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(jī)制提供了重要線索（圖2）。

圖2.  SEE平臺(tái)篩選的細(xì)胞測(cè)序分析。

基于上述發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)利用SEE平臺(tái)對(duì)該類細(xì)胞進(jìn)行了精準(zhǔn)的免疫治療分子遞送和基因改造。通過(guò)收集改造后細(xì)胞分泌的EVs，并充分利用其固有的腫瘤歸巢特性，成功實(shí)現(xiàn)了靶向性免疫治療（圖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。 

圖3. 進(jìn)化篩選增強(qiáng)了EV對(duì)腫瘤細(xì)胞的靶向性。

為了評(píng)估SEE-EVs在體內(nèi)抑制腫瘤轉(zhuǎn)移的療效，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了CDX和PDX模型對(duì)其治療潛力進(jìn)行了系統(tǒng)性評(píng)價(jià)?；谂R床實(shí)際治療場(chǎng)景，該研究設(shè)計(jì)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(xì)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 mRNA和PD-L1 siRNA工程化的SEE-EVs，在轉(zhuǎn)移預(yù)防和轉(zhuǎn)移治療中均表現(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。 

圖4. SEE-EVs用于腫瘤轉(zhuǎn)移特異性治療。

文獻(xiàn)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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