tin tức

Liệu pháp miễn dịch đã mang lại những thay đổi mang tính cách mạng trong điều trị khối u ác tính, nhưng vẫn còn một số bệnh nhân không được hưởng lợi. Do đó, việc ứng dụng các dấu ấn sinh học phù hợp vào lâm sàng là rất cần thiết để dự đoán hiệu quả của liệu pháp miễn dịch, nhằm tối đa hóa hiệu quả và tránh độc tính không cần thiết.

Các dấu ấn sinh học được FDA chấp thuận

Biểu hiện PD-L1. Đánh giá mức độ biểu hiện PD-L1 bằng phương pháp miễn dịch mô hóa học (IHC) cho ra điểm tỷ lệ khối u (TPS), là tỷ lệ phần trăm các tế bào khối u nhuộm màng một phần hoặc toàn bộ ở bất kỳ cường độ nào trong các tế bào khối u sống sót. Trong các thử nghiệm lâm sàng, xét nghiệm này đóng vai trò là xét nghiệm chẩn đoán bổ trợ cho việc điều trị ung thư phổi không phải tế bào nhỏ (NSCLC) tiến triển bằng pembrolizumab. Nếu TPS của mẫu ≥ 1%, biểu hiện PD-L1 được xem xét; TPS ≥ 50% cho thấy biểu hiện cao của PD-L1. Trong thử nghiệm Giai đoạn 1 ban đầu (KEYNOTE-001), tỷ lệ đáp ứng của bệnh nhân trong phân nhóm PD-L1 TPS> 50% sử dụng pembrolizumab là 45,2%, trong khi bất kể TPS, tỷ lệ đáp ứng của tất cả bệnh nhân được điều trị bằng chất ức chế điểm kiểm soát miễn dịch (ICI) này là 19,4%. Thử nghiệm giai đoạn 2/3 tiếp theo (KEYNOTE-024) đã phân bổ ngẫu nhiên những bệnh nhân có PD-L1 TPS>50% để dùng pembrolizumab và hóa trị liệu tiêu chuẩn, và kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể về tỷ lệ sống sót chung (OS) ở những bệnh nhân được điều trị bằng pembrolizumab.

Tuy nhiên, việc ứng dụng PD-L1 để dự đoán đáp ứng ICI bị hạn chế bởi nhiều yếu tố. Thứ nhất, ngưỡng tối ưu cho các loại ung thư khác nhau là khác nhau. Ví dụ, Pabolizumab có thể được sử dụng khi biểu hiện PD-L1 của khối u ở bệnh nhân ung thư dạ dày, ung thư thực quản, ung thư bàng quang và ung thư phổi lần lượt là 1%, 10% và 50%. Thứ hai, việc đánh giá quần thể tế bào biểu hiện PD-L1 thay đổi tùy thuộc vào loại ung thư. Ví dụ, việc điều trị ung thư biểu mô tế bào vảy tái phát hoặc di căn ở đầu và cổ có thể chọn sử dụng một phương pháp xét nghiệm khác được FDA chấp thuận, đó là Điểm số dương tính toàn diện (CPS). Thứ ba, hầu như không có mối tương quan giữa biểu hiện PD-L1 ở các loại ung thư khác nhau và đáp ứng ICI, cho thấy nền tảng khối u có thể là một yếu tố quan trọng trong việc dự đoán các dấu ấn sinh học ICI. Ví dụ, theo kết quả của xét nghiệm CheckMate-067, giá trị dự đoán âm tính của biểu hiện PD-L1 ở khối u ác tính chỉ là 45%. Cuối cùng, nhiều nghiên cứu đã phát hiện ra rằng biểu hiện PD-L1 không nhất quán giữa các tổn thương khối u khác nhau ở cùng một bệnh nhân, ngay cả trong cùng một khối u. Tóm lại, mặc dù các thử nghiệm lâm sàng ban đầu về ung thư phổi không phải tế bào nhỏ (NSCLC) đã thúc đẩy nghiên cứu về biểu hiện PD-L1 như một dấu ấn sinh học dự đoán tiềm năng, nhưng tính hữu ích lâm sàng của nó trong các loại ung thư khác nhau vẫn chưa rõ ràng.

Gánh nặng đột biến khối u. Gánh nặng đột biến khối u (TMB) đã được sử dụng như một chỉ số thay thế cho khả năng sinh miễn dịch của khối u. Theo kết quả thử nghiệm lâm sàng của KEYNOTE-158, trong số 10 loại khối u rắn tiến triển được điều trị bằng pembrolizumab, những bệnh nhân có ít nhất 10 đột biến trên mỗi megabase (TMB cao) có tỷ lệ đáp ứng cao hơn những bệnh nhân có TMB thấp. Cần lưu ý rằng trong nghiên cứu này, TMB là một yếu tố dự báo PFS, nhưng không thể dự đoán OS.

Phản ứng của liệu pháp miễn dịch chủ yếu được thúc đẩy bởi sự nhận diện kháng nguyên mới của tế bào T. Tính sinh miễn dịch liên quan đến TMB cao hơn cũng phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm tân kháng nguyên khối u do khối u trình diện; Hệ thống miễn dịch nhận diện tân kháng nguyên khối u; Khả năng của vật chủ khởi tạo phản ứng đặc hiệu kháng nguyên. Ví dụ, dữ liệu cho thấy các khối u có mức thâm nhiễm cao nhất của một số tế bào miễn dịch thực sự có thể có sự khuếch đại dòng tế bào T điều hòa ức chế (Treg). Ngoài ra, phạm vi của TMB có thể khác với tiềm năng của tân kháng nguyên TMB, vì vị trí chính xác của đột biến cũng đóng một vai trò quan trọng; Các đột biến làm trung gian cho các con đường trình diện kháng nguyên khác nhau có thể ảnh hưởng đến việc trình diện (hoặc không trình diện) các kháng nguyên mới đối với hệ thống miễn dịch, cho thấy rằng các đặc điểm nội tại và miễn dịch của khối u phải nhất quán để tạo ra phản ứng ICI tối ưu.

Hiện nay, TMB được đo thông qua giải trình tự thế hệ tiếp theo (NGS), có thể khác nhau giữa các tổ chức khác nhau (nội bộ) hoặc các nền tảng thương mại được sử dụng. NGS bao gồm giải trình tự toàn bộ exome (WES), giải trình tự toàn bộ bộ gen và giải trình tự mục tiêu, có thể lấy từ mô khối u và DNA khối u lưu hành (ctDNA). Điều đáng chú ý là các loại khối u khác nhau có phạm vi TMB rộng, trong đó các khối u sinh miễn dịch như u hắc tố, NSCLC và ung thư biểu mô tế bào vảy có mức TMB cao nhất. Tương tự như vậy, các phương pháp phát hiện được thiết kế cho các loại khối u khác nhau có định nghĩa khác nhau về giá trị ngưỡng TMB. Trong nghiên cứu về NSCLC, u hắc tố, ung thư biểu mô tiết niệu và ung thư phổi tế bào nhỏ, các phương pháp phát hiện này sử dụng các phương pháp phân tích khác nhau (như phát hiện WES hoặc PCR đối với số lượng gen liên quan cụ thể) và ngưỡng (TMB cao hoặc TMB thấp).

Vi vệ tinh rất không ổn định. Vi vệ tinh rất không ổn định (MSI-H), là một dấu ấn sinh học ung thư toàn diện cho đáp ứng ICI, có hiệu suất tuyệt vời trong việc dự đoán hiệu quả ICI ở nhiều loại ung thư khác nhau. MSI-H là kết quả của các khiếm khuyết sửa chữa không khớp (dMMR), dẫn đến tỷ lệ đột biến cao, đặc biệt là ở các vùng vi vệ tinh, dẫn đến sản xuất một số lượng lớn kháng nguyên mới và cuối cùng kích hoạt phản ứng miễn dịch dòng. Do gánh nặng đột biến cao do dMMR gây ra, khối u MSI-H có thể được coi là một loại khối u có gánh nặng đột biến cao (TMB). Dựa trên kết quả thử nghiệm lâm sàng của KEYNOTE-164 và KEYNOTE-158, FDA đã phê duyệt pembrolizumab để điều trị khối u MSI-H hoặc dMMR. Đây là một trong những loại thuốc điều trị ung thư toàn diện đầu tiên được FDA phê duyệt dựa trên sinh học khối u hơn là mô học.

Mặc dù đạt được thành công đáng kể, vẫn có những vấn đề cần lưu ý khi sử dụng trạng thái MSI. Ví dụ, có tới 50% bệnh nhân ung thư đại trực tràng dMMR không đáp ứng với điều trị ICI, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của các đặc điểm khác trong việc dự đoán đáp ứng. Các đặc điểm nội tại khác của khối u mà các nền tảng phát hiện hiện tại không thể đánh giá được có thể là những yếu tố góp phần. Ví dụ, đã có báo cáo rằng những bệnh nhân có đột biến ở các gen mã hóa các tiểu đơn vị xúc tác quan trọng của polymerase delta (POLD) hoặc polymerase ε (POLE) trong vùng DNA thiếu độ trung thực sao chép và biểu hiện kiểu hình "siêu đột biến" trong khối u của họ. Một số khối u này có sự gia tăng đáng kể tình trạng mất ổn định vi vệ tinh (do đó thuộc về MSI-H), nhưng các protein sửa chữa không khớp không thiếu (do đó không phải là dMMR).

Ngoài ra, tương tự như TMB, MSI-H cũng bị ảnh hưởng bởi các loại kháng nguyên mới được tạo ra bởi sự bất ổn định của vi vệ tinh, sự nhận diện của vật chủ đối với các loại kháng nguyên mới và khả năng đáp ứng của hệ thống miễn dịch của vật chủ. Ngay cả trong các khối u loại MSI-H, một số lượng lớn các đột biến nucleotide đơn đã được xác định là các đột biến hành khách (đột biến không phải trình điều khiển). Do đó, chỉ dựa vào số lượng vi vệ tinh được xác định trong khối u là không đủ; Loại đột biến thực tế (được xác định thông qua các hồ sơ đột biến cụ thể) có thể cải thiện hiệu suất dự đoán của dấu ấn sinh học này. Ngoài ra, chỉ một tỷ lệ nhỏ bệnh nhân ung thư thuộc khối u MSI-H, cho thấy nhu cầu hiện tại về các dấu ấn sinh học có thể áp dụng rộng rãi hơn. Do đó, việc xác định các dấu ấn sinh học hiệu quả khác để dự đoán hiệu quả và hướng dẫn việc quản lý bệnh nhân vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng.

Nghiên cứu dấu ấn sinh học dựa trên tổ chức

Do cơ chế hoạt động của ICI là đảo ngược sự ức chế tế bào miễn dịch thay vì nhắm trực tiếp vào các con đường nội tại của tế bào khối u, các nghiên cứu sâu hơn nên tập trung vào việc phân tích một cách có hệ thống môi trường phát triển của khối u và sự tương tác giữa tế bào khối u và tế bào miễn dịch, điều này có thể giúp làm sáng tỏ các yếu tố ảnh hưởng đến đáp ứng ICI. Nhiều nhóm nghiên cứu đã nghiên cứu các đặc điểm khối u hoặc miễn dịch của các loại mô cụ thể, chẳng hạn như đặc điểm đột biến gen miễn dịch và khối u, sự thiếu hụt trình diện kháng nguyên khối u, hoặc các trung tâm hoặc tập hợp miễn dịch đa bào (chẳng hạn như các cấu trúc lymphoid bậc ba), có thể dự đoán đáp ứng với liệu pháp miễn dịch.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng NGS để giải trình tự khối u và exome miễn dịch cũng như transcriptome của mô bệnh nhân trước và sau khi điều trị ICI, và tiến hành phân tích hình ảnh không gian. Bằng cách sử dụng nhiều mô hình tích hợp, kết hợp với các kỹ thuật như giải trình tự tế bào đơn và hình ảnh không gian, hoặc các mô hình đa ô-míc, khả năng dự đoán kết quả điều trị ICI đã được cải thiện. Ngoài ra, một phương pháp toàn diện để đánh giá các tín hiệu miễn dịch của khối u và các đặc điểm nội tại của khối u cũng cho thấy khả năng dự đoán mạnh hơn. Ví dụ, một phương pháp giải trình tự theo lô toàn diện đo đồng thời các đặc điểm của khối u và miễn dịch vượt trội hơn so với một biến phân tích duy nhất. Những kết quả này làm nổi bật sự cần thiết của việc mô phỏng hiệu quả ICI một cách toàn diện hơn, bao gồm việc kết hợp kết quả đánh giá khả năng miễn dịch của vật chủ, các đặc điểm nội tại của khối u và các thành phần miễn dịch của khối u vào từng bệnh nhân để dự đoán tốt hơn những bệnh nhân nào sẽ đáp ứng với liệu pháp miễn dịch.

Do tính phức tạp của việc kết hợp các yếu tố khối u và vật chủ trong nghiên cứu dấu ấn sinh học, cũng như nhu cầu tiềm tàng về việc tích hợp các đặc điểm vi môi trường miễn dịch theo chiều dọc, con người đã bắt đầu khám phá các dấu ấn sinh học bằng cách sử dụng mô hình máy tính và học máy. Hiện nay, một số thành tựu nghiên cứu đột phá đã xuất hiện trong lĩnh vực này, cho thấy tương lai của ung thư học cá nhân hóa được hỗ trợ bởi học máy.

Những thách thức mà các dấu ấn sinh học dựa trên mô phải đối mặt

Hạn chế của phương pháp phân tích. Một số dấu ấn sinh học có ý nghĩa hoạt động tốt ở một số loại khối u nhất định, nhưng không nhất thiết ở các loại khối u khác. Mặc dù các đặc điểm gen đặc hiệu của khối u có khả năng dự đoán mạnh hơn TMB và các loại khác, nhưng chúng không thể được sử dụng để chẩn đoán tất cả các khối u. Trong một nghiên cứu nhắm vào bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ (NSCLC), các đặc điểm đột biến gen được phát hiện có khả năng dự đoán hiệu quả của ICI cao hơn so với TMB cao (≥ 10), nhưng hơn một nửa số bệnh nhân không thể phát hiện các đặc điểm đột biến gen.

Tính không đồng nhất của khối u. Phương pháp chỉ điểm sinh học dựa trên mô chỉ lấy mẫu tại một vị trí khối u duy nhất, nghĩa là việc đánh giá các phần khối u cụ thể có thể không phản ánh chính xác biểu hiện tổng thể của tất cả các khối u ở bệnh nhân. Ví dụ, các nghiên cứu đã phát hiện ra tính không đồng nhất trong biểu hiện PD-L1 giữa và trong các khối u, và các vấn đề tương tự cũng tồn tại với các chỉ điểm mô khác.

Do tính phức tạp của các hệ thống sinh học, nhiều dấu ấn sinh học mô được sử dụng trước đây có thể đã bị đơn giản hóa quá mức. Hơn nữa, các tế bào trong vi môi trường khối u (TME) thường di động, do đó các tương tác được hiển thị trong phân tích không gian có thể không phản ánh chính xác tương tác giữa tế bào khối u và tế bào miễn dịch. Ngay cả khi các dấu ấn sinh học có thể đại diện lý tưởng cho toàn bộ môi trường khối u tại một thời điểm cụ thể, các mục tiêu này vẫn có thể bị kích thích và thay đổi động theo thời gian, cho thấy rằng một ảnh chụp nhanh duy nhất tại một thời điểm có thể không phản ánh chính xác những thay đổi động.

Tính không đồng nhất của bệnh nhân. Ngay cả khi phát hiện những thay đổi di truyền đã biết liên quan đến tình trạng kháng ICI, một số bệnh nhân mang các dấu ấn sinh học kháng thuốc đã biết vẫn có thể được hưởng lợi, có thể là do tính không đồng nhất về mặt phân tử và/hoặc miễn dịch trong khối u và ở các vị trí khối u khác nhau. Ví dụ, thiếu hụt β 2-microglobulin (B2M) có thể chỉ ra tình trạng kháng thuốc mới hoặc mắc phải, nhưng do tính không đồng nhất của tình trạng thiếu hụt B2M giữa các cá nhân và trong khối u, cũng như sự tương tác của các cơ chế thay thế nhận diện miễn dịch ở những bệnh nhân này, tình trạng thiếu hụt B2M có thể không dự đoán mạnh mẽ tình trạng kháng thuốc ở từng cá nhân. Do đó, bất chấp sự hiện diện của tình trạng thiếu hụt B2M, bệnh nhân vẫn có thể được hưởng lợi từ liệu pháp ICI.

Các dấu ấn sinh học theo chiều dọc dựa trên tổ chức
Biểu hiện của các dấu ấn sinh học có thể thay đổi theo thời gian và tùy thuộc vào tác động của điều trị. Các đánh giá tĩnh và đơn lẻ về khối u và miễn dịch học có thể bỏ qua những thay đổi này, và những thay đổi về TME của khối u và mức độ đáp ứng miễn dịch của vật chủ cũng có thể bị bỏ qua. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc lấy mẫu trước và trong quá trình điều trị có thể xác định chính xác hơn những thay đổi liên quan đến điều trị ICI. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá dấu ấn sinh học động.

Các dấu ấn sinh học dựa trên máu
Ưu điểm của xét nghiệm máu nằm ở khả năng đánh giá sinh học tất cả các tổn thương khối u riêng lẻ, phản ánh các chỉ số trung bình thay vì các chỉ số tại vị trí cụ thể, khiến nó đặc biệt phù hợp để đánh giá những thay đổi động liên quan đến điều trị. Nhiều kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng DNA khối u lưu hành (ctDNA) hoặc tế bào khối u lưu hành (CTC) để đánh giá bệnh tồn dư tối thiểu (MRD) có thể định hướng các quyết định điều trị, nhưng những xét nghiệm này có thông tin hạn chế về việc dự đoán liệu bệnh nhân có thể hưởng lợi từ các liệu pháp miễn dịch như ICI hay không. Do đó, xét nghiệm ctDNA cần được kết hợp với các phương pháp khác để đo hoạt hóa miễn dịch hoặc khả năng miễn dịch của vật chủ. Về vấn đề này, đã có những tiến bộ trong việc phân tích kiểu hình miễn dịch của tế bào đơn nhân máu ngoại vi (PBMC) và phân tích protein của các túi ngoại bào và huyết tương. Ví dụ, các phân nhóm tế bào miễn dịch ngoại vi (như tế bào T CD8+), biểu hiện cao các phân tử điểm kiểm soát miễn dịch (như PD1 trên tế bào T CD8+ ngoại vi) và nồng độ cao của nhiều loại protein trong huyết tương (như CXCL8, CXCL10, IL-6, IL-10, PRAP1 và VEGFA) đều có thể đóng vai trò bổ sung hiệu quả cho các đồng chỉ điểm sinh học động của ctDNA. Ưu điểm của những phương pháp mới này là chúng có thể đánh giá những thay đổi bên trong khối u (tương tự như những thay đổi được phát hiện bởi ctDNA) và cũng có thể tiết lộ những thay đổi trong hệ thống miễn dịch của bệnh nhân.

Radiomics
Các yếu tố dự báo của dữ liệu hình ảnh có thể khắc phục hiệu quả những hạn chế của việc lấy mẫu sinh học mô và sinh thiết, đồng thời có thể quan sát toàn bộ khối u và các vị trí di căn khác tại bất kỳ thời điểm nào. Do đó, chúng có thể trở thành một phần quan trọng của các sinh học động không xâm lấn trong tương lai. Xạ hình Delta có thể tính toán định lượng những thay đổi trong nhiều đặc điểm của khối u (như kích thước khối u) tại các thời điểm khác nhau, chẳng hạn như trước và sau khi điều trị ICI, trong quá trình điều trị và theo dõi sau đó. Xạ hình Delta không chỉ có thể dự đoán đáp ứng ban đầu hoặc không đáp ứng với điều trị sớm mà còn xác định khả năng kháng ICI mắc phải theo thời gian thực và theo dõi bất kỳ sự tái phát nào sau khi thuyên giảm hoàn toàn. Mô hình hình ảnh được phát triển thông qua công nghệ học máy thậm chí còn tốt hơn tiêu chuẩn RECIST truyền thống trong việc dự đoán đáp ứng điều trị và các tác dụng phụ có thể xảy ra. Nghiên cứu hiện tại chỉ ra rằng các mô hình xạ hình này có diện tích dưới đường cong (AUC) lên tới 0,8 đến 0,92 trong việc dự đoán đáp ứng với liệu pháp miễn dịch.

Một ưu điểm khác của X quang học là khả năng xác định chính xác tiến triển giả. Mô hình X quang học được xây dựng thông qua học máy có thể phân biệt hiệu quả giữa tiến triển thật và giả bằng cách đo lại dữ liệu CT hoặc PET cho từng khối u, bao gồm các yếu tố như hình dạng, cường độ và kết cấu, với AUC là 0,79. Các mô hình X quang học này có thể được sử dụng trong tương lai để tránh việc chấm dứt điều trị sớm do đánh giá sai tiến triển của bệnh.

Hệ vi sinh vật đường ruột
Các dấu ấn sinh học của hệ vi sinh vật đường ruột được kỳ vọng sẽ dự đoán đáp ứng điều trị của ICI. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng một hệ vi sinh vật đường ruột cụ thể có liên quan chặt chẽ đến đáp ứng của các loại ung thư khác nhau với điều trị ICI. Ví dụ, ở những bệnh nhân ung thư hắc tố và ung thư gan, sự phong phú của vi khuẩn Ruminococcaceae có liên quan đến đáp ứng miễn dịch trị liệu PD-1. Sự gia tăng Akkermansia muciniphila thường gặp ở những bệnh nhân ung thư gan, ung thư phổi hoặc ung thư biểu mô tế bào thận, những người đáp ứng tốt với điều trị ICI.

Ngoài ra, mô hình học máy mới có thể độc lập với các loại khối u và liên kết các chủng vi khuẩn đường ruột cụ thể với đáp ứng điều trị của liệu pháp miễn dịch. Các nghiên cứu khác cũng đã tiết lộ vai trò cụ thể của từng nhóm vi khuẩn trong việc điều hòa hệ thống miễn dịch của vật chủ, đồng thời khám phá sâu hơn cách ngăn ngừa hoặc thúc đẩy sự thoát khỏi miễn dịch của tế bào ung thư.

Liệu pháp tân bổ trợ
Đánh giá động về sinh học khối u có thể định hướng các chiến lược điều trị lâm sàng tiếp theo. Thử nghiệm liệu pháp tân bổ trợ có thể đánh giá hiệu quả điều trị thông qua sự thuyên giảm bệnh lý trên các mẫu bệnh phẩm phẫu thuật. Trong điều trị u hắc tố, đáp ứng bệnh lý nguyên phát (MPR) có liên quan đến tỷ lệ sống sót không tái phát. Trong thử nghiệm PRADO, các nhà nghiên cứu xác định các biện pháp can thiệp lâm sàng tiếp theo, chẳng hạn như phẫu thuật và/hoặc liệu pháp bổ trợ, dựa trên dữ liệu thuyên giảm bệnh lý cụ thể của từng bệnh nhân.

Trong số các loại ung thư khác nhau, một số lựa chọn điều trị bổ trợ mới vẫn chưa có sự so sánh trực tiếp. Do đó, việc lựa chọn giữa liệu pháp miễn dịch đơn trị hay liệu pháp kết hợp thường được quyết định chung bởi bác sĩ điều trị và bệnh nhân. Hiện nay, các nhà nghiên cứu đã phát triển một đặc điểm interferon gamma (IFN gamma) chứa 10 gen như một dấu ấn sinh học để dự đoán sự thuyên giảm bệnh lý ở bệnh ung thư hắc tố sau liệu pháp tân bổ trợ. Họ tiếp tục tích hợp các đặc điểm này vào một thuật toán để lựa chọn những bệnh nhân có đáp ứng mạnh hay yếu với liệu pháp tân bổ trợ. Trong một nghiên cứu tiếp theo có tên là DONIMI, các nhà nghiên cứu đã sử dụng điểm số này, kết hợp với phân tích phức tạp hơn, không chỉ để dự đoán đáp ứng điều trị mà còn để xác định bệnh nhân ung thư hắc tố giai đoạn III nào cần bổ sung chất ức chế histone deacetylase (HDACi) để tăng cường đáp ứng với điều trị ICI tân bổ trợ.

Mô hình khối u lấy từ bệnh nhân
Các mô hình khối u in vitro có tiềm năng dự đoán các phản ứng đặc hiệu của bệnh nhân. Không giống như nền tảng in vitro được sử dụng để phân tích phổ đáp ứng thuốc của các bệnh ác tính về huyết học, khối u rắn phải đối mặt với những thách thức lớn hơn do cấu trúc vi mô khối u và tương tác miễn dịch khối u đặc thù của chúng. Nuôi cấy tế bào khối u đơn giản không thể dễ dàng sao chép các đặc điểm phức tạp này. Trong trường hợp này, các cơ quan giống khối u hoặc các chip cơ quan có nguồn gốc từ bệnh nhân có thể khắc phục những hạn chế về cấu trúc này, vì chúng có thể bảo tồn cấu trúc tế bào khối u ban đầu và mô phỏng tương tác với các tế bào miễn dịch lymphoid và myeloid để đánh giá các phản ứng ICI theo cách đặc hiệu của bệnh nhân, từ đó tái tạo chính xác hơn các đặc điểm sinh học trong môi trường ba chiều chân thực hơn.

Một số nghiên cứu đột phá ở Trung Quốc và Hoa Kỳ đã áp dụng mô hình khối u ba chiều in vitro độ trung thực cao mới này. Kết quả cho thấy các mô hình này có thể dự đoán hiệu quả phản ứng của ung thư phổi, ung thư đại tràng, ung thư vú, ung thư hắc tố và các khối u khác với ICI. Điều này đặt nền tảng cho việc xác minh và chuẩn hóa hiệu suất dự đoán của các mô hình này.