cubilin

“为英国经济贡献了52亿英镑，并创造了数千个就业机会！”这是英国生物技术和生物科学研究委员会（BBSRC）于2024年的一份报告，分析了1997年至2021年这25年间，由英国生物技术和生物科学研究委员会和各大高校孵化企业的经济贡献后，所得出的结论。英国生物技术和生物科学研究委员会的临时执行主席Guy Poppy教授表示，尽管英国生物技术和生物科学研究委员会资助的许多变革性研究常常未被公众看到，但其影响力永远不应被低估。与此同时，英国生物技术和生物科学研究委员会资助的一些隐性项目正在悄悄地为更健康、更可持续的未来奠定基础。在报告中作为生物技术代表高调亮相的，是一家类器官公司Newcells。类器官一词，和器官芯片一同，于过去一两年，在业内甚至来不及细究其定义、辨别两者区别的时候，就带来了不同寻常的滚烫热度。而随着美国参众两院、身为国际医疗审核权威机构的FDA出台连环政策，更是让器官与器官芯片的行业热情一度达到历史顶峰。2022年6月，美国众议院通过一项去案《2022年食品和药品修正案》，进行了两项重要调整：一是将原本的法案中“动物实验”统一修订为“非临床实验”，二是将器官芯片和微生理系统作为独立的药物非目临床试验评估体系纳入法案，和细胞模型、计算机建模以及动物模型等视为同等重要的研究手段。2022年8月，FDA批准了全球首个完全基于类器官芯片研究获得临床前数据的新药（NCT04658472）进入临床。该项新药实验由赛诺菲和Hesperos合作开展，用于治疗两种罕见的自身免疫性脱鞘神经疾病。此前，由于缺乏理想的动物模型，无法针对这些疾病开展研究。紧接着，2022年12月，美国参众两院最终共同通过了FDA现代化法案2.0，该法案最重要的目标就是取消在药物开发过程中强制性的动物试验，立去推进包括器官芯片在内的多样化临床前测试模型。自然而然地，“不再倚靠动物，就能进行各项临床前的必要试验以测试各类物质的安全与有效性”——这一能颠覆行业发展秩序的豪言壮语，伴随着类器官的发展，不再只是想象中的图景。从历史见证者到企业创始人根据蛋壳研究院《类器官与器官芯片行业白皮书》的定义，类器官（Organoid）是指利用成体干细胞或多能干细胞（iPSC）进行体外三维（3D）培养而形成的具有一定空间结构的组织类似物。其与对应的人类器官拥有高度相似的组织学特征，并能重现该器官的生理功能，因此也被称为“微型器官（Mini-Organ）”。因此可以说，类器官技术的飞速发展，离不开相关研究人员近10年在干细胞领域的迅猛突破。而Newcells的两位创始人，恰好是这一发展史的见证者。现任Newcells首席科学官的Lyle Armstrong博士在谢菲尔德大学和诺森比亚大学完成化学专业的学习后，正式于1992年拿到物理有机化学博士学位。而Armstrong对荧光分子化学研究的成果，促使他成立了一个合同研究组织，开发和授权化学发光诊断技术。这可以称得上是一次成功的商业化落地尝试，Armstrong及其同事推出了一系列产品，并顺利销售了出去。就在Armstrong探索创业、赚取第一桶金的同时，美国建立首家存储脐带血的脐血库；不久之后，第一个胚胎干细胞系从灵长类动物体内培育出来，《科学》杂志将干细胞研究列为世界十大科学成就之首，排在克隆技术和人类基因组测序之前。压倒性的创新技术以铺天盖地的阵仗席卷医疗学术界，Armstrong也难逃这样的冲击。2008年，诱导多能干细胞（iPSC）研究分别被《自然》和《科学》杂志评为第一和第二位的重大科学进展；不仅如此，同年，全球首个成体干细胞产品上市。一年后，Armstrong带领纽卡斯尔大学研究小组使用多能干细胞技术研究范可尼贫血症（FA）患者的早期造血发育问题。这可以算得上是Armstrong和他的团队首次和类器官正式打交道，他们专注于将细胞重新编程为人诱导多能干细胞（hiPSC），并开始开发类器官和其他复杂的人体组织模型。这项研究的关键在于，研究重编程过程中可能逆转衰老的可能性，以及这对于使用诱导多能干细胞（iPSC）修复器官损伤或治疗人类疾病有何价值。这一尝试逐渐赢得业内认可，让研究小组被国际公认为诱导多能干细胞（iPSC）研究领域的领导者之一。在Armstrong追逐前沿之时，后来成为Newcells首席执行官的Mike Nicholds博士逐渐从开始他职业生涯的免疫检查点抑制剂向更广阔的方向拓展，在熟悉了英国最早的主要工业生物技术中心后， Nicholds向商业化进发，先后在Zeneca（已被阿斯利康收购）、Chirex和Avecia 在内的一系列跨国企业中担任产品管理、销售和营销职位，并后还兼任过董事会职务。而两人合作的契机始于对眼部疾病市场的认知。眼部疾病药物的研发是一个不断发展的领域，在2015年乃至更早时，两人就在预测：预计到2022 年，针对视网膜疾病的治疗市场将增长到148亿美元；然而，市场也缺乏足够的体外模型来模拟概括成人视网膜的复杂结构，因此，大多数眼科药物开发中的功效和安全性测试是在动物（啮齿动物和兔子）中进行的。而要研究新化合物的眼部安全性，测试每种化合物至少需要20只动物。如何解决当前的痛点？Nicholds和Armstrong再一次达成共识：成立一家公司，通过让有前景的技术实现落地，来应对当前的挑战。2015年，Newcells成立，并将首款产品对准使用人诱导多能干细胞（hiPSC）创建的3D视网膜类器官。三大器官模型体系在Newcells发展的第一阶段，公司首先推出了该团队生成了3D视网膜类器官，其中包含形成功能性突触的所有主要细胞类型，能对光和电生理刺激做出反应，并准确识别了两种已知对人类视网膜有毒的化合物。在第二阶段，Newcells通过合并视网膜类器官、小胶质细胞和适应啮齿类动物和灵长类动物衍生的多能干细胞来推进研发；同时优化冷冻保存技术，以确保类器官在全世界范围内可用。此外，公司也扩展化合物筛选，以验证类器官能够作为功效和毒性筛选的工具。目前Newcells可提供视网膜、肾脏和肺部模型，应用范围涵盖毒理学安全性研究、疾病建模、转运蛋白研究、基因治疗、药物相互作用（DDI）、类器官与其他3D系统比较研究等。1、视网膜模型：个性化定制+同一供体● 视网膜类器官Newcells的视网膜类器官包括视网膜神经节细胞、水平细胞、无长突细胞和感光细胞（包括视锥细胞和视杆细胞）。根据客户感兴趣的细胞类型，视网膜类器官可用于不同的发育阶段（通常在D60和D210之间）。用抗视蛋白（红/绿）抗体标记的视锥细胞● 视网膜色素上皮（RPE）视网膜色素上皮（RPE）细胞模型由在24孔板格式Transwell®中培养的单层RPE细胞组成。RPE表征包括：形态评估、色素沉着、蛋白质水平的RPE特异性表达（BEST1、TYRP1）、光感受器外节的吞噬作用分析、跨上皮电阻（TEER）、顶端色素上皮衍生因子（PEDF）的极性和基础血管内皮生长因子（VEGF）的分泌。Newcells的视网膜体外模型支持定制。且独特的是，Newcells的视网膜色素上皮细胞与视网膜类器官来自相同的健康供体，这允许使用来自相同遗传背景的细胞对视网膜色素上皮和神经感觉视网膜进行联合评估。2、肾组织模型：有效降低肾毒性风险Newcells肾组织模型的优点：1.表达所有主要肾脏运转蛋白和其他功能特性2.提供所有临床前物种的版本3.对DOI和肾毒性测试化合物进行了广泛验证● aProximate™aProximate™ 是肾转运蛋白模型，用于药物转运和肾毒性研究。aProximate™是现目前最接近生理学的体外肾近曲小管细胞（PTC）模型之一。aProximate™PTC 源自新鲜的人肾组织，并在Transwells®上培育，并作为功能性极化细胞层形成紧密连接。与培养中的其他原代和永生化肾近曲小管细胞相比，aProximate™ PTC保留了参与药物处理的关键转运蛋白的高表达，包括Megalin和Cubilin，这是药物转运蛋白研究的理想选择：详细了解新药如何通过肾脏转运和消除，以及如何与目标患者群体服用的其他药物相互作用，以帮助降低肾毒性风险。ZO-1染色显示aProximate™近端小管细胞之间的紧密连接● 肾小球从新鲜肾组织中分离出的完全分化的原代足细胞（或称内脏上皮细胞）模型，用于评估药物引起的肾毒性以及肾小球通透性。这是Newcells提供的第一个源自肾组织的完全分化的原代足细胞模型，用于体外评估药物引起的肾小球毒性以及疾病建模。现在可以在体外评估药物对肾小球滤过屏障和足细胞肾小球通透性的影响。足细胞损伤和蛋白尿可以在体外以高通量（96孔板格式）进行建模，并通过测量足细胞损伤生物标志物和足细胞通透性进行评估。足细胞维持肾小球滤过屏障，与近端肾小管细胞类似，可能会被药物损伤。药物引起的肾小球毒性是进行性发生的。首先足细胞损伤导致细胞去分化，引起足细胞单层结构的扰动。这一过程反过来会导致蛋白质渗漏以及尿液中蛋白质水平升高（蛋白尿），从而导致继发性肾小管损伤和慢性肾脏病（CKD）。3、肺及气道模型：拓宽研究范围● 人肺成纤维细胞人肺成纤维细胞构成了Newcells成纤维细胞到肌成纤维细胞（FMT）高通量测定的基础，该测定可实现抗纤维化治疗的高通量体外评估。受到损伤后，成纤维细胞活化并转变为肌成纤维细胞，其特点是α-平滑肌肌动蛋白（αSMA）掺入细胞应力纤维中，促进细胞外基质（ECM）蛋白、如I型胶原蛋白的合成和沉积增加，从而使伤口修复。● 小气道上皮细胞模型Newcells的小气道上皮细胞（SAEC）气液界面模型密切再现了肺上皮生理学。模型源自分化的小气道基底细胞，包含主要上皮细胞类型，即基底细胞、棒状细胞（Clara）、杯状细胞和纤毛细胞。模型具有已建立的上皮屏障、活跃的粘液产生和功能性纤毛，可作为药物发现的高效工具。值得一提的是，肺部的小气道是终末细支气管，对于将空气从较大气道传导到肺泡区域进行气体交换至关重要。与大气道不同，小气道是非软骨性的，直径< 2毫米，使其成为气道阻力的关键部位。小气道内存在过多粘液通常会导致气道阻塞，可参见慢性阻塞性肺病（COPD）、哮喘和其他呼吸系统疾病中的症状。最近的研究还表明小气道在肺纤维化的发生和进展中发挥着作用。由于体内小气道的研究因其脆弱性、大小和位置而受到限制，Newcells的小气道上皮细胞模型更能为研究肺生理学、药物毒性和对上皮损伤的反应提供有力支持。联手辉瑞：提前的商业化考量像Newcells这类面向药企的类器官研究及应用落地，仍然有一段较长的路要走。其中一个挑战是类器官技术本身成熟度不高。从细胞到器官，首先得构建由多重细胞组合而成的体系，其次是单一器官功能的完善和验证，最后还需要将多个器官相串联，来模拟完整的人体生理过程。这个过程涉及复杂的技术细节，大多数商业化的类器官公司，技术能力还停留在从第一阶段的细胞系走向第二阶段的单一器官的过程中。这或许就是为什么Newcells不满足走向单一器官，而是从视网膜类器官入手，逐步构建了视网膜模型体系，后续又拓展到了肺和肾脏模型体系；再加上同一模型体系的多能干细胞都来自同一供体，进一步推动在确保可控性和重复性的前提下，构建更为复杂的多器官生理病理模型。而在商业模式上，第一阶段，类器官公司通常会选择开发类器官模型、芯片，布局药敏筛查领域。第二阶段，基于药敏筛查积累的数据逐步和药企合作，布局药物适应症拓展或试水新药研发。最后，一些公司会前瞻性地储备布局再生医学领域。Newcells当前的客户包括将其产品用于从基因治疗功效到毒性筛查等应用的大型制药公司，以及一个研究联盟。根据Newcells官方透露，公司与100多家客户达成合作，其中不乏大型制药和生物技术公司。已经拥有科研机构和高校土壤的Newcells没有减速。2023年11月，Newcells宣布了公司的里程碑项目——和辉瑞达成合作，进一步研究有机阴离子转运蛋白2和有机阳离子转运蛋白2（OCT2/OAT2）在肌酐清除率中的效果，并使用新鲜制备的人肾近曲小管细胞系进行机制评估。近期推荐声明：动脉网所刊载内容之知识产权为动脉网及相关权利人专属所有或持有。未经许可，禁止进行转载、摘编、复制及建立镜像等任何使用。动脉网，未来医疗服务平台

这项回顾性队列研究首次描述了中国HDGC患者的胚系变异特征，并且说明了中国患者与以往其他研究分析的患者在胚系变异特征差异较大，同时还提出了一些在中国HDGC患者中潜在的临床可操作性变异靶点 胃癌是全球第五大常见癌症，也是癌症死亡的第三大常见原因，在东亚人群中特别常见[1,2]。 尽管大部分的胃癌都是散发性的，但仍有约10%的病例表现出家族聚集性。根据已有报道，3%~5%的胃癌病例与遗传胃癌易感性综合征有关，这其中包括遗传性弥漫性胃癌（HDGC）、胃腺癌、胃近端息肉病以及家族性肠型胃癌[3,4]。 HDGC被认为是一种具有遗传倾向的胃癌，已有研究表明25%~50%的HDGC病例都携带CDH1或者CTNNA1上的胚系变异，但仍有50%~75%的HGDC病例的遗传机制还不明确[5]，并且在东亚人群特别是中国人中CDH1的突变率也是未知的。 这就需要我国科学家来解决这个问题了。 近日，由中山大学肿瘤防治中心的徐瑞华和邱妙珍领衔的研究团队，在JAMA Network Open期刊发表重要研究成果[6]。 他们进行了一次回顾性队列分析，对来自284例HDGC患者的284份白细胞样本和配对的186个肿瘤样本做了全外显子以及靶向测序，发现在中国HDGC患者中CDH1的胚系变异突变率仅为2.8%，而体细胞变异突变率则有25.3%。 他们还发现，中国HDGC患者胚系变异突变率较高的一些基因与之前报道的基因并不一致，以及中国HDGC患者发病过程中可能存在遗传和环境因素的互作。 论文截图 徐瑞华团队对2002年1月1日至2018年8月31日之间，在中山大学肿瘤防治中心确诊为胃癌的10431例患者进行了回顾性分析，最终纳入分析的HDGC病例数为284（有两例HDGC患者来自于佛山第一人民医院）。 这284例HDGC患者大部分是III期或IV期患者（190例，66.9%），以及40岁前确诊弥漫性胃癌且无家族病史的患者（254例，89.4%）。患者确诊中位年龄为35岁，有161例（56.7%）为女性，中位随访期为21.7个月。仅有8（2.8%）例患者感染EB病毒，远低于之前报道的胃癌患者EB病毒感染率。患者5年存活率为61.4%，高于之前报道的散发性胃癌患者的44.1%。 接下来，研究团队对284例HDGC患者的白细胞样本以及配对的186个肿瘤样本，进行了全外显子测序。他们利用测序数据识别了患者携带的胚系变异和体细胞变异。 基于检测到的胚系变异，研究团队发现仅有8例患者携带CDH1上的变异，这与以往研究结果差异较大，并且患者携带的变异都是之前没有报道过的。这表明中国HDGC患者有着不一样的遗传背景和致病机制。 CDH1上的胚系变异和体细胞变异 除此之外，以往研究认为CTNNA1、BRCA2、STK11、SDHB、PRSS1、ATM、MSR1、PALB2、BRCA1以及RAD51C上的突变可能与CDH1野生型HDGC的易感性有关。但徐瑞华团队发现，在中国HDGC患者中这些基因的突变率仍然较低，并且发生的突变与以往的报道并不一致。 在中国HDGC患者中，胚系变异突变率最高的基因是MUC4（19%）、ABCA13（10%）、ZNF469（10%）、FCGBP（10%）、IGFN1（10%）、RNF213（10%）以及SSPO（10%），这些基因都是未曾报道过的。其中突变率最高的基因MUC4在53例患者中都发生了突变。有研究指出MUC4在小鼠中可能引起成纤维细胞的癌变，因此MUC4的过表达可能通过ERBB2通路促进胃癌的恶性化。 中国HDGC患者的胚系变异突变谱 利用配对的肿瘤样本，研究团队识别了186例HDGC患者的体细胞变异，突变率最高的基因是TP53（32.3%）。有趣的是，尽管CDH1的胚系变异突变率在中国HDGC患者中并不高，但是其体细胞变异突变率却高达25.3%。除此之外，研究团队还发现，在中国HDGC患者中HRCT1、KRTAP5-4等基因是显著突变基因（驱动基因）。 中国HDGC患者的体细胞变异图谱 随后徐瑞华团队比较了中国HDGC患者和TCGA散发性弥漫性胃腺癌（D-STAD）患者的体细胞变异负荷，发现两个队列的基因变异频率显著相关（R=0.24，P<2.2×10-16），但在一些基因上中国HDGC患者的突变率显著低于D-STAD患者，例如MLLT4在D-STAD患者中的突变率是10%，而在中国HDGC患者中为0%。 研究团队还比较了两个队列在PI3K-Akt、MAPK、Wnt以及TGF-β等胃癌发生发展过程中起重要作用的通路上的体细胞变异频率，发现D-STAD患者的变异频率要高于中国HDGC患者。 在体细胞变异基础上，研究团队还分析了HDGC患者的拷贝数变异，他们发现6p22.2和19p13.2是高频扩增区域，而1q21.2和10q21.3是高频缺失区域。具体到基因水平上，拷贝数变异频率较高的基因是PTK6（44.6%）、ERBB3（13.4%）和PIK3CA（11.8%），这三个基因都是胃癌中已知的癌基因。 中国HDGC患者拷贝数突变频率显著较高的区域 为了探究中国HDGC患者的病因，徐瑞华团队分析了所有样本的体细胞变异特征，并与COSMIC数据库中的变异特征进行了匹配。他们发现了3个主要特征，分别是（以COSMIC特征命名）：特征1（5-甲基胞嘧啶自发性脱氨）、特征5（原因未知）、特征24（黄曲霉素暴露）。表明环境因素对HDGC的发生也起到了较大作用，并且可能存在遗传和环境因素的互作关系。 最后，徐瑞华团队分析了临床预后相关的变异。在胚系变异中，他们发现有7个基因上的变异与总生存期有关，分别是SDK1、HSPG2、FSIP2、CUBN、NCKAP5、FLNB以及MUC16。 在体细胞变异中则有大量的基因变异与总生存期有关，其中变异频率较高的基因是FGFR3（HR, 2.2）、ASPSCR1（HR, 2.2）、CIC（HR, 2.4）、DGCR8（HR, 2.2）以及LZTR1（HR, 2.5）。通路富集分析发现，这些基因富集于干扰素相关通路。 研究团队还通过整合OncoKB、CIViC等多个数据库，对中国HDGC患者的体细胞变异进行了临床可操作性注释。最终有125例患者的263个单核苷酸变异以及153例患者的338个拷贝数变异注释为潜在的临床可操作变异。 总的来讲，这项回顾性队列研究首次描述了中国HDGC患者的胚系变异特征，并且说明了中国患者与以往其他研究分析的患者在胚系变异特征差异较大，同时还提出了一些在中国HDGC患者中潜在的临床可操作性变异靶点，可以给未来HDGC领域研究提供参考。 参考文献： [1] Ferlay J, Soerjomataram I, Dikshit R, et al. Cancer incidence and mortality worldwide: sources, methods and major patterns in GLOBOCAN 2012. Int J Cancer. 2015;136(5):E359-E386. doi:10.1002/ijc.29210 [2] Chen W, Zheng R, Zeng H, Zhang S. The updated incidences and mortalities of major cancers in China, 2011. Chin J Cancer. 2015;34(11):502-507. Published 2015 Sep 14. doi:10.1186/s40880-015-0042-6 [3] Oliveira C, Pinheiro H, Figueiredo J, Seruca R, Carneiro F. Familial gastric cancer: genetic susceptibility, pathology, and implications for management. Lancet Oncol. 2015;16(2):e60-e70. doi:10.1016/S1470-2045(14)71016-2 [4] Fitzgerald RC, Hardwick R, Huntsman D, et al. Hereditary diffuse gastric cancer: updated consensus guidelines for clinical management and directions for future research. J Med Genet. 2010;47(7):436-444. doi:10.1136/jmg.2009.074237 [5] Blair VR, McLeod M, Carneiro F, et al. Hereditary diffuse gastric cancer: updated clinical practice guidelines. Lancet Oncol. 2020;21(8):e386-e397. doi:10.1016/S1470-2045(20)30219-9 [6] Liu ZX, Zhang XL, Zhao Q, et al. Whole-Exome Sequencing Among Chinese Patients With Hereditary Diffuse Gastric Cancer. JAMA Netw Open. 2022;5(12):e2245836. Published 2022 Dec 1. doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.45836