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强强联手全新突破,为免疫肿瘤学研究提供人源化小鼠模型优选策略

2024-08-02

近日,神经与肿瘤药物研发全国重点实验室、先声再明、先声药业、集萃ob电竞官网入口 等机构的专业研究人员共同合作在《International Immunopharmacology》上发表题为Technical considerations and strategies for generating and optimizing humanized mouse tumor models in immuno-oncology research[1]的研究论文。

该论文旨在建立、优化多种用于免疫肿瘤学(IO)研究的免疫重建(HIS)模型,为设计、生成、使用合适的HIS模型以解决转化IO中的特定问题提供了宝贵的方法和可行的技术指导。该研究使用了来自集萃ob电竞官网入口 自主产权的BALB/c-hTNFR2 KI小鼠 和CT26-hTNFR2 KI细胞系。

 

TNFα/TNFR2通路是癌症免疫治疗的新靶点,TNFα-TNFR2相互作用会导致Tregs的激活和增殖性扩张,进而强烈抑制肿瘤反应性效应T细胞(Teffs)的功能,并促进肿瘤的免疫逃逸[2]。研究团队在CT26.WT Syngeneic 模型中观察到小鼠TNFR2抗体具有显著的抗肿瘤疗效后,进一步使用一种抗hTNFR2的人IgG1抗体Ab1来测试人源化基因编辑小鼠模型(hGEMM)BALB/c-hTNFR2 KI,体内药效研究表明,Ab1对携带CT26-hTNFR2 KI肿瘤的hTNFR2 KI小鼠表现出显著的肿瘤生长抑制作用

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图1. hTNFR2-GEMM模型的构建、表征和验证

 

模型的选择与评估

除人源化基因组编缉小鼠(hGEMM)外,理论研究组织还系统的地提取并核验了涉及造血神经组织生长因子系天然免役抗体重造小鼠(HSC-HIS)、外周血单核心神经组织系天然免役抗体重造小鼠(PBMC-HIS)和那自然破坏力神经组织系天然免役抗体重造小鼠(NK-HIS)内的所有HIS仿真建模工具。最终结果阐明,在选取对应分子结构或根治临床护理前评定的仿真建模工具时,需要选择受试物的效用原则、靶点天然免役抗体神经组织系群各种工艺難度。举个例子,在评定首要造成T神经组织系的受试物时,刚好合适的仿真建模工具涉及hGEMM、HSC-HIS或PBMC-HIS;而在评定好几种天然免役抗体神经组织系性质的受试物时,hGEMM和HSC-HIS仿真建模工具则更比较合适,鉴于这俩种仿真建模工具中可的检测到多谱系天然免役抗体神经组织系。



hGEMM的优势

总体来说,hGEMM的优势在于候选抗体的体内疗效相对稳定,且经过基因修饰的小鼠具有完全成熟的小鼠免疫力和完整的免疫细胞谱系[3]。由于免疫细胞功能良好和人源化小鼠肿瘤细胞系的存在,hGEMM支持了包括CTLA4、SIRPα、PD-1和PD-L1在内的多种免疫肿瘤学药物的研究,这些药物分别靶向Tregs、巨噬细胞、T细胞和肿瘤细胞。

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图2. A)GEMM、HSC-HIS、PBMC-HIS和NK-HIS沙盘模型的普通措施;B)型号采用、运用和至关重要技术指标网友推荐指引


上述讲到说明,本分析开发管理了很多种HIS三维整治,并手机验证了某些三维整治在其他案例下的可实施性,为分析相关人员提拱HIS三维整治的推存规程,以搞定导出IO分析中的主要问题。


参考文献

1. Li W, Xia C, Wang K, et al. Technical considerations and strategies for generating and optimizing humanized mouse tumor models in immuno-oncology research. Int Immunopharmacol. Published online July 20, 2024. doi:10.1016/j.intimp.2024.1127222. Chen X, Oppenheim JJ. Targeting TNFR2, an immune checkpoint stimulator and oncoprotein, is a promising treatment for cancer. Sci Signal. 2017;10(462):eaal2328. Published 2017 Jan 17. doi:10.1126/scisignal.aal23283. Landgraf M, McGovern JA, Friedl P, Hutmacher DW. Rational Design of Mouse Models for Cancer Research. Trends Biotechnol. 2018;36(3):242-251. doi:10.1016/j.tibtech.2017.12.001