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精准医疗的泛癌类器官平台( A pan-cancer organoid platform for precision medicine )
Brian M. Larsen Madhavi Kannan Lee F. Langer Benjamin D. Leibowitz Ameen A. Salahudeen
患者来源的肿瘤有机体（TOs）是研究肿瘤生物学和开发新的精确医学治疗方法的高保真模型。然而，由于缺乏可扩展和可复制的方法来开发和描述这些模型，将TOs用于基于系统生物学的方法受到了限制。我们描述了一个强大的泛癌平台，用化学定义的培养基优化了从1000多名患者获得的培养。至关重要的是，我们利用这种方法证明了肿瘤遗传和转录组学的一致性，并进一步优化了定义的有机类起始和繁殖的最低培养基。此外，我们展示了一种基于神经网络的高通量方法，用于无标记、基于光镜的药物检测，能够预测患者特异性药物反应的异质性，并适用于实体癌。泛癌症平台、分子数据和基于神经网络的药物分析作为资源，加速了有机体模型在精准医学研究和个性化治疗分析计划中的广泛实施。
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