澎立生物肿瘤耐药平台：为临床前研发提供可转化的药效评价与耐药模型体系

2026-08-04

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肿瘤耐药的临床困境：治疗失败的“头号元凶”

肿瘤耐药是导致癌症治疗失败的首要原因。据统计，超过90%的癌症相关死亡可归因于耐药。无论是传统的放化疗、分子靶向治疗还是免疫治疗手段，患者经历长期给药后，肿瘤细胞会产生获得性耐药，最终导致治疗无效、肿瘤复发甚至转移。此外，部分患者在初次接受抗肿瘤治疗时即展现出对药物治疗不敏感，导致治疗从开始即无效的原发性耐药。

无论哪种耐药类型，其耐药的产生机制均相对复杂，涉及肿瘤的异质性、微环境（TME）重塑、用药压力下的生长机制变化，药物外排泵上调、肿瘤干细胞（CSC）活化、药物耐受细胞 (DTP) 的出现及扩增等多种因素。

图1. 影响肿瘤耐药的生物学决定因素Nature 575, 299–309 (2019).

传统模型的局限：为何临床前研究常“失灵”

传统的耐药二维（2D）细胞培养模型因缺乏肿瘤微环境、细胞间相互作用, 体内组织结构等关键因素，无法真实反映体内耐药的全貌。因此，建立能够模拟临床耐药场景的临床前肿瘤耐药模型，已成为肿瘤耐药机制研究和开发新型抗耐药药物的关键环节。

图2. 澎立生物肿瘤耐药平台模块总览

澎立生物肿瘤及肿瘤免疫平台，多模块、一站式解决方案

澎立生物肿瘤及肿瘤免疫平台深耕耐药研究领域，基于对临床耐药机制及治疗困境的系统性研究，推出多平台，全方位，一站式耐药模型体系。其中，获得性耐药模型主要以体内诱导造模为核心技术路径，并辅以临床用药后复发的PDX模型，从源头设计上最大程度逼近临床耐药的真实发生过程，力求在分子层面、细胞层面和微环境层面全面还原患者治疗压力下耐药的动态演化过程。 原发性耐药模型，则主要基于靶点阳性模型的体内药效筛选，积累具备典型特点的PDX模型。此外，为深入解析耐药发生机制，每例耐药模型均配备全面的基因组学、转录组学及蛋白组学等数据，依托专业的生物信息学分析平台，能够对肿瘤耐药机制进行深层次解读与网络化分析。

1、获得性耐药模型：体内诱导构建的 Irinotecan 耐药肠癌模型

图3. 案例展示，体内诱导构建的获得性耐药模-Irinotecan耐药肠癌及耐药机制分析

在深度分析了耐药产生演变的轨迹与核心驱动通路基础上，便可以据此“按图索骥“-精准锚定耐药机制中的关键点，制定有针对性且分层化的给药策略。这种从深度机制研究，到精准方案验证的闭环路径，以最契合耐药点的干预方式，实现耐药逆转，最大化增强或恢复治疗效果，为临床治疗提供真正有据可依的数据支撑。

2、获得性耐药模型：临床用药后复发的黑色素瘤 PDX 模型

图4. 案例展示，黑色素肿瘤患者，临床经历多种治疗手段用药后多次复发。采用该患者临床肿瘤样本构建的PDX模型上，证实了显著的多药耐药特性（MDR）。结合基因组学及转录组学等信息，深入分析耐药机制并精准找到了可用于提高抗肿瘤药效的关键靶点。

3、原发性耐药模型：基于 PDX 芯片技术的高通量模型筛选

然而，肿瘤耐药的困境远不止于获得性耐药。原发性耐药（即初始治疗即呈现无效应答）在临床实践中同样构成难以逾越的壁垒，其覆盖癌种更广、涉及人群基数更大，且机制网络较获得性耐药更为复杂。目前，针对原发性耐药的早期筛选与逆转策略尚属短板，成为制约靶向治疗及肿瘤免疫治疗长期获益的又一瓶颈。因此，除了需要对获得性耐药进行深入研究，溯源干预之外，揭示原发性耐药的内在分子本质，也是临床研究的当务之急。

澎立生物依托于PDX组织芯片，高通量免疫组化（IHC）和离体组织培养等技术平台，成功建立了一体化PDX模型筛选体系。从靶点筛选，体内/离体药敏评价，耐药机制研究，直到精准提供可用于临床转化的治疗方案。

图5. 依托于PDX组织芯片技术的一体化模型筛选及药效评价体系

通过一系列高效筛选与验证手段，不仅能在短时间内快速筛选出高响应的敏感药效模型，大幅提升研发效率，更能同步挖掘出具有典型原发性耐药特质的耐药模型，为耐药机制研究提供稀缺且关键的动物模型，为肿瘤耐药领域的研发与转化筑牢根基。

图6. 案例展示，部分通过一体化平台筛选出的敏感模型及耐药模型

4、丰富的肿瘤耐药模型库：覆盖多靶点、多治疗手段、不同耐药分型的模型列表

图7. 澎立生物耐药模型

截止到目前，澎立生物的肿瘤及肿瘤免疫部门，可提供超过700例肿瘤模型，包括CDX（300+）， PDX（350+），鼠源模型（50+）。这其中亦涵盖原位及实验性转移模型（90+），人源化动物模型（100+），以及近30例肿瘤耐药模型。所有耐药模型均具备多组学数据，深度生信分析及分子网络信息，为靶向改善或逆转肿瘤耐药的药物研发提供坚实数据基础及切实可用的临床前动物模型，提升新药研发的临床转化效率，助力更多抗耐药新药走向临床。

本文根据澎立生物肿瘤药理部副总裁温洁博士在2026年AACR（美国癌症研究协会）年会上发表的报告整理。

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