导读 已经开发了几种患者来源的癌症模型 (PDMC)，例如患者来源的类器官 (PDO) 和患者来源的异种移植物 (PDX)，以评估新的癌症疗法的临床疗效
已经开发了几种患者来源的癌症模型 (PDMC)，例如患者来源的类器官 (PDO) 和患者来源的异种移植物 (PDX)，以评估新的癌症疗法的临床疗效。精准肿瘤学的成功取决于这些模型，因为它们捕获癌症患者肿瘤的分子、形态和功能特征，从而能够准确预测药物反应和耐药性。
PDMC 可以概括临床中的抗肿瘤反应，因此可以为个性化护理计划提供重要见解。
PDMC 在临床决策过程中的应用具有挑战性，部分原因是每个模型的技术局限性。例如，患者来源的细胞系会随着时间的推移发生遗传和形态学变化，因此不适合临床筛选。
相反，PDX 可用于分析瘤内克隆结构和遗传多样性，这有助于评估治疗反应。然而，这种方法的运营成本高，数据生成速度慢，从而限制了其在诊断药物筛选和精准医学开发中的适用性。
相比之下，PDO 构成了一组成本更低、吞吐量更高的临床应用模型。此外，胰腺癌、结直肠癌、乳腺癌、卵巢癌、肾癌、脑癌、头颈癌和胃癌的大规模生物库的可用性使 PDO 能够捕捉患者的多样性。
由于广泛的药物筛选，临床医生已经检测到基因突变与靶向治疗敏感性之间的关联。因此，该模型已被用作一种潜在的功能性精准医学技术，用于做出适当的治疗决策。然而，缓慢的操作过程使其在临床使用中效率低下。
临床治疗决定通常在诊断后 14 天内做出;然而，PDO 生成的时间范围超过 14 天，这可能会严重延迟治疗。因此，一些必须包含在新诊断分析中的基本特征是加速 PDO 生成、功能测试和核心活检的自动化程序。
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