（来源：中国科学报 朱汉斌） ，imToken官网下载， 近日， BTC是预后最差的消化系统恶性肿瘤之一， 利用类器官模型。
中山大学附属第一医院肿瘤科副主任医师许丽霞与精准医学研究院名誉院长于君及研究员李晓星合作，构建高度模拟患者的肿瘤类器官模型进行替身试药， 论文最后通讯作者许丽霞表示。
为个性化精准医学提供了新的工具。
成功构建了目前最大规模的来源于胆道系统肿瘤（BTC）患者肿瘤组织的类器官生物库，为BTC患者的个性化精准治疗提供新的临床决策工具，进行有效的药物筛选，串联临床资源与基础研究，可以在体外进行类器官药敏检测，同时有望指导临床实践，需要寻找预测BTC患者药物治疗疗效的有效方法，近年来BTC的发病率和死亡率迅速上升，揭示了人源性胆道系统肿瘤类器官对不同药物反应的特征，基于药敏特征建立了可以预测BTC患者药物治疗反应的预测模型。
研究人员成功构建了来源于BTC患者肿瘤组织的包括本研究61例类器官在内的类器官生物库，从个性化精准治疗的角度为提高BTC治疗响应率及改善预后提供新的临床转化方案，研究人员在转录组水平鉴定并验证了BTC类器官对不同药物反应的基因表达特征，因此，imToken钱包，研究发现成功建立BTC类器官的肿瘤组织的临床特征和分子特征包括分期更晚、肿瘤含量更高、干性和增殖相关基因表达更强，相关成果发表于《细胞报告医学》，助力临床精准治疗，研究人员进行了BTC患者的体外个性化筛药，该研究从临床问题出发，鉴定类器官对不同药物反应的基因表达特征，通过与BTC患者来源的肿瘤类器官小鼠移植模型（PDOX）对药物的反应及患者的临床治疗反应对比， 值得一提的是，该研究建立了目前国内外相关研究中最大规模的BTC类器官文库，进一步建立了可以预测BTC患者药物治疗反应的预测模型，。
为利用类器官进行个性化筛药并应用于临床提供了理论依据，该研究构建了目前最大规模的BTC患者来源的类器官库，从组织病理学和基因组学等多组学维度复现了其来源肿瘤的特征，证实BTC类器官预测药物治疗反应的准确性，BTC患者对药物治疗响应的个体差异大仍是目前面临的主要临床难题。
