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𝗕𝗿𝗲𝗮𝗸 𝙏𝙝𝙧𝙤𝙪𝙜𝙝 𝗖𝗮𝗻𝗰𝗲𝗿· @break_cancer · X·· 2026-04-21评分60

#GLIOBLASTOMA

解读

其余 — 卵巢、头颈、GBM 等现场还在跟的

深度解读

胶质母细胞瘤(GBM)的瘤内异质性早已是领域共识:对四位患者 3589 个细胞的单细胞转录组测序显示,肿瘤核心与外周细胞在基因组和转录组层面变异明显,浸润到核心之外的肿瘤细胞虽共享一致的浸润相关基因特征,彼此间仍差异显著 [2];多点影像引导活检结合影像基因组学进一步证实,增强区与瘤周非增强组织的 GBM 驱动基因拷贝数状态在空间上并不一致 [3];3D 神经导航下的全瘤取样则把空间差异放进演化框架,显示核心、周边与增强区各有区域特异的肿瘤及微环境程序 [5]。这种异质性被视为耐药与复发的根源 [1],空间细胞构筑甚至与预后相关 [6]。但卡点在于:这些认识几乎都来自单次手术的横断面取样,同一患者的肿瘤随时间如何变化、一次活检得到的分子特征能否代表后续病情,一直缺乏直接证据。

在 AACR 2026 年会周日的展示中,Accelerating GBM Therapies Through Serial Biopsies TeamLab 的工作(摘要 1055)正对着这一痛点:biomarker 特征在不同患者之间各不相同,甚至在同一肿瘤内也会随时间改变。会议摘要显示,这项工作题为 "Assessing biomarker reproducibility for glioblastoma patient response stratification"[7]。该 TeamLab 由 Mass General 研究者牵头,2025 年 10 月公布过一项多中心系列活检研究[8],本次报告同样出自其系列活检项目。

相对此前对空间异质性的大量刻画 [1][5],这条消息把问题从空间横断面推进到时间纵向与可重复性:若 biomarker 签名在同一肿瘤内随时间漂移,基于单次活检的患者分层与治疗选择就可能失真,这直接触及精准治疗试验的设计与解读,也部分解释了为何强调保留亲代肿瘤异质性的患者来源类器官被用于患者特异性的疗效检测 [4]。

当然,消息本身提供的信息有限:未说明涉及哪些 biomarker、样本量多大、重复性如何量化,而如何在临床决策中整合随时空漂移的分子信号,仍是悬而未决的问题。

正文 · 机器翻译

了解 #Glioblastoma 意味着以高清方式描绘肿瘤结构。
在 #AACR26 上,TeamLab PI Mario Suva(
@MGBResearchNews
)介绍 GBM 的空间分析,推动我们更好地描绘肿瘤结构、异质性,以及影响治疗反应的生物学机制。
AOS04

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来源:𝗕𝗿𝗲𝗮𝗸 𝙏𝙝𝙧𝙤𝙪𝙜𝙝 𝗖𝗮𝗻𝗰𝗲𝗿 · x.com

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