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基于 PDX 的小鼠临床试验
加速转化肿瘤研究

利用冠科生物的患者来源异种移植(PDX)小鼠模型,加快药物开发进程——在更贴近真实患者的体系中获取高预测价值的数据,支持个体化肿瘤治疗策略的研发与优化。

肿瘤学研究者在研发过程中,常常受到传统细胞系和常规异种移植模型预测性有限的掣肘——这些模型难以真实反映人类肿瘤生物学及临床应答,最终导致临床试验中高淘汰率。针对这一痛点,冠科生物提供系统性的解决方案:
  • 临床相关模型
    我们采用患者来源异种移植模型(PDX)患者来源类器官模型(PDO),最大程度保留原发肿瘤的基因和组织学异质性,让临床前研究更接近真实患者。
  • 可预测性试验设计
    我们的小鼠临床试验 (MCT™)平台利用大规模 PDX 队列模拟人体临床试验设计,提供具有统计学说服力的药物疗效和患者分层数据,为剂量、组合策略和入组标准提供实证依据。
  • 更可靠的转化洞察
    通过将这些高级模型获得的临床前数据与真实患者临床结局进行关联分析,我们构建了一条更可靠的转化桥梁,大幅降低临床开发风险,并在更早阶段识别出潜在获益人群。
PDX 小鼠临床试验:连接临床前和临床肿瘤学研究的桥梁

冠科生物的 PDX MCT 平台为肿瘤药物开发提供了一个兼具预测价值和临床相关性的评估体系。凭借对原始人类肿瘤基因型与表型特征的高保真保留,我们的 PDX 模型帮助研究者在临床前就更好地预判临床结果——降低研发淘汰率,加速生物标志物发现,并为更有效的治疗策略提供方向。

冠科生物的 PDX MCT(前称 HuTrial)专为缩小临床前研究与临床成功之间的差距而设计,为获得更精准的疗效预测和临床结局提供可靠路径。我们的服务为药物开发团队提供一套完整解决方案,用于优化研发管线、验证生物标志物,并切实降低临床失败风险。

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患者来源异种移植小鼠临床试验的关键优势

PDX MCT 的核心价值在于,相比传统临床前模型,它能提供更具预测性、与临床更贴近的数据。但它的意义远不止于此,这一强大评估体系还能:

模拟人体临床试验
模拟人体临床试验

PDX MCT 采用由大量患者来源异种移植模型组成的“面板”,每一个模型都代表一位独特患者的肿瘤。这样的设计使研究者可以像在真实临床试验中一样,评估药物在多样化患者人群中的疗效表现。

识别响应者和非响应者
区分应答者与非应答者

通过在广泛的 PDX 模型上测试同一药物,研究者能够清晰地区分应答和非应答肿瘤。这一点对于开发个体化治疗策略、明确最可能获益的目标患者群体至关重要。

加速预测性生物标志物发现
加速预测性生物标志物发现

MCT 为预测性生物标志物的发现与验证提供了强有力的平台。研究者可以对应答与非应答肿瘤进行基因组学、蛋白质组学及空间组学分析,挖掘与药物疗效高度相关的分子特征。

提供更深入的机制见解
提供更深入的机制分析

MCT 生成的综合数据——包括多组学分析、空间生物学读数以及高级统计建模结果——有助于更深入地理解药物的作用机制(MoA)以及潜在耐药通路,为后续组合策略和优化设计提供依据。

降低临床失败率<br>与整体开发成本
减少临床流失
和成本

肿瘤药物在临床试验中高淘汰率往往源于疗效不足。通过在 PDX MCT 中提前获得更可靠的临床前证据,研究者可以更准确地预测临床结果,从源头上降低临床失败风险及随之而来的时间和成本投入。

网络研讨会

小鼠临床试验:让研究设计更有“底气”的关键工具

观看本场网络研讨会,您将了解:

  • 如何确定每项小鼠临床试验中最合适的 PDX 模型数量,以及每个 PDX 模型所需的小鼠数量,从而在统计效能与成本之间取得最佳平衡
  • 如何在 MCT 体系中量化并评估药物疗效,为后续决策提供扎实证据
  • 如何通过合理的试验设计,最大化挖掘生物标志物信息,推动标志物发现与验证

PDX 小鼠临床试验在肿瘤药物开发中的应用

PDX MCT 是一种多功能、功能强大的工具,可用于加速药物开发过程,例如:

预测性生物标志物的发现与验证

通过在大规模 PDX 队列中系统评估药物应答,识别可用于患者分层的生物标志物,从而提升临床试验成功率,并为个体化治疗策略提供数据支撑。

聚焦特定患者人群

在大规模 PDX 模型面板中筛选候选药物,精准锁定其在何种肿瘤类型、基因突变背景或疾病亚型中疗效最佳,为临床试验入组标准和患者分层提供依据。

探索新适应症空间

在多种肿瘤类型中系统评估药物疗效,发掘潜在的新适应症与再定位机会,拓展治疗版图。

优化联合用药策略

在具有临床相关性的体系中测试多种药物组合,识别协同增效作用并解析耐药机制,为组合方案设计和升级提供数据支持。

降低临床试验风险

通过获得能够预测临床结果的扎实临床前数据,更有理有据地推动候选药物进入人体试验,同时降低高成本临床失败的风险。

白皮书

小鼠临床试验终极指南

这本白皮书将系统解析小鼠临床试验如何为肿瘤研究与药物开发赋能,是肿瘤研发及转化团队不可或缺的参考工具。

为什么选择冠科生物科技进行
PDX 小鼠临床试验?

端到端综合解决方案

我们提供从试验设计和模型选择到最终数据分析和报告的无缝工作流程,确保每个阶段的一致性和质量。

全球专业知识

作为一家领先的临床前 CRO,我们拥有数十年的丰富经验,我们的全球设施和科学家网络可提供符合认证质量标准的各种服务。

经过验证的质量

我们利用专利的 NGS-QC 方法防止模型的错误识别和污染,确保模型的完整性和可靠性。所有动物研究均在 AAALAC 认证的设施内进行,严格遵守伦理准则。

无与伦比的预测能力

我们的 PDX 模型库规模庞大、特征清晰,生物信息学能力先进,这使我们的 MCT 成为一个具有高度预测性的平台,有助于降低临床试验中的高损耗率,加快药物开发。

可搜索数据库

我们的 PDX 模型数据库提供详细的特征描述数据,包括 RNA-seq(1,500 多个模型)、全外显子组测序(680 多个模型)、生长动力学、组织学以及对标准护理治疗的反应。

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冠科生物科学特色
优点
世界上最大的 PDX 模型库
可访问来自不同患者群体的 2,500 多个模型,确保高度的临床相关性和肿瘤异质性的准确代表性。
高级统计分析
我们使用线性混合模型(LMM)分析,它比传统的 TGI 更灵敏,可用于优化数据驱动的试验设计。
全面特征描述
每个模型都通过多组学数据(如 RNA-seq、WES、组织学、SoC 响应)进行了广泛的剖析,从而实现了精确的模型选择。
集成端到端工作流程
从试验设计到数据分析和报告,提供无缝支持,确保一致性、质量和效率。
经过验证的质量控制
我们的专利 NGS-QC 方法可防止模型的错误识别,确保模型的完整性和可靠性。
生物信息学专家支持
我们的团队就研究设计、数据分析和解释提供咨询,以提供可行的见解。

提供 PDX 小鼠临床试验的全面解决方案

我们的 PDX 小鼠临床试验旨在通过提供以下服务,最大限度地提高肿瘤研究的影响力:

  • 优化的临床试验设计:量身定制,以最大化预测能力并确保临床相关性,为您的肿瘤药物开发研究的成功奠定基础。

  • 综合的数据报告:将生物标志物发现、PK/PD 分析和生物信息学相结合,为您的研究结果提供全方位视角。

  • 无缝服务:从试验启动到最终报告——我们的专业团队在每个阶段确保一致性、质量和高效性,助力您自信推进药物开发进程。

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常见问题

冠科生物能否帮助选择最佳的 PDX 模型?

当然可以!在项目评估阶段,我们会免费提供研究设计和模型筛选支持,基于数据驱动的方法为您锁定最匹配的模型。我们综合利用多组学数据——包括基因组、转录组、蛋白质组及通路活性信息——为您的研究找到最佳 PDX 组合。

如何确定 MCT 的 PDX 模型和动物数量?

MCT 中 PDX 模型数量和用动物数是如何确定的?
对于多 PDX 的 MCT 研究,我们采用线性混合模型(Linear Mixed Models,LMM)生成统计效能曲线,根据药物效力估算所需的模型数和动物数。您可参考我们已发表的研究以获取更多细节(Guo et al., BMC Cancer 2019)。

对于单一 PDX 模型的研究,我们使用自研的样本量计算算法。该工具基于既往标准治疗(SoC)历史数据,并结合肿瘤生长抑制率(TGI)等指标及目标统计效能,给出推荐动物数量。

欲了解更多详情或免费使用我们的网络样本量计算器,请联系我们

在 MCT 中如何保证各组的基线因素平衡?

为获得可靠结果,组间基线均衡至关重要。简单随机分组往往会带来不平衡,因此我们采用自研算法,将肿瘤体积、体重等基线协变量在不同组间尽可能均匀分配,从而在复杂试验设计中最大限度降低偏倚。

欲了解更多详情或免费使用该工具,请联系我们

如何在 MCT 中分析药物疗效?

为了全面评估药物疗效,我们不仅关注单一时间点的读数,还采用高级指标,如 eGR(Exponential Growth Rate,指数生长速率)。这一内部开发的指标利用完整肿瘤生长曲线进行分析,为您提供更整体的治疗效果评估。详情可参见我们发表的工作(Guo et al., BMC Cancer 2019)。

MCT 研究过程中你们会提供哪些支持?

在整个 MCT 研究周期内,我们都会持续为您提供方法学与数据支持,重点包括:

  • 离群值检测:采用高级算法识别并处理异常数据点,确保结果真实性地反映药物处理效应。
  • 设计优化:基于实时数据,提出如调整模型数量等优化建议,以提升研究质量和统计效能。
  • 中期报告:通过平台提供阶段性报告,让您实时掌握项目进展并及时调整决策。
研究结果将以何种形式交付?
我们会提供传统的书面报告,同时还将开放一个交互式网页界面,便于您在友好的可视化环境中对数据进行动态探索和深度挖掘。

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