欧洲肿瘤研究所和米兰理工大学（Politecnico di Milano）的研究人员开发了一种“芯片肠道”模型，该模型能够重现肠道炎症的主要特征，并预测黑色素瘤患者对免疫疗法的反应。这项研究发表在《自然生物医学工程》杂志上，提供了关于肠道微生物群在免疫疗法效果中作用的新见解，有助于指导新药研发并提供个性化的癌症治疗。
“对免疫疗法没有反应的黑色素瘤患者的微生物群具有明显的促炎特性，这会损害肠道上皮屏障的完整性，并促进调节免疫系统的分子的产生，”首席作者马蒂亚·巴勒尼博士（Mattia Ballerini，PhD）表示。他曾任职于欧洲肿瘤研究所，目前是米兰理工大学的博士后研究员。这一发现可能能够识别那些因免疫疗法而出现肠道炎症的患者，并确定哪些黑色素瘤患者可能受益于这种形式的癌症治疗。
该方法使用uBeat技术开发，最初用于模拟心肌收缩，后来扩展到模拟膝关节的生物力学条件。新的芯片肠道模型重现了蠕动肠道运动，创建了一个动态环境，模仿人体肠道。这项技术的应用不仅限于黑色素瘤，还使研究人员能够研究肠道细菌与免疫疗法在各种癌症类型之间的相互作用。
在这项研究中，研究人员比较了对免疫疗法反应良好的黑色素瘤患者的微生物群与未反应的患者的微生物群。结果揭示了两组之间肠道环境的显著差异。“我们发现，对免疫疗法无反应的患者的微生物群已经与改变的肠上皮稳态相关，其特征是对细胞应激的缓冲能力降低，”研究人员写道。这种失衡可能导致慢性炎症，削弱治疗效果。
新的芯片技术在预测治疗结果方面取得了进展。通过分析患者粪便中的微生物群并测试其对芯片肠道的影响，肿瘤学家可以识别最有可能对免疫疗法产生反应的患者，并减少对不太可能受益的患者不必要的副作用风险。
芯片肠道模型还可以帮助识别与黑色素瘤免疫疗法耐药性相关的新的分子机制。研究人员发现，对免疫疗法无反应的患者表现出某些与炎症相关的细菌成分富集的微生物群。“我们的数据赋予了粪便中的可溶性成分和微生物不同的临床意义，”研究人员写道。这为开发预测其他癌症类型治疗结果的额外生物标志物提供了一条途径。
肠道在免疫疗法反应中的作用还包括调节肠道中的免疫细胞。先前的研究表明，通过操纵肠道微生物群可以减轻与免疫相关的不良事件，如结肠炎。新的芯片肠道模型表明，这种干预不仅可以减少副作用，还可以通过管理肠道的炎症反应来增强治疗效果。
虽然这项新技术已经在预测免疫疗法结果方面显示出潜力，但进一步的研究正在进行中，以提高其准确性并扩大其应用范围。研究人员还在探索如何将该模型与患者来源的黑色素瘤模型结合，以进一步提高其临床实用性。
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