Skip to main content

Advertisement

Log in

Patientenabgeleitete Tumororganoide – ein Therapiemodell für die Präzisionsonkologie

Patient-derived tumor organoids—a therapeutic model in precision oncology

  • CME
  • Published:
Die Onkologie Aims and scope

Zusammenfassung

Organoide sind stammzellbasierte In-vitro-Zellkulturen, die sich nicht nur durch ihre 3‑dimensionale Struktur, sondern auch durch ihre Multizellularität und ein hohes Maß an Selbstorganisation auszeichnen. Aufgrund ihrer starken Ähnlichkeit zu den Primärgeweben, aus denen sie isoliert wurden, stellen Organoide ein geeignetes Therapiemodell für molekulare und funktionelle Analysen innerhalb der personalisierten Medizin dar. Gerade im Bereich der Präzisionsonkologie, wo patientenspezifische Therapiemodelle dringend benötigt werden, können Organoide das vorhandene Repertoire, bestehend aus 2‑dimensionalen Zellkulturen und Modellen patientenabgeleiteter Xenografts, bereichern.

Abstract

Organoids are three-dimensional, multicellular and stem-cell-derived in vitro tissue cultures with self-organizing and self-renewing capabilities. In the field of personalized treatment approaches, organoids can serve as a suitable treatment model for molecular and functional analyses, due to their high similarities to the primary tissue that they were derived from. Especially in the field of precision oncology, where a high demand for patient-specific therapy models remains, organoids can serve as an alternative to conventional two-dimensional tissue culture and patient-derived xenografts.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Abb. 1
Abb. 2

Literatur

  1. Hofer M, Lutolf MP (2021) Engineering organoids. Nat Rev Mater 6(5):402–420

    CAS  Google Scholar 

  2. Sato T et al (2009) Single Lgr5 stem cells build crypt-villus structures in vitro without a mesenchymal niche. Nature 459(7244):262–265

    CAS  Google Scholar 

  3. Li Y et al (2020) Organoid based personalized medicine: from bench to bedside. Cell Regen 9(1):21

    Google Scholar 

  4. Clevers H (2016) Modeling development and disease with organoids. Cell 165(7):1586–1597

    CAS  Google Scholar 

  5. Bose S, Clevers H, Shen X (2021) Promises and challenges of organoid-guided precision medicine. Med (N Y) 2(9):1011–1026

    Google Scholar 

  6. Aisenbrey EA, Murphy WL (2020) Synthetic alternatives to matrigel. Nat Rev Mater 5(7):539–551

    CAS  Google Scholar 

  7. Kleinman HK, Martin GR (2005) Matrigel: basement membrane matrix with biological activity. Semin Cancer Biol 15(5):378–386

    CAS  Google Scholar 

  8. Broguiere N et al (2018) Growth of epithelial organoids in a defined hydrogel. Adv Mater 30(43):e1801621

    Google Scholar 

  9. Cruz-Acuna R et al (2017) Synthetic hydrogels for human intestinal organoid generation and colonic wound repair. Nat Cell Biol 19(11):1326–1335

    CAS  Google Scholar 

  10. Gjorevski N et al (2016) Designer matrices for intestinal stem cell and organoid culture. Nature 539(7630):560–564

    CAS  Google Scholar 

  11. Jabaji Z et al (2014) Type I collagen as an extracellular matrix for the in vitro growth of human small intestinal epithelium. PLoS ONE 9(9):e107814

    Google Scholar 

  12. Lindborg BA et al (2016) Rapid induction of cerebral organoids from human induced pluripotent stem cells using a chemically defined hydrogel and defined cell culture medium. Stem Cells Transl Med 5(7):970–979

    CAS  Google Scholar 

  13. Bartfeld S et al (2015) In vitro expansion of human gastric epithelial stem cells and their responses to bacterial infection. Gastroenterology 148(1):126–136.e6

    Google Scholar 

  14. van de Wetering M et al (2015) Prospective derivation of a living organoid biobank of colorectal cancer patients. Cell 161(4):933–945

    Google Scholar 

  15. Boj SF et al (2015) Organoid models of human and mouse ductal pancreatic cancer. Cell 160(1):324–338

    CAS  Google Scholar 

  16. Hu H et al (2018) Long-term expansion of functional mouse and human hepatocytes as 3D organoids. Cell 175(6):1591–1606.e19

    CAS  Google Scholar 

  17. Huch M et al (2015) Long-term culture of genome-stable bipotent stem cells from adult human liver. Cell 160(1):299–312

    CAS  Google Scholar 

  18. Kessler M et al (2015) The notch and Wnt pathways regulate stemness and differentiation in human fallopian tube organoids. Nat Commun 6:8989

    CAS  Google Scholar 

  19. Gao D et al (2014) Organoid cultures derived from patients with advanced prostate cancer. Cell 159(1):176–187

    CAS  Google Scholar 

  20. Karthaus WR et al (2014) Identification of multipotent luminal progenitor cells in human prostate organoid cultures. Cell 159(1):163–175

    CAS  Google Scholar 

  21. Saito Y et al (2018) Development of a functional thyroid model based on an organoid culture system. Biochem Biophys Res Commun 497(2):783–789

    CAS  Google Scholar 

  22. Schutgens F et al (2019) Tubuloids derived from human adult kidney and urine for personalized disease modeling. Nat Biotechnol 37(3):303–313

    CAS  Google Scholar 

  23. McCracken KW et al (2014) Modelling human development and disease in pluripotent stem-cell-derived gastric organoids. Nature 516(7531):400–404

    CAS  Google Scholar 

  24. Costa EC et al (2016) 3D tumor spheroids: an overview on the tools and techniques used for their analysis. Biotechnol Adv 34(8):1427–1441

    Google Scholar 

  25. Langhans SA (2018) Three-dimensional in vitro cell culture models in drug discovery and drug repositioning. Front Pharmacol 9:6

    Google Scholar 

  26. Imamura Y et al (2015) Comparison of 2D- and 3D-culture models as drug-testing platforms in breast cancer. Oncol Rep 33(4):1837–1843

    CAS  Google Scholar 

  27. Haisler WL et al (2013) Three-dimensional cell culturing by magnetic levitation. Nat Protoc 8(10):1940–1949

    CAS  Google Scholar 

  28. Ravi M et al (2015) 3D cell culture systems: advantages and applications. J Cell Physiol 230(1):16–26

    CAS  Google Scholar 

  29. Pontes Soares C et al (2012) 2D and 3D-organized cardiac cells shows differences in cellular morphology, adhesion junctions, presence of myofibrils and protein expression. PLoS ONE 7(5):e38147

    CAS  Google Scholar 

  30. Jensen C, Teng Y (2020) Is it time to start transitioning from 2D to 3D cell culture? Front Mol Biosci 7:33

    CAS  Google Scholar 

  31. Toolan HW (1953) Growth of human tumors in cortisone-treated laboratory animals: the possibility of obtaining permanently transplantable human tumors. Cancer Res 13(4):389–394

    CAS  Google Scholar 

  32. Byrne AT et al (2017) Interrogating open issues in cancer precision medicine with patient-derived xenografts. Nat Rev Cancer 17(4):254–268

    CAS  Google Scholar 

  33. Sachs N et al (2018) A living biobank of breast cancer organoids captures disease heterogeneity. Cell 172(1):373–386.e10

    CAS  Google Scholar 

  34. Calandrini C et al (2020) An organoid biobank for childhood kidney cancers that captures disease and tissue heterogeneity. Nat Commun 11(1):1310

    CAS  Google Scholar 

  35. Jacob F et al (2020) A patient-derived glioblastoma organoid model and biobank recapitulates inter- and intra-tumoral heterogeneity. Cell 180(1):188–204.e22

    CAS  Google Scholar 

  36. Kopper O et al (2019) An organoid platform for ovarian cancer captures intra- and interpatient heterogeneity. Nat Med 25(5):838–849

    CAS  Google Scholar 

  37. Drost J et al (2015) Sequential cancer mutations in cultured human intestinal stem cells. Nature 521(7550):43–47

    CAS  Google Scholar 

  38. Matano M et al (2015) Modeling colorectal cancer using CRISPR-Cas9-mediated engineering of human intestinal organoids. Nat Med 21(3):256–262

    CAS  Google Scholar 

  39. Dotti I et al (2017) Alterations in the epithelial stem cell compartment could contribute to permanent changes in the mucosa of patients with ulcerative colitis. Gut 66(12):2069–2079

    CAS  Google Scholar 

  40. Howell KJ et al (2018) DNA methylation and transcription patterns in intestinal epithelial cells from pediatric patients with inflammatory bowel diseases differentiate disease subtypes and associate with outcome. Gastroenterology 154(3):585–598

    CAS  Google Scholar 

  41. Joshi R et al (2020) The DNA methylation landscape of human cancer organoids available at the American type culture collection. Epigenetics 15(11):1167–1177

    Google Scholar 

  42. Driehuis E et al (2019) Oral mucosal organoids as a potential platform for personalized cancer therapy. Cancer Discov 9(7):852–871

    CAS  Google Scholar 

  43. Ooft SN et al (2019) Patient-derived organoids can predict response to chemotherapy in metastatic colorectal cancer patients. Sci Transl Med 11(513):eaay2574. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aay2574

    Article  CAS  Google Scholar 

  44. Vlachogiannis G et al (2018) Patient-derived organoids model treatment response of metastatic gastrointestinal cancers. Science 359(6378):920–926

    CAS  Google Scholar 

  45. Hidalgo M et al (2014) Patient-derived xenograft models: an emerging platform for translational cancer research. Cancer Discov 4(9):998–1013

    CAS  Google Scholar 

  46. Driehuis E et al (2019) Pancreatic cancer organoids recapitulate disease and allow personalized drug screening. Proc Natl Acad Sci U S A 116(52):26580–26590. https://doi.org/10.1073/pnas.1911273116

    Article  CAS  Google Scholar 

  47. Li X et al (2018) Organoid cultures recapitulate esophageal adenocarcinoma heterogeneity providing a model for clonality studies and precision therapeutics. Nat Commun 9(1):2983

    Google Scholar 

  48. Dijkstra KK et al (2020) Challenges in establishing pure lung cancer organoids limit their utility for personalized medicine. Cell Rep 31(5):107588

    CAS  Google Scholar 

  49. Heinrich K et al (2022) Lessons learned: the first consecutive 1000 patients of the CCCMunich(LMU) molecular tumor board. J Cancer Res Clin Oncol. https://doi.org/10.1007/s00432-022-04165-0

    Article  Google Scholar 

  50. Hennig A et al (2022) Detecting drug resistance in pancreatic cancer organoids guides optimized chemotherapy treatment. J Pathol 257(5):607–619

    CAS  Google Scholar 

  51. Sohal D et al (2020) SWOG S1505: results of perioperative chemotherapy (peri-op Ctx) with mfolfirinox versus gemcitabine/nab-paclitaxel (gem/nabP) for resectable pancreatic ductal adenocarcinoma (PDA). J Clin Oncol 38(15):4504–4504

    Google Scholar 

  52. Peschke K et al (2022) Identification of treatment-induced vulnerabilities in pancreatic cancer patients using functional model systems. EMBO Mol Med 14(4):e14876. https://doi.org/10.15252/emmm.202114876

    Article  CAS  Google Scholar 

  53. Yao Y et al (2020) Patient-derived organoids predict chemoradiation responses of locally advanced rectal cancer. Cell Stem Cell 26(1):17–26.e6

    CAS  Google Scholar 

  54. Ganesh K et al (2019) A rectal cancer organoid platform to study individual responses to chemoradiation. Nat Med 25(10):1607–1614

    CAS  Google Scholar 

  55. Arena S et al (2020) A subset of colorectal cancers with cross-sensitivity to olaparib and oxaliplatin. Clin Cancer Res 26(6):1372–1384

    CAS  Google Scholar 

  56. Li J et al (2019) Malignant ascites-derived organoid (MADO) cultures for gastric cancer in vitro modelling and drug screening. J Cancer Res Clin Oncol 145(11):2637–2647

    Google Scholar 

  57. Pasch CA et al (2019) Patient-derived cancer organoid cultures to predict sensitivity to chemotherapy and radiation. Clin Cancer Res 25(17):5376–5387

    CAS  Google Scholar 

  58. Steele NG et al (2019) An organoid-based preclinical model of human gastric cancer. Cell Mol Gastroenterol Hepatol 7(1):161–184

    Google Scholar 

  59. Broutier L et al (2017) Human primary liver cancer-derived organoid cultures for disease modeling and drug screening. Nat Med 23(12):1424–1435

    CAS  Google Scholar 

  60. Yan HHN et al (2018) A comprehensive human gastric cancer organoid biobank captures tumor subtype heterogeneity and enables therapeutic screening. Cell Stem Cell 23(6):882–897.e11

    CAS  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding authors

Correspondence to Linus R. Schömig M.Sc. or Michael Quante.

Ethics declarations

Interessenkonflikt

Gemäß den Richtlinien des Springer Medizin Verlags werden Autoren und Wissenschaftliche Leitung im Rahmen der Manuskripterstellung und Manuskriptfreigabe aufgefordert, eine vollständige Erklärung zu ihren finanziellen und nichtfinanziellen Interessen abzugeben.

Autoren

L.R. Schömig: A. Finanzielle Interessen: L.R. Schömig gibt an, dass kein finanzieller Interessenkonflikt besteht. – B. Nichtfinanzielle Interessen: Doktorand, Universitätsklinikum Freiburg, Klinik für Innere Medizin II, Gastrointestinale Onkologie. M. Quante: A. Finanzielle Interessen: Forschungsförderung durch: DFG (Deutsche Forschungsgemeinschaft), NIH (National Institutes of Health), Sander-Stiftung, Deutsche Krebshilfe. – Vortragshonorare oder Kostenerstattung als passiv Teilnehmender: MSD, Merck, Servier, BMS, Lilly. – B. Nichtfinanzielle Interessen: Universitätsprofessor Gastroenterologie, Universitätsklinikum Freiburg, Klinik für Innere Medizin II, Gastrointestinale Onkologie.

Wissenschaftliche Leitung

Die vollständige Erklärung zum Interessenkonflikt der Wissenschaftlichen Leitung finden Sie am Kurs der zertifizierten Fortbildung auf www.springermedizin.de/cme.

Der Verlag

erklärt, dass für die Publikation dieser CME-Fortbildung keine Sponsorengelder an den Verlag fließen.

Für diesen Beitrag wurden von den Autoren/-innen keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.

Additional information

Wissenschaftliche Leitung

H. Christiansen, Hannover

​I. Gockel, Leipzig

M.-O. Grimm, Jena

A. Hasenburg, Mainz

A. Hochhaus, Jena

R. Hofheinz, Mannheim

F. Lordick, Leipzig

C. Röcken, Kiel

D. Schadendorf, Essen

M. Untch, Berlin

figure qr

QR-Code scannen & Beitrag online lesen

CME-Fragebogen

CME-Fragebogen

Welche diagnostischen Tools kommen im regulären Maßstab in der Präzisionsonkologie zum Einsatz?

Hochdurchsatzwirkstoffscreenings

Genetische Charakterisierung von primärem Tumormaterial mithilfe von „next generation sequencing“ (NGS)

Etablierung von Xenograftmodellen und die Analyse der Tumormikroumgebung

Genetische Charakterisierungen patientenabgeleiteter Tumororganoide (PDTO).

Einzelzell-DNA- und/oder -RNA-Sequenzierungen von primärem Tumorgewebe

In welchen Aspekten gleichen oder unterscheiden sich 3‑dimensionale Therapiemodelle in Form von patientenabgeleiteten Tumororganoiden (PDTO) von „klassischen“ Therapiemodellen wie 2‑dimensionaler (2-D) Zellkultur und Xenograftmodellen?

Phänotypische und genetische Charakteristika des Primärtumors bleiben in den PDTO ebenso wie bei Xenograftmodellen größtenteils erhalten.

Die Kultur von PDTO ist um ein Vielfaches günstiger als die der 2‑D-Zellkultur.

Die Etablierung von PDTO nimmt zeitlich weniger Zeit in Anspruch als die Etablierung von 2‑D-Zellkulturen.

PDTO können genauso schnell etabliert werden wie Xenograftmodelle.

Aufgrund der Patientenspezifität kann nur mit PDTO eine genaue Aussage über eine optimierte Erstlinientherapie gegeben werden.

Patientenabgeleitete Tumororganoide (PDTO) können u. a. aus chirurgischen Resektaten und kleinen Zangenbiopsaten hergestellt werden. Welche Zelltypen bilden dabei meist die Grundlage für eine erfolgreiche PDTO-Etablierung?

Myeloisch differenzierte Vorläuferzellen

Gastrointestinale Stromazellen

Organspezifische Stammzellen

Immortalisierte Tumorzellen

Mesenchymale Stromazellen

Fallbeispiel: Der Primärtumor eines 58 Jahre alten Patienten mit lokal fortgeschrittenem Karzinom des Pankreaskopfs wird nach neoadjuvanter FOLFIRINOX-Therapie reseziert (FOLFIRINOX Folinsäure, 5‑Fluoruracil, Irinotecan und Oxaliplatin). Vor der Chemotherapie wurden aus dem Tumor bereits patientenabgeleitete Tumororganoide (PDTO) etabliert. Aus dem mit FOLFIRINOX behandelten chirurgischen Resektat sollen nochmals PDTO etabliert werden. Welche Aussage trifft zu?

Die Etablierung von Xenograftmodellen scheint in diesem Fall besser geeignet, da gerade für Karzinome des Pankreas Xenograftmodelle optimiert sind.

Eine Etablierung von PDTO aus dem chirurgischen Resektat ist unmöglich, da die vorangegangene FOLFIRINOX-Therapie sämtliche Zellen zerstört hat.

Die Etablierung von PDTO ist zwar möglich, wird aber aufgrund eines hohen Anteils an nekrotischen Zellen schwierig sein.

Prä- und Postchemotherapie-PDTO werden in einem Wirkstoffscreening genau gleich auf eine FOLFIRINOX-Therapie reagieren.

Im Vergleich zu PDTO würden sich 2‑dimensionale Zellkulturen besser eignen, da sie billiger sind und eine bessere Patientenspezifität aufweisen.

Welche Aussage zu Organoiden trifft zu?

Organoide werden bereits im diagnostischen Alltag in der Präzisionsonkologie verwendet.

Es können keine Tumororganoide von Patienten mit Adenokarzinom des gastroösophagealen Übergangs (AEG) hergestellt werden.

Die Grundlage für eine erfolgreiche Organoidkultur bildet die Nachahmung der Stammzellnische in vitro.

Biobanken mit patientenabgeleiteten Tumororganoiden (PDTO) sind aufgrund der komplizierten Kulturbedingungen nicht umsetzbar.

Da Organoide nur aus immortalisierten Tumorzellen hergestellt werden, können Organoide unbegrenzt lange kultiviert werden.

Fallbeispiel: In einem Wirkstoffscreening von 50 unterschiedlichen Arzneimitteln unterschiedlicher Wirkstoffe in den patientenabgeleiteten Tumororganoiden (PDTO) eines Patienten mit metastasiertem kolorektalem Adenokarzinom zeigen der BRAF-Inhibitor Vemurafenib und der MEK-Inhibitor Cobimetinib ein sehr gutes Ansprechen. Wie gehen Sie weiter vor?

Aufgrund des Wirkstoffscreenings mit PDTO ist eine Therapie mit Vemurafenib und/oder Cobimetinib indiziert.

Da es sich um ein experimentelles Verfahren handelt, sollte eine Therapieempfehlung in der Regel nicht allein basierend auf einem Wirkstoffscreening mit PDTO erfolgen.

Ein Resistenzmechanismus infolge der MEK-Inhibition ist zu erwarten.

Anstelle der PDTO sollten 2‑dimensionale Zellkulturen verwendet werden, da diese oftmals ein besseres Ansprechen auf In-vitro-Wirkstoffscreenings zeigen.

Von einem Wirkstoffscreening mit MEK-Inhibitoren ist abzuraten, da diese die extrazelluläre Matrix der PDTO depolymerisieren können.

Welche Aussage zu patientenabgeleiteten Tumororganoiden (PDTO) trifft zu?

PDTO werden nur im Rahmen der Präzisionsonkologie verwendet.

Die durchschnittliche Etablierungsdauer für PDTO beträgt 4–6 Wochen.

Die Kulturbedingungen für PDTO, ungeachtet der Art des Primärgewebes, sind immer gleich.

Es können keine Wirkstoffscreenings mithilfe von PDTO durchgeführt werden.

Synthetische Präparate zur Nachahmung der extrazellulären Matrix existieren nicht.

Bei einer Organoidkultur ist die Nachahmung der Stammzellnische in vitro essenziell. Welche Aussage stimmt?

Kulturmedien setzen sich gewöhnlich aus Wachstumsfaktoren wie R‑Spondin, Noggin und „epidermal growth factor“ (EGF) zusammen.

Es muss ein räumlicher Kontakt zu embryonalen Stammzellen (ESC) bestehen.

Es muss eine Co-Kultivierung aus Immun‑, Epithel- und Stammzellen erfolgen.

Es muss auf eine antibiotikafreie Medienzusammensetzung geachtet werden.

Die Medienzusammensetzung sollte immer Laminine und Kollagene beinhalten.

Welche Aussage zum Vergleich von 2‑dimensionaler Zellkultur, patientenabgeleitetem Xenograft(PDX)-Modell und Organoiden trifft zu?

Laut Tierschutzgesetz spielen ethische Bedenken beim Einsatz von Labortieren für diagnostische Zwecke keine Rolle.

PDX-Modell und Organoide werden bereits in großem Maßstab in der Routinediagnostik eingesetzt.

Im Vergleich zu patientenabgeleiteten Tumororganoiden (PDTO) und 2‑dimensionalen Zellkulturen schneiden PDX-Modelle aufgrund ihrer kurzen Etablierungsdauer besonders gut ab.

Eine Nachahmung von Resistenzmechanismen ist mithilfe von patientenabgeleiteten Tumororganoiden (PDTO) nicht möglich.

Durch klonale Expansion eines Zellklons in 2‑dimensionalen Zellkulturen ist ein Verlust der initialen Heterogenität des Therapiemodells zu erwarten.

Welche Aussage zum Einsatz von Organoiden in der klinischen Diagnostik trifft zu?

Eine vorherige Standardisierung der Kulturbedingungen für patientenabgeleitete Tumororganoide (PDTO) im Rahmen diagnostischer Arbeiten ist nicht notwendig.

Molekulare und genetische Charakterisierungen eines Tumors können durch funktionelle Analysen mit patientenabgeleiteten Tumororganoiden (PDTO) erweitert werden.

Eine vorherige Aufklärung der Patienten über die Entnahme zusätzlicher Biopsate für die Organoidkultur ist nicht erforderlich.

Im Rahmen der Präzisionsonkologie werden vorrangig patientenabgeleitete Tumororganoide (PDTO) aus pluripotenten embryonalen Stammzellen (ESC) verwendet.

Die definierte Zusammensetzung der extrazellulären Matrix für die Organoidkultur (Matrix gewonnen aus Zellen des Engelbreth-Holm-Swarm-Sarkoms der Maus), macht sie zu einer optimalen Grundlage für patientenabgeleitete Tumororganoide (PDTO) in der Diagnostik.

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Schömig, L.R., Quante, M. Patientenabgeleitete Tumororganoide – ein Therapiemodell für die Präzisionsonkologie. Onkologie 29, 74–84 (2023). https://doi.org/10.1007/s00761-022-01268-8

Download citation

  • Accepted:

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s00761-022-01268-8

Schlüsselwörter

Keywords

Navigation