这篇文章介绍了一项通过新一代三维（3D）癌症模型（如类器官和球状体）增强癌症依赖图谱（DepMap）的研究。研究团队对跨越10种癌症类型的147个模型进行了全基因组CRISPR筛选和多组学分析，弥补了传统细胞系在反映肿瘤亚型和培养环境方面的不足。通过对比发现，3D模型能更好地保留肿瘤特有的基因表达特征，从而揭示了在二维培养中被掩盖的生物标志物相关脆弱性。例如，研究确定了胶质母细胞瘤中与特定细胞状态相关的CDK6依赖性，以及消化道癌症中与粘蛋白分化程序相关的WNT信号通性依赖。该研究整合的数据集已通过DepMap门户网站公开，为精准肿瘤治疗提供了更具临床相关性的候选药物靶点资源。 References: Neiswender J V, Maffa S, Brenan L, et al. A dependency map enhanced with next-generation 3D cancer models[J]. Nature, 2026: 1-11. 前往小宇宙评论区与主播互动 Rss Apple Podcaster →
