厄洛替尼Erlotinib在肿瘤中的分布

　　在这项研究中，我们发现厄洛替尼在从植入B901L的异种移植小鼠中切除的肿瘤中的分布广泛分布，独立于贝伐单抗治疗。我们不仅分析了厄洛替尼在贝伐单抗和厄洛替尼治疗的小鼠肿瘤中的时间进程，而且我们还检测了厄洛替尼的代谢物（M14和M13）。此外，我们还分析了来自接受长期反复厄洛替尼治疗的小鼠的厄洛替尼难治性肿瘤。与单独的LC-MS/MS相比，LC-MS/MS与MSI分析相结合更适合研究厄洛替尼在肿瘤中的分布。　　

　　厄洛替尼的分布不受微血管密度降低的影响，并且在每个测量的时间点分布在整个组织中。代谢物与厄洛替尼共定位，厄洛替尼广泛分布于厄洛替尼反复治疗37天的厄洛替尼难治性肿瘤。　　

　　M14是厄洛替尼24的活性代谢物。由于该代谢物与厄洛替尼具有不同的理化特性（分子量、形状、电荷、水溶性等），我们决定最好也分析该代谢物的分布。在m/z380.1605处观察到的代谢物光谱还包括源自M13的结果，M13是一种代谢物，其中厄洛替尼的另一侧链被去甲基化，并且由于它们的质量相同，因此无法仅通过质谱法将其与M14分离。我们得出的结论是，由于厄洛替尼代谢物与厄洛替尼共定位，因此单独分析厄洛替尼分布就足以用于本研究。　　

　　一项使用B901L异种移植模型的研究报告称，用厄洛替尼反复治疗的肿瘤在大约一个月内获得了对该疗法的耐药性。已经报道了厄洛替尼耐药的几种机制：额外的EGFR突变（如T790M）、旁路信号的上调（如ERBB2和MET）和小细胞组织学转化。除此之外，厄洛替尼的不良递送或分布也是可能的耐药机制。为了揭示厄洛替尼在肿瘤中的不良分布是否也会导致厄洛替尼耐药，我们研究了厄洛替尼在厄洛替尼长期治疗制备的厄洛替尼难治性肿瘤中的分布。根据厄洛替尼难治性肿瘤的MSI，认为厄洛替尼在肿瘤中的不良分布不是该模型中产生耐药性的主要原因。因此，MSI提供了有价值的信息来考虑耐药机制。　　

　　这项研究表明，肿瘤内小分子的分布不一定受贝伐单抗的影响。在这种厄洛替尼的情况下，应考虑涉及厄洛替尼加贝伐珠单抗联合治疗的其他机制。一些报道提示VEGF直接与肿瘤相互作用，以及某些种类的肺癌细胞的表达VEGFR2。其他研究也报道了VEGF改变了肿瘤微环境。目前的研究结果表明，贝伐单抗可能通过抑制VEGF信号直接或间接影响肿瘤细胞。　　

　　在这项研究中，MALDIMSI用于可视化厄洛替尼分布。各种电离技术可用于MSI，包括二次离子质谱法，解吸电喷雾电离，和液体提取表面分析。然而，与这些技术相比，MALDI能够处理更广泛的分子，并且在空间分辨率和灵敏度之间具有更好的平衡。因此，MALDI最适合我们的研究目标。其他几项研究也使用MALDIMSI进行厄洛替尼成像。MSI的一个主要优点是它可以分离药物及其代谢物，这是像放射自显影这样涉及标记药物的成像技术无法实现的。由于这一优势，厄洛替尼代谢物能够与厄洛替尼分开显示。另一方面，虽然MALDIMSI对于药物分布的实际分析足够敏感，但其灵敏度需要提高。当厄洛替尼的浓度低得多时，更高的灵敏度将使我们能够在厄洛替尼排泄阶段的较晚时间点分析肿瘤。此外，随着我们提高空间分辨率，灵敏度成为一个非常重要的因素。最近，已开发出MALDIMSI系统，其激光直径急剧减小至小于1.5μm。然而，由于灵敏度是以牺牲空间分辨率（激光直径）为代价的，因此将这种空间分辨率的MALDIMSI系统应用于药物分布分析仍然很困难。尽管MSI仍然是一项发展中的技术，但它是一项很有前途的技术，在补充放射自显影以了解药代动力学方面发挥着重要作用。　　

　　我们在这项研究中遇到了一些限制。我们测量了相邻肿瘤组织切片的厄洛替尼浓度，作为通过MSI分析的肿瘤组织切片中的厄洛替尼浓度。虽然它可能对浓度值有一些影响，但我们认为这是估计成像组织中厄洛替尼浓度的最佳方法。由于MSI对肿瘤组织的损伤，我们不能在MSI后对肿瘤进行染色，也不能重叠厄洛替尼的分布和肿瘤部分（微血管、基质和坏死组织等）的细节。由于厄洛替尼在本研究中广泛分布于肿瘤中，我们认为不一定需要。然而，MSI后对肿瘤染色的技术值得在未来发展，以精确调查厄洛替尼的分布位置。　　

　　我们使用单细胞系B901L作为EGFR突变的NSCLC模型。由于植入小鼠的肿瘤特征因细胞系而异，因此涵盖其他几种细胞系的进一步研究将有助于证实我们的结果。此外，还值得测试不使用细胞系的模型，例如基因工程小鼠模型和患者来源的异种移植模型。目前的研究是一项使用带有B901L肿瘤的异种移植模型的基础研究，是阐明厄洛替尼加贝伐单抗联合治疗疗效机制的第一步。　　

　　该研究表明，贝伐单抗联合厄洛替尼Erlotinib并不一定影响厄洛替尼在EGFR突变的NSCLC中的分布。该研究的结果表明，药物分布图可能因肿瘤类型和与贝伐单抗联合给药的分子而异。抗血管生成药物联合治疗的疗效机制尚未完全阐明，各种肿瘤中各种分子分布数据的积累将有助于阐明抗血管生成药物和小分子联合治疗的疗效机制。使用MSI的多变量方法，例如在本研究中应用的，将有助于阐明这个问题。详情请扫码咨询：