表皮生長因子受體(EGFR)作為非小細胞肺癌(NSCLC)中最早發現的驅動基因,可謂真正改變了非小細胞肺癌的治療格局。表皮生長因子受體-酪胺酸激酶抑制劑(EGFR-TKI)以其高精度和高特異性,實作了「療效好」和「副反應小」的雙贏。
目前,已有三代EGFR-TKI用於臨床,包括第一代的吉非替尼、厄洛替尼等,第二代的阿法替尼、達可替尼,第三代的奧希替尼等。
但幾乎所有的靶向藥物,都面臨著巨大的挑戰:耐藥。即便是「神藥」奧希替尼,也難以避免。科學家們不斷探索研究耐藥機制,希望能夠改變靶向藥物耐藥的局面。
終於,在機制探索過程中,他們發現代謝重編程是正常細胞發生惡性轉化的重要特點,可能是靶向藥耐藥的一大機制。近期,科學家們發現了一個新的逆轉EGFR-TKI耐藥的靶點——醛糖還原酶(AKR1B1)。癌度和大家一起分享這一最新研究成果。
醛糖還原酶:多代EGFR-TKI耐藥的潛在靶點
醛糖還原酶是做什麽的呢?當血糖正常時,這種酶不會被啟用。然而,在高血糖的環境下,醛糖還原酶就會被啟用,將葡萄糖轉化為山梨醇,而山梨醇不易透過細胞膜,會在細胞內蓄積,使細胞膜的通透性發生改變,導致細胞代謝與功能的損害。因此,糖尿病病人常常需要使用醛糖還原酶抑制劑來降低這種酶的活性。
醛糖還原酶和EGFR-TKI耐藥有什麽關系呢?首先,科學家發現醛糖還原酶表達與非小細胞肺癌耐藥相關(圖1A)。進一步探索發現,無論是厄洛替尼耐藥(ER),吉非替尼耐藥(GR)還是奧希替尼耐藥(OR)的細胞,醛糖還原酶的表達量均明顯升高;而且OR細胞醛糖還原酶表達相對更高(圖1B)。這些初步結果提示,醛糖還原酶 是多代EGFR-TKI耐藥的潛在靶點 。
圖1.AKR1B1與EGFR-TKI耐藥相關醛糖還原酶為什麽與多代EGFR-TKI耐藥有關呢?隨後,科學家進行了深層機制的探索。 EGFR-TKI耐藥細胞存在一個奇怪的現象,那就是「谷胱甘肽從頭合成」這一細胞代謝明顯旺盛了起來 (圖2)。
圖2.谷胱甘肽從頭合成影響EGFR-TKI耐藥
敏銳的科學家自然想到,這一代謝是否能和醛糖還原酶這個優選靶點聯系起來呢?於是,他們采用一些技術幹擾了EGFR-TKI耐藥細胞中醛糖還原酶的表達,觀察谷胱甘肽合成的量是否變化。結果發現, 醛糖還原酶表達的抑制,會明顯減少谷胱甘肽合成 (圖3)。進一步研究,科學家發現,醛糖還原酶高表達,透過活化細胞增殖相關的STAT3通路,來促進谷胱甘肽從頭合成過程,最終誘導了EGFR-TKI耐藥。
圖3.耐藥細胞中AKR1B1表達控制谷胱甘肽從頭合成過程降糖藥依帕司他抑制醛糖還原酶表達,逆轉EGFR-TKI耐藥
機制清楚了,是否能透過抑制醛糖還原酶來逆轉EGFR-TKI耐藥,延長EGFR-TKI作用時間呢?這才是我們最為關心的問題。他們想到了依帕司他,這是一種常用的降糖藥,同時也是醛糖還原酶的抑制劑。也就是說, 常用降糖藥依帕司他能抑制醛糖還原酶表達。如果能證實依帕司他能逆轉EGFR-TKI耐藥,臨床就有可及的廉價藥了! 在早期現象觀察中,科學家在EGFR-TKI耐藥細胞中加入了依帕司他,結果令人驚喜—腫瘤細胞的生長增殖活性被有效抑制了(圖4)。
圖4.依帕司他有效抑制EGFR-TKI耐藥腫瘤細胞的活性克服重重研究困難後,科學家開始了體內實驗研究,這是比單純細胞層面的結果更為可靠的實驗。他們將耐藥細胞接種到小鼠體內,觀察醛糖還原酶抑制劑依帕司他,以及依帕司他聯合奧希替尼,對腫瘤生長的抑制效果。
結果顯示, 無論是腫瘤細胞來源的小鼠模型,還是人腫瘤來源的小鼠模型(PDX),依帕司他均能有效延長奧希替尼的治療效果和有效時間(圖5A~E)。將依帕司他與奧希替尼聯合套用時,腫瘤體積縮小非常明顯,幾乎所有腫瘤的治療療效都能達到部份緩解(PR),這其中80%病竈幾乎消失,達到了完全緩解(CR) (圖5F)。免疫組化染色進一步顯示,醛糖還原酶導致EGFR-TKI耐藥過程中的關鍵分子,STAT3和SLC7A11得到了有效的抑制(圖5G),這從機制層面證實了醛糖還原酶抑制對EGFR-TKI耐藥的逆轉。
圖5.體內實驗驗證依帕司他透過抑制AKR1B1活性達到逆轉EGFR-TKI耐藥效果小結與啟示
一種常用的降糖藥依帕司他,能有效逆轉EGFR-TKI的獲得性耐藥發生,這就是這項研究的臨床潛在意義。透過檢測醛糖還原酶表達情況,對醛糖還原酶高表達的EGFR突變患者加用這一常見的降糖治療藥物,或許能很好地提高EGFR-TKI的抗腫瘤作用,並延長EGFR-TKI的起效持續時間。當然,這還是一項初期的基礎研究,依帕司他的臨床效果如何,如何設定醛糖還原酶高表達臨界值以篩選最佳獲益人群等等問題,我們還要期待後續的臨床試驗。
這項研究從代謝角度,解釋了EGFR-TKI獲得性耐藥的機制和應對策略,豐富了腫瘤靶向治療耐藥機制研究的內涵。相信快速的研究進展,將逐步從多個方面、多個角度闡述靶向治療的耐藥機制,為臨床腫瘤患者的個體化治療提供更加精準的藍圖。