肿瘤模型大对决：PDX vs CDX，到底该选哪一个？

在肿瘤研究、药物研发的赛道上，实验模型是决定科研成败的关键 “基石”。其中，PDX（患者来源异种移植模型）和 CDX（细胞系来源异种移植模型）作为两大核心肿瘤模型，被广泛应用于药效评估、发病机制探索等领域。

但很多研究者都会陷入困惑：同样是肿瘤移植模型，PDX 和 CDX 到底有何不同？什么时候该选 PDX？什么时候 CDX 更具优势？今天就带大家深度解析这对 “肿瘤模型双子星” 的核心差异，帮你精准匹配研究需求，避开实验设计的 “坑”！

要搞懂 PDX 和 CDX 的差异，首先得明确它们的 “出身”—— 即肿瘤组织 / 细胞的来源不同，这也决定了二者的核心特性。

1. PDX 模型：直接 “复刻” 患者肿瘤的 “精准替身”

PDX 模型全称 “Patient-Derived Xenograft Model”，中文译为 “患者来源异种移植模型”。其核心构建逻辑是：直接从肿瘤患者体内获取新鲜的肿瘤组织，经过处理后移植到免疫缺陷小鼠（如 Nude 裸鼠、SCID 小鼠）体内，让肿瘤在小鼠体内生长繁殖。

简单来说，PDX 模型相当于把患者的肿瘤 “搬” 到了小鼠身上，保留了原始肿瘤的异质性、组织学特征、基因表达谱以及微环境（如肿瘤相关成纤维细胞、免疫细胞等），是患者肿瘤的 “活体复制品”。

2. CDX 模型：标准化培养的 “纯系肿瘤代言人”

CDX 模型全称 “Cell Line-Derived Xenograft Model”，中文译为 “细胞系来源异种移植模型”。其构建逻辑是：先将肿瘤患者的肿瘤组织在体外进行长期培养、传代，建立稳定的肿瘤细胞系（如 A549 肺癌细胞系、MCF-7 乳腺癌细胞系），再将这些标准化的肿瘤细胞注射到免疫缺陷小鼠体内，形成肿瘤。

CDX 模型的核心是 “体外驯化” 后的肿瘤细胞，经过多代传代后，细胞的基因型和表型趋于稳定，相当于一批 “标准化生产” 的肿瘤模型工具。

1. 优先选 PDX 模型的 3 大场景

① 临床转化导向的药物研发：如果你的研究目标是筛选可能用于临床的抗癌药物，或验证药物对特定患者群体的疗效（如靶向药、免疫检查点抑制剂），PDX 模型是常用选择。其高度模拟患者肿瘤的特性，能有效避免 “临床前有效、临床无效” 的研发陷阱，目前已成为肿瘤新药临床试验前的 “黄金验证模型”。

② 罕见肿瘤 / 难治性肿瘤研究：罕见肿瘤因病例稀少、缺乏标准化细胞系，CDX 模型难以构建。而 PDX 模型可直接利用患者新鲜肿瘤组织构建，能快速建立专属模型，为罕见肿瘤的发病机制研究和药物开发提供可行的活体平台。

③ 肿瘤异质性与个体化治疗研究：同一肿瘤患者的不同部位、不同治疗阶段的肿瘤异质性极强，这也是导致治疗耐药的关键原因。PDX 模型能完整保留这种异质性，可用于探索个体化治疗方案、预测耐药风险，为精准医疗提供数据支持。

② 优先选 CDX 模型的 3 大场景

① 药物高通量初筛：在药物研发初期，需对大量候选化合物进行快速筛选，CDX 模型构建周期短、成本低、可批量操作的优势凸显。通过大规模注射肿瘤细胞系，能快速筛选出具有潜在抑制肿瘤活性的化合物，为后续深入研究缩小范围。

② 肿瘤基础机制研究：如果研究目标是探索肿瘤细胞的增殖、侵袭、转移机制，或验证特定基因 / 信号通路的功能（如 EGFR、PI3K 通路），CDX 模型足够满足需求。其基因背景相对单一、异质性低，能减少干扰因素，让实验结果更精准、可重复。

③ 教学实验或小样本预实验：对于教学场景或资源有限的初筛研究，CDX 模型操作简单、成功率高，能快速呈现实验结果，帮助研究者验证实验设计的可行性。例如，在探索某一基因对肿瘤生长的影响时，可先用 CDX 模型完成基础验证，再用 PDX 模型进行临床相关性确认。

1、模型选择先看 “研究目标”：核心原则是 “基础研究选 CDX，临床转化选 PDX”，避免盲目追求 “高临床相关性” 而增加不必要的成本，也不要因 “图方便” 选择 CDX 导致临床转化价值不足。

2、重视小鼠品系匹配：PDX 和 CDX 模型均需使用免疫缺陷小鼠，根据模型需求选择合适品系：普通 CDX 模型可用 Nude 裸鼠（仅缺乏 T 细胞）；PDX 模型或免疫治疗研究，建议用 SCID 小鼠（T/B 细胞双重缺陷）或 NSG 小鼠（免疫缺陷更彻底，移植成功率更高）。

3、严格控制实验条件：PDX 模型对饲养环境要求极高，需在 SPF 级无菌环境中饲养，避免感染导致移植失败；CDX 模型的肿瘤细胞注射剂量、部位（皮下 / 原位）需标准化，确保同一批次实验的肿瘤生长速度一致。

4、结合其他技术验证：单一模型的结果可能存在局限性，建议将 PDX/CDX 与分子生物学技术（如基因测序、免疫组化）结合，从 “表型 + 分子机制” 双重层面验证研究结论，让数据更具说服力。

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