一、PDX模型

患者来源异种移植模型（PDX）把患者的肿瘤组织移植到免疫缺陷小鼠体内，因为保留了原发肿瘤的组织学与分子特征，被广泛用于药效评价。但移植成功后，长进肿瘤里的成纤维细胞、内皮细胞与免疫细胞全部来自宿主小鼠——这个模型从建成起就是一个跨物种的混合体。多数人在拿到PDX样本时默认"肿瘤就是人的"，却从未测过里面究竟混了多少小鼠成分。而这个比例，可能远比预期更高。

二、实测数字

Lin等用种属特异性基因长度差异法定量了93例胰腺癌PDX，小鼠DNA平均占47%，范围17%~73%，其中43%的样本小鼠DNA超过一半。该研究还提醒了一个容易混淆的细节：小鼠单个细胞的DNA量约为人的85%，因此按DNA量算出的比例与按细胞数算出的比例并不等同，需要换算后才对应"细胞浸润比例"。

纯度也不是一个常数。Sueyoshi等对多种肿瘤PDX做纯度分析发现，尤文肉瘤PDX属于高纯度模型，间质稀少；而胰腺癌与肾透明细胞癌的基质成分比例明显更高。该研究同时发现，人源癌细胞与鼠源基质细胞会形成跨物种的癌症—基质互作网络（在肾透明细胞癌中以VEGFA为代表的旁分泌分子），说明"鼠源的那部分"并不是无关背景，而可能参与塑造肿瘤的信号环境。

三、同一个模型内可以很稳，但"稳"不等于安全

Schneeberger等用同源位点长度差异法（ssPAL）定量了多个肺PDX的小鼠基质含量：不同模型之间差异显著，而同一模型在多次传代中该比例保持在一个很窄的范围内。方法学上，这套方案可检出低至1%的小鼠污染。上限方向的警示更值得记住——当小鼠成分超过95%时，这个"肿瘤"很可能已经是鼠源肿瘤，必须立即核查（研究者正是据此发现了自发形成的鼠源肿瘤）。研究者还尝试用EpCAM阳性分选来"提纯"人源肿瘤细胞，结果在某些模型中反而富集了小鼠细胞，原因是部分小鼠细胞同样表达EpCAM，存在抗体交叉反应。想靠分选或传代数推断纯度并不可靠，只有实测能给出这个数字。

四、这些小鼠成分在数据里留下什么

Bhandari等对21个PDX的WGS、WES与RNA-seq数据做了系统评估：小鼠reads污染会系统性抬高免疫相关与基质相关基因的表达，并虚增体细胞突变数量。即使经过各类去污染流程处理，人源reads占比的中位数仍只有WES 98%、WGS 93%、RNA-seq 94%，也就是说仍有相当一部分reads无法归为人源。更麻烦的是这些伪影会反复出现——它们在不同PDX之间的平均重叠达12.6%，而真实突变之间仅0.63%，且其平均变异等位基因频率低于0.1。研究者还发现三种数据的人源reads比例高度相关（WES与WGS的相关系数为0.97），提示污染程度在取样那一刻就已决定，而不是测序环节引入的。

五、结论与选型

把上面的证据连起来看，小鼠成分对PDX的影响分两层：一是"含量"，它决定这个模型还剩多少患者信息；二是"去向"，它会在表达谱与突变谱里制造可重复出现的假信号。因此质控的第一步，不是急着上药筛，而是把这个数字测出来。建议：

第一，逐个模型单独定量，不按瘤种或传代数外推；

第二，把小鼠占比作为模型准入与淘汰的硬指标，异常偏高（如接近或超过95%）的模型先核查是否为鼠源肿瘤；

第三，定量方法要有足够的灵敏度与定量能力，能可靠识别1%级别的污染，并以标准品给出可换算成细胞比例的定量结果，而不是仅作定性判断；

第四，把比例随模型留档，它就是后续解读药效与组学数据时的"分母"。

翼和生物PDX模型小鼠细胞浸润比例检测，采用双色荧光探针qPCR法：FAM通道检测人DNA、HEX通道检测小鼠DNA，全程闭管操作、无需电泳，可计算得出PDX模型中的小鼠细胞浸润比例。

参考文献：

1. Lin MT, Tseng LH, Kamiyama H, Kamiyama M, Lim P, Hidalgo M, et al. Quantifying the relative amount of mouse and human DNA in cancer xenografts using species-specific variation in gene length. Biotechniques. 2010 Mar;48(3):211-8. doi: 10.2144/000113363.

2. Sueyoshi K, Komura D, Katoh H, Yamamoto A, Onoyama T, Chijiwa T, et al. Multi-tumor analysis of cancer-stroma interactomes of patient-derived xenografts unveils the unique homeostatic process in renal cell carcinomas. iScience. 2021 Nov 19;24(11):103322. doi: 10.1016/j.isci.2021.103322.

3. Schneeberger VE, Allaj V, Gardner EE, Poirier JT, Rudin CM. Quantitation of Murine Stroma and Selective Purification of the Human Tumor Component of Patient-Derived Xenografts for Genomic Analysis. PLoS One. 2016 Sep 9;11(9):e0160587. doi: 10.1371/journal.pone.0160587.

4. Bhandari M, He F, Rogojina A, Li F, Zou Y, Jiang J, et al. Benchmarking mouse contamination removing protocols in patient-derived xenografts genomic profiling. NPJ Precis Oncol. 2025 Apr 17;9(1):113. doi: 10.1038/s41698-025-00902-z.

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