AOM/DSS是结肠炎相关结肠癌研究中应用非常成熟的一类原发性诱导模型。与MC38、CT26等同种移植瘤不同，AOM/DSS形成的肿瘤来自小鼠自身结肠上皮，肿瘤发生过程中保留了完整免疫系统，同时经历长期黏膜损伤、炎症、修复、异型增生和肿瘤形成，因此非常适合评价炎症相关结肠癌、肿瘤免疫微环境以及肠道局部治疗策略。

但也正是因为AOM/DSS高度依赖炎症驱动，它存在一个对企业研发非常重要的解释风险：很多抗炎药都能把最终肿瘤负荷做得非常漂亮，却未必真正具有治疗已经形成结肠癌的能力。

AOM完成初始致突变以后，DSS反复造成结肠上皮损伤和炎症。TNF-α、IL-6、IL-1β、COX相关信号、STAT3、NF-κB以及巨噬细胞、中性粒细胞等共同形成持续的促肿瘤环境。如果候选药从第一轮DSS开始就降低炎症、减轻黏膜损伤、减少免疫细胞浸润，后面自然可能少形成很多肿瘤。

这类结果是真实药效，但它首先证明的是候选药降低了“炎症推动肿瘤发生”的过程。如果把这一结果直接写成候选药能够“治疗结肠癌”或“使已有肿瘤消退”，研发定位就发生了偏移。

近年的AOM/DSS研究已经越来越清楚地体现出这两种设计的区别。一类研究从DSS阶段就开始给药，最终肿瘤数量、肿瘤面积和炎症同时下降，更接近癌变阻断或化学预防；另一类研究则先通过反复肠镜确认小鼠已经存在明确肿瘤，并按照治疗前肿瘤负荷随机，再进行十几天到数周治疗，这才更接近真正的抗肿瘤药效评价。

所以，AOM/DSS模型真正需要先解决的不是“候选药能不能把肿瘤数量做低”，而是这批减少的肿瘤究竟从来没有形成，还是形成以后真的被药物控制住了。

所以，对抗炎候选药而言，在AOM/DSS里“效果太好”有时反而需要更加谨慎解释。

AOM/DSS项目最容易出现的另一个问题，是把tumor number、tumor burden和tumor regression混在一起。

如果终点时模型组平均有12个肿瘤，候选药组只有5个，很容易写成“候选药显著抑制结肠癌”。这个结论可以成立，但它不能进一步自动推导出候选药具有明显缩瘤能力。

因为少掉的7个肿瘤可能从来没有形成。

特别是候选药从DSS阶段就开始给药时，肿瘤数量更容易受到炎症程度、癌变启动和早期克隆扩增影响。因此，tumor multiplicity更适合评价肿瘤发生，而不是既有肿瘤治疗。

真正评价治疗效果，更应该关注同一个病灶治疗前后发生了什么。

可以在肠镜下对单个肿瘤按照其占据肠腔周径的比例进行分级，例如S1代表刚刚可见的小病灶，随后逐渐增加到S2、S3以及更大的病灶。近年的治疗性AOM/DSS研究已经采用这样的策略：只有小鼠达到预设肿瘤负荷，例如至少存在一个较明确的S2病灶并同时存在多个较小病灶以后，才进入正式给药。

这样才能得到真正有价值的问题：

治疗前S2肿瘤，治疗后变成了S1，还是继续长成S3？

治疗前已有6个可见肿瘤，19天以后有几个发生进展？

同样的基线肿瘤负荷下，Vehicle组肿瘤面积增长80%，候选药组只增长20%，还是出现负增长？

这些结果比终点简单数肿瘤数量，更接近企业真正需要的治疗性药效。

因此可以把两类终点明确区分：

对于主张“直接抗肿瘤”的候选药，肿瘤数量最好放在次要位置，基线校正后的已有肿瘤进展才应该成为更核心的证据。

并不是所有候选药都有同样风险。

最需要警惕的是那些本身能够明显影响DSS结肠炎的药物。

1、炎症通路抑制剂

TNF、IL-6、IL-1、JAK/STAT、NF-κB、COX以及其他炎症信号，既参与DSS结肠炎，也参与CAC形成。如果候选药直接抑制这些通路，从第一轮DSS开始治疗以后减少最终肿瘤数量完全符合模型机制。

但这并不能证明药物面对已经自主生长的肿瘤仍然有效。

2、巨噬细胞和中性粒细胞靶向药

AOM/DSS肿瘤发生高度依赖长期髓系炎症。减少F4/80阳性巨噬细胞、中性粒细胞浸润或者阻断其募集，都可能明显降低癌变促进环境。

如果项目本身就是肿瘤免疫微环境药，这种作用当然很有价值；但必须进一步区分，它是在阻止炎症形成肿瘤，还是能够重塑已经建立的肿瘤免疫微环境。

3、肠屏障和血管保护类候选药

改善紧密连接、降低血管通透性、减少黏膜炎症和细菌移位，也可能显著减少AOM/DSS最终成瘤。

2025年的研究已经很典型地显示，血管和炎症保护型候选物可以同时减轻体重下降、DAI、结肠缩短、炎症细胞浸润和炎症因子，并最终减少结肠肿瘤。

这种结果更接近“通过减轻慢性炎症阻止CAC形成”。

4、菌群药、益生菌和代谢物

如果候选物能够降低DSS敏感性或减轻结肠炎，也可能间接大幅减少肿瘤发生。AOM/DSS又对笼位、菌群组成和DSS反应非常敏感，因此这类项目尤其容易出现较大的模型耦合。

5、抗氧化和组织保护型候选物

降低AOM/DSS造成的组织损伤同样可能减少癌变压力。如果治疗时间覆盖癌变启动期，更适合定位为预防或疾病修饰，而不能仅凭肿瘤数量下降定义直接抗肿瘤。

所以，对这些候选药，AOM/DSS并不是“不适合”，恰恰相反，它非常适合研究炎症相关癌变。需要调整的是研发结论，而不是简单换模型。

如果候选药既可能具有抗炎作用，又希望证明抗肿瘤作用，最有信息价值的方式不是在一套实验里解释所有问题，而是直接把两个阶段拆成两个研究。

1、预防性研究

预防性研究可以从DSS开始或炎症阶段开始给药，主要回答：

候选药能不能减轻慢性结肠炎；能不能减少异型增生和肿瘤形成；炎症控制和肿瘤发生之间有没有剂量关系。

这一阶段可以重点观察DAI、结肠长度、炎症病理、炎症因子、屏障以及最终肿瘤数量。

如果候选药的产品定位本身就是IBD患者CAC风险降低或化学预防，这套研究非常有价值。

2、治疗性研究

治疗性实验则应该先完成AOM/DSS诱导，让动物产生明确、可视化的原发肿瘤，再开始给药。

比较清晰的思路是：

AOM/DSS诱导→完成主要DSS周期→恢复活动性结肠炎→肠镜确认肿瘤→按基线肿瘤负荷随机→正式给药→重复肠镜→终点组织学。

如果要评价直接抗肿瘤作用，治疗期间通常不建议继续给予高强度DSS，因为持续DSS意味着候选药仍然可以通过减轻急性炎症获得明显间接优势。

当然，如果未来产品定位就是“活动性溃疡性结肠炎合并CAC”，可以保留炎症背景，但需要增加能够拆分炎症贡献的对照。

对企业而言，这种拆分的最大价值，是最终能够非常清楚地定义产品究竟适合“癌症治疗”还是“炎症相关癌变预防”。

AOM/DSS最大的现实问题之一，是同一批小鼠的肿瘤负荷并不完全一致。

即使全部动物使用相同AOM剂量、相同DSS批次和相同时间流程，有的小鼠可能只有几个很小的病灶，有的已经存在明显的大肿瘤。如果直接按照体重随机，很容易出现给药组在治疗前本来就比Vehicle组肿瘤少。

这类基线差异会直接污染整个药效判断。

肠镜最大的意义不是为了拍一张漂亮图片，而是把正式随机从“盲随机”升级为“按真实肿瘤负荷分层随机”。

可以根据每只动物：

可见肿瘤数量；最大肿瘤等级；总肿瘤评分；肿瘤所在位置；必要时结合体重和残余结肠炎程度。

随后进行分层随机，使Vehicle、阳性药和候选药各剂量组在治疗前具有相近的肿瘤负荷。

近期治疗性AOM/DSS研究已经采用了比较严格的入组条件，例如要求每只动物至少出现一个S2大小病灶，并同时存在多个S1病灶，达到这个门槛后才正式治疗。

这类设计特别适合企业项目。

一个较实用的治疗性框架可以是：

这样真正比较的是相似起点下的肿瘤进展。

阳性药必须跟研究目的走。

如果实验目标是验证候选物能不能阻断炎症相关癌变，可以使用具有明确抗炎或化学预防背景的对照。此时阳性药和候选药都从早期介入，最终比较肿瘤形成和炎症改善。

如果项目声称治疗已经形成的结肠癌，再用纯抗炎药作为唯一阳性对照就不够了。

这时更适合使用具有直接抗CRC临床背景的药物，例如5-FU体系，或者根据候选药定位考虑其他化疗/靶向参照。重点不在于复制临床完整联合方案，而是建立一个“已有肿瘤对直接抗癌干预能够响应”的benchmark。

如果候选药同时具有明显抗炎性质，可以考虑设置两类参照：

一个是抗肿瘤benchmark，用来判断已有肿瘤是否受控；

一个是抗炎参照，用来判断模型炎症改善能够单独产生多大影响。

阳性药真正要帮助回答的是候选药“像谁”，而不是简单让实验出现一个P＜0.05。

AOM/DSS项目最有效的做法，是从一开始就把终点分成两条完全独立的数据链。

第一条是炎症链：

DSS损伤→体重/DAI→黏膜炎症→炎症细胞→细胞因子→屏障恢复。

第二条是肿瘤链：

基线肿瘤→治疗期肿瘤增长→病理进展→肿瘤细胞增殖/死亡→最终肿瘤负荷。

两条链最后可以发生联系，但不能一开始就混成一组指标。

如果候选药的DAI、结肠长度和炎症因子全部改善，但治疗前后单个肿瘤体积几乎不变，那么最准确的结论应该是“明显改善肿瘤相关炎症，但对既有肿瘤直接控制有限”。

反过来，如果DAI基本不变，而已有肿瘤增长受到明显抑制、Ki-67下降并出现凋亡增加，则更支持真正的直接抗肿瘤作用。

还有一种很有价值的结果：炎症和肿瘤都改善。

这种情况下下一步不应该马上写成“双重机制”，而需要进一步判断去掉炎症作用以后，直接抗肿瘤效果还能剩多少。

对于企业项目，单靠表型还不够。

如果候选药主张作用于肿瘤细胞中的STAT3、β-catenin、某个激酶或其他明确靶点，就应该把PK/PD进一步拆到肿瘤组织和非肿瘤黏膜两个区域。

以STAT3类项目为例，可以同时比较：

血浆候选药浓度；结肠总体组织暴露；肿瘤组织药物浓度；邻近炎症黏膜药物浓度；肿瘤内pSTAT3；非肿瘤黏膜pSTAT3；Ki-67和凋亡。

近期已有AOM/DSS研究采用这样的思路，证明候选药能够达到有药理意义的血浆和结肠暴露，同时降低肿瘤中的目标PD。

这一层非常重要，因为同一个候选药可能主要在正常/炎症黏膜中作用，间接减少肿瘤形成；也可能真正进入肿瘤，对肿瘤细胞产生直接作用。

对于口服肠靶向、纳米制剂和局部递药项目，这种分区PK尤其重要。

如果候选制剂全结肠组织浓度很高，但真正肿瘤内部浓度并不高，那么所谓“结肠靶向”不能直接等同于“结肠肿瘤靶向”。

更完整的数据链应该是：

给药→结肠/肿瘤暴露→目标结合或PD→肿瘤细胞功能变化→已有病灶进展减慢。

这样才能真正把抗炎间接作用与直接肿瘤药效拆开。

AOM/DSS非常有价值，但它并不是所有结肠癌候选药的终点模型。

如果产品真正定位于溃疡性结肠炎相关癌变预防、炎症相关CRC或者肿瘤免疫微环境调节，AOM/DSS本身就具有很高的转化价值。

但如果候选药准备主张“治疗广泛CRC”，首轮AOM/DSS阳性以后通常需要第二模型验证。

1、候选药主要是抗炎机制

这是最需要升级的一类。

如果AOM/DSS效果非常强，第二模型应主动降低“炎症驱动”这一优势，例如进入MC38/CT26同种模型、原位移植模型或更明确的CRC模型。

如果第二模型中没有明显药效，就说明候选物更可能适合CAC预防或炎症相关亚型，而不是广谱直接抗癌药。

2、候选药直接作用于肿瘤细胞

可以增加具有明确靶点表达和分子背景的CDX、PDX、同种原位或基因工程模型。

AOM/DSS的优势是原发和免疫完整，但具体KRAS、BRAF、APC、TP53、MSI/MMR等背景不容易完全按照项目需求控制。如果产品高度依赖特定分子亚型，第二模型必须解决这一问题。

3、候选药主打免疫治疗

AOM/DSS可以很好地评价长期炎症塑造出来的肿瘤免疫环境，但最好与MC38、CT26或其他免疫完整模型形成互补。

如果PD-1联合项目只在AOM/DSS有效，还需要判断这种优势是否来自模型本身特殊的炎症背景。

4、候选药主打转移抑制

AOM/DSS并不擅长稳定产生肝转移或远处转移。如果产品卖点是抑制CRC肝转移，应该直接升级到肝转移或原位转移模型，而不是继续增加AOM/DSS治疗周期。

一个较实用的开发路径可以是：

因此，对AOM/DSS原发性诱导结肠癌模型而言，抗炎药“最容易被误判成抗肿瘤药”并不是模型本身的缺陷，而是这个模型太擅长反映炎症对肿瘤发生的推动作用。

如果候选药从DSS阶段开始就明显保护结肠，它最终减少肿瘤数量完全合理；但这个结果应该被解释成阻断炎症相关癌变。真正准备证明“治疗结肠癌”时，需要把给药窗口后移到肿瘤已经建立以后，通过肠镜完成基线确认和分层随机，把治疗期炎症与肿瘤终点拆开，再结合肿瘤组织PK/PD证明药物确实作用于既有病灶。

这样做以后，AOM/DSS的价值反而会更高：它既可以回答候选药能不能阻止慢性炎症走向癌变，也可以通过严格的治疗性设计回答已经形成的原发肿瘤还能不能被控制。真正需要避免的，只是用前一个问题的实验结果去回答后一个问题。