在这项研究中研究人员从病人自身肿瘤取材并将其培养在培养皿中，该研究团队已经成功构建了24个病人来源的微肿瘤模型。随后他们在这些微肿瘤模型上对一系列临床药物进行了治疗效果和遗传敏感性的分析。除此之外，这些模型提供的基因信息还帮助研究人员发现了能够预测肿瘤进展以及病人对不同药物应答情况的新生物标志物。

“我们建立的这种方法能够通过表型确定疾病的控制效果，然后再进一步寻找与应答有关的遗传基础，这样就可以发现新的诊断标志物。从这一方面来说，我们的工作是独一无二的。我们希望这种方法能够在未来应用于每一位癌症病人。”文章作者Ramanuj DasGupta这样解释道。

他还补充道：“想要真正确定治疗方法对病人是否有效，我们需要让病人自己的癌细胞告诉我们它们是否有产生应答的遗传基础，而不是使用细胞系。我们建立的这种方法对于一些缺少治疗选择的病人来说将会特别有用。”

该研究团队计划借助微肿瘤模型检测一些具有预测作用的基因表达情况以及突变特征，并利用获得的信息对病人进行分组为他们选择对应的治疗方法。