“菠萝,肺癌有新药能够用么?”
“详细是什么癌症类型呢?”
“说了是肺癌啊。”
“这恐怕还不足,必要认识一下详细是肺癌的哪一种。”
通常问起癌症种类,大众第1反应都是肺癌,乳腺癌,直肠癌,等等。这没错,但这是癌症归类最初级的1.0版。在过去一百数年,随着现代医学的发展,癌症归类方式已然显现了4次革命性升级,从最初的1.0版,到2.0,到3.0,此刻最新的4.0版已然出此刻地平线上。
归类方式的持续升级,其基本目的,都是为了对病人进行更好的“个性化治疗”。
仅有认识现代癌症归类方式,才可更好地和大夫交流,认识新药暗地里原理,从而选取最适合病人的治疗方式。
癌症归类1.0版
一千数年前,显现了癌症的概念。慢慢的,大家起始对癌症根据发病部位,或说癌症组织源自来归类,例如肺癌,胃癌,直肠癌等等。这般的归类直观,容易理解,咱们平时说肿瘤排名,亦还是根据这般的归类来的。
这种根据“部位”的归类,是“癌症归类1.0版”
。这虽然简单,却亦是一次革命,由于这般归类不仅让互相的交流变得容易,况且有临床价值,由于显然肺癌和乳腺癌,从生长特性到治疗手段,都是非常不同的。
癌症归类2.0版
随着技术进步,大夫发掘能够按照临床特征,尤其是显微镜下癌细胞的特点(病理)对癌症再进行细分。
癌症归类2.0版:“部位+临床病理”。病理科大夫的重点工作,便是根据2.0版的标准,来对病人进行归类。
例如,下图便是2.0版本里面,4种重点肺癌类型在显微镜下的不一样子。
从1.0升级到2.0版,中间经历了上千年,表现了没数大夫和专家的智慧。咱们起始真正认识到癌症多样性,证明一样部位,不同亚型的病人运用不同治疗方式,能达到更优化的效果。
然则大众慢慢发掘2.0版有问题。
第1,这种归类重点靠病理科大夫经验和主观判断,水平不高的话很容易显现误判。
第二,即使分为同一种亚型的病人,例如“晚期非小细胞腺癌”,对药品的响应非常不同,大夫仍然没法准确预测病人对药品的响应。
咱们可否能找到更好的归类办法,来帮忙大夫优化治疗方法?
基因测序带来了一线曙光。
癌症归类3.0版
进入21世纪,随着癌症中的基因突变被逐步发掘并理解,咱们进入了癌症归类3.0版时代:“部位+病理+基因突变”。
在3.0系统下,基因检测成为了不可或缺的一环,因此呢有时亦叫“基因分型”或“分子分型”。
例如“非小细胞肺腺癌”,在2.0归类中是“同病”,而在3.0归类下则能够被进一步细分成为了“EGFR基因突变”,“ALK基因融合”,“KRAS基因突变”等近十种不同的疾患。
之因此要这么归类,是由于科学科研显示,不同基因突变的肺癌,对药品,尤其是新型靶向药品的响应是非常不同的。
如下图,当靶向药品“特罗凯”用于所有“非小细胞腺癌”的时候,疗效差别很大,有些人结果非常好,非常多人则无任何效果,肿瘤乃至还在快速生长。
为何呢?
以前,在2.0版归类下,咱们完全没法理解。直到运用基因检测才发掘,特罗凯在肺癌中的疗效重点由病人基因突变类型决定:EGFR突变病人常常效果不错(灰色),而相反,倘若癌细胞是KRAS突变的时候(蓝色),“特罗凯”是完全没效的。
正是由于类似的临床实验结果,大夫起始举荐病人进行基因检测,根据可否有EGFR, ALK,或KRAS突变来进一步归类,从而决定病人可否适合运用“特罗凯”,“易瑞沙”等不同靶向药品。
随着归类方式的进步,大众和大夫的对话亦变了:
1.0时代: “我爸爸的肺癌应该怎么治?”
2.0时代: “我爸爸的3期非小细胞肺腺癌应该怎么治?”
3.0时代:“我爸爸的EGFR基因19号外显子突变,3期非小细胞肺腺癌应该怎么治?”
显然是越来越繁杂。但大众先别崩溃,这还没完,由于伴随免疫疗法兴起,4.0版呼之欲出。
癌症归类4.0版
近两年来,“部位+病理+基因”的癌症归类3.0版,又不足用了,由于它没法预测近期很火的免疫疗法效果。
癌症归类4.0版:“位置+病理+基因突变+免疫特性”,是日前最热门的科研行业之一。
或许再过几年,咱们就得这般问大夫了:“我爸爸的PD-L1阳性1+,CD8细胞阳性1+,新抗原指数2+, EGFR基因19号外显子突变,3期非小细胞肺腺癌应该怎么治?”
99%的人应该已然晕菜了,这很正常。别担心,这是科学科研最前沿,还不成熟,暂时不会广泛用于临床。
但4.0版是不可阻挡的趋势,因此我意见大众要不就早点起始学习,要不就多结交点学生物医学的伴侣。
每一个人的癌症都是不同的,为了最优化治疗,癌症类型肯定会被分得越来越细,终极结果便是每位病人都是一种独特分型,适合独特的治疗方式,所说“一人一方”。
但当归类过于细,过于繁杂的时候,会带来一个大问题:不仅病人,连非常多大夫都会懵圈,由于信息和选取都实在太多了。咋办?
此时候,必须一个傻瓜软件,只要输入各项信息,电脑就能输出举荐治疗方法,例如下面这种:
理想状态下,举荐出来的应该不是一种固定方法,而是会有多个选取,按成功概率,价格,副功效危害等原因排名,就跟此刻买机票,订旅馆同样。选取一个最适合病人需求的疗法。
它最大的难点是暗地里的数据库,不仅必须随时更新临床科研结果,还必须人工智能学习能力,门槛不低。
有人已然起始做了,我相信这是一个在不久的将来就会爆发的商机。
参考文献:
1. What Can We Learn from Genomically-Driven Trialsin Other Tumors? FDA Breast Oncology Group.
2. The BATTLE Trial: Personalizing Therapy forLung Cancer. Cancer Discovery. 2011Jun;1(1):44-53
3. Clinical Trials of Precision Medicinethrough Molecular Profiling: Focus on Breast Cancer. Am Soc Clin Oncol Educ Book. 2015:e183-90.
4. http://www.focus4trial.org/
Austen Everett & Matt Luzunaris
癌症恢复者
(淋巴癌)
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