延长5个月生存期！这项研究为NSCLC三线治疗找到新突破

在上海市胸科医院呼吸内科主任韩宝惠教授及其团队的研究中，他们成功地在非小细胞肺癌的精准治疗领域取得了重大突破。这项研究已在国际著名期刊《Advanced Science》上发表，对非小细胞肺癌患者的治疗产生了深远的影响。这项研究的主题为：“循环DNA测序指导安罗替尼治疗非小细胞肺癌”。

这项研究的技术含量极高，建立了一种能够帮助医生做出临床决策的重要模型。具体来说，它通过对患者的外周血进行DNA检测，帮助医生确定非小细胞肺癌患者是否适合使用安罗替尼这种抗肿瘤新生血管治疗药物。这种方法的创新性和实用性使其成为研究的亮点。这种技术被认为是新颖、视野广泛和影响力高的，符合《Advanced Science》杂志对文章选择的标准。

在过去的几十年里，寻找一种可以有效预测非小细胞肺癌患者对抗血管生成药物反应的生物标志物一直是科学家们努力的目标。尽管第一个抗血管生成药物贝伐珠单抗在2006年就被批准用于治疗非小细胞肺癌，但至今仍然没有找到一种可靠的生物标志物来预测患者是否会对药物产生反应。韩宝惠教授和李凯教授联合国内数十家单位的专家，针对这个问题开展了深入的研究。

在研究中，他们发现通过对患者外周血的检测，可以找到大量的种系突变和体细胞突变。这些突变对于预测患者是否适合使用安罗替尼治疗具有关键作用。为了更精确地预测患者的治疗效果和预后情况，研究者采用了三种不同的分子技术测定模式来区分患者对药物的反应和获益程度。这些测定模式包括种系和体细胞突变负担、非同义和同义突变负担以及不利的变异分数等。通过这三种测定模式，研究者发现不同的患者群体在接受安罗替尼治疗后表现出了显著的差异。他们发现种系和体细胞突变负担较低的患者对安罗替尼更加敏感，治疗效果更好，预后更佳。他们还通过数学方法将这三种测定方案归结为一种指数肿瘤变异指数（TMI）。这一指数被认为是评定患者对安罗替尼治疗反应和治疗预后的重要工具。

精准医疗新境界：TMI与IDH1（exon4）变异在安罗替尼治疗中的角色

在抗癌战线上，研究者们一直在寻找更精准的武器。近日，一项针对非小细胞肺癌患者的研究为我们揭示了新的曙光。通过深入研究，研究者发现了一种新的预测指标TMI（肿瘤血管生成指数），以及一个关键基因变异IDH1（exon4），它们对于决定安罗替尼治疗效果的好坏具有重要影响。

在这项研究中，研究者们发现，尽管TMI较高的患者群体对安罗替尼的初始反应相对较弱，但其中依然有个别个体展现出了良好的治疗反应。这一现象的发现引起了研究者们的极大兴趣。经过深入研究，他们认为这可能与患者的IDH1（exon4）基因变异有关。不具有该变异的患者，对安罗替尼的治疗反应更为良好。

为了验证这一猜想，研究者们进行了大量的分子和数学方法的验证。他们考虑了多种影响因素，包括性别、吸烟状况、驱动基因是否阳性、病理学分型、转移灶数量、无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）等。经过严格的校验，他们发现IDH1（exon4）变异的确是一个独立的影响因素，能够影响患者对于药物的反应。

这一重要的发现为精准医疗开辟了新的道路。通过结合TMI和IDH1（exon4）变异，我们可以更准确地判断患者在三线治疗中是否适合使用安罗替尼。这一方法的应用，将极大地提高治疗的精准度，使更多的患者从中受益。

这项研究的推广和应用仍面临一些挑战。尽管这种通过采集外周血样本进行DNA测序的方式对医生和患者都非常方便，但在***医院进行推广仍有一定的优势和劣势。优势在于***医院拥有先进的检测设备和专业的医疗团队，能够完成高的生物技术和TMI评估流程；劣势在于目前一般基层医院还无法完成这样的检测，需要借助大的医学中心和检测机构的力量。

这种基于DNA测序的预测方法在其他抗肿瘤药物的精准医疗中的应用也具有一定的潜力。尽管不同药物的作用机制和靶点可能不同，但寻找适合的生物标志物来预测药物疗效的趋势是相似的。通过大样本的随机对照研究，我们可以进一步验证这种方法的可行性，并将其应用于更多的药物和瘤种中。

为了进一步了解这项研究的背后故事，我们有幸对话了***的通讯作者上海市胸科医院呼吸内科主任韩宝惠教授。他分享了关于安罗替尼治疗的一些心得和看法。他表示，尽管安罗替尼在三线治疗方面取得了显著的成效，但如何精准筛选获益人群仍是亟待解决的问题。这次的研究正是朝着这个方向迈出的一大步。他强调，为了验证这一预测指标的有效性和可靠性，需要独立的大样本第三方进行验证。他还谈到了从外周血采集DNA样本的优势和劣势，以及这种预测方法在其他抗肿瘤药物中的潜在应用。

这项研究为我们提供了一个全新的视角来看待精准医疗的发展。通过深入研究和分析，我们有望找到更精准的武器，为抗癌战线注入新的活力。在当前阶段，对于肿瘤新生血管药物的研发与应用，我们迫切需要更多设计精良的不同中心的随机对照研究来进行参与和验证。这样我们才能为未来的抗肿药物研发提供合理的预测方案和最佳检测时机。正如《医学界》所提，如何培养临床医生具备精准医疗的思维和技术，成为一个迫切的议题。尽管对疾病进行分子层面研究的临床医生并不多见，但对于像韩宝惠教授这样的专家来说，他们对疾病有着深刻的分子理解与研究。通过掌握先进的技术思想，韩教授团队在医学领域取得了显著的进展。就最近发表的研究而言，它不仅仅在分子层面突破了我们对疾病的理解，整个研究模型更是充满数学思维。他们巧妙地运用了G+S MB、N+S MB和UMS三者结果上的叠加进行建模，并计算出TMI指数模型用于预测。该研究也从TMI指数模型中检验出IDH1（exon 4）突变的影响。这种数学方法论的运用显得尤为关键。它是如何获得并培养的呢？或者是否可以通过多学科合作实现？接下来我们一起走进韩宝惠教授的世界一竟。韩教授表示他们与上海交通大学生物信息工程处紧密合作，借助他们强大的生物信息分析能力进行二代测序（NGS）后的数据分析。在分析过程中，去伪存真、挖掘生物信息内在联系至关重要。这需要综合的生物信息分析能力，并结合药物对上下游信号通路的一致性来提炼有价值的ctDNA指标，最终形成一个数学模型进行预测。这是一个复杂的过程需要不断的验证和研究来确保数学模型的合理性、可行性和可应用性。在生物信息分析方面单点医院可能能力有限而像交大这样的综合大学拥有大量经验丰富的生物信息分析专家。在研究中临床医生和生物信息分析人员的紧密合作显得尤为重要。两者经常需要通过研讨会和数据分析进行有效的沟通并相互提出指导性的意见最终达成一致。总的来说精准医疗的未来离不开跨学科的合作与沟通这也是我们走向更高水平医学的必经之路。以上内容仅授权湘120健康网独家使用未经版权方授权请勿转载。