【生物標志物】與【精準醫療】

本文來源于:生物探索

7月8日,《Nature Reviews Cancer》發表綜述揭示了生物標志物精準醫療領域中的發展現狀,以肺癌為例概述了四類最有前景的生物標志物,同時對國家級精準醫療研究面臨的挑戰進行解析。

 

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精準醫療依賴于生物標志物如何更好地將疾病風險、預后或治療反應分類。生物標志物是指可以標記系統、器官、組織、細胞及亞細胞結構或功能變化以及可能發生變化的生化指標,可用于疾病診斷、判斷疾病分期或者用來評價新藥或新療法在目標人群中的安全性及有效性等,具有非常廣泛的用途。

 

在本綜述中,作者以肺癌為例概述了四類最有前景的生物標志物。傳統上根據組織學將肺癌分為小細胞肺癌和非小細胞鱗狀細胞癌或腺癌。1987年,研究人員在25%的非小細胞肺癌和50%的肺腺癌中確定了KRAS突變;2004年,研究人員在肺腺癌中發現了額外的突變——表皮生長受體(EGFR);2004年,利用二代測序技術,研究人員確定了與肺癌相關的15種基因變化,這些變化有望為肺癌的治療重新分類。

 

精準醫療中四類最有前景的生物標志物

 

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具有相同癥狀和體征的不同患者往往有不同的治療結果,生物標志物可將同種癌癥患者分為不同的類型,并利用鑒定生物標志物過程中收集到的大量數據對疾病進行預后判斷。如圖一所示,在 I類患者中,對于那些攜帶與低生存率相關生物標志物的患者(意味著有更差的預后),可采用攻擊性更強的治療方案(X療法),而對于那些攜帶與較好治療效果相關生物標志物的患者(意味著有更好的預后),可采用攻擊性不那么強的治療方案(Y療法)。此外,在攻擊性較強的療法不適用的情況下,給預后較差的患者提供攻擊性較低的療法時,應告訴患者實情。

 

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精準醫療中生物標志物發展面臨的挑戰

 

正如2011年美國國家醫學研究委員會在精準醫療報告中所述:實現精準醫療必須先有兩個“建立”:建立生物醫學研究和疾病分類知識網絡,建立信息共享中心讓更多的研究者和醫者共享成果。信息共享中心中應該囊括多方面數據,包括臨床數據、人口統計學數據、流行病學數據、多種組學數據等。信息共享形成的知識網有助于預測疾病風險、療效和預后等,從而有助于精準地將患者分類。對于新劃分的患者類型,需進一步研究和隨訪,以確定最適合這類患者的護理標準。

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