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Nature医学:肺癌早期诊断迎来新突破!有望在发病前就进行诊治

2019-01-23  来源:学术经纬    编辑:陌莉花开
导读
肺癌是全世界范围内,癌症致死的最主要原因之一。这一疾病之所以难治,很大一部分原因在于,患者在确诊时,病情已经进入了晚期。
本文转载自“学术经纬”。

肺癌是全世界范围内,癌症致死的最主要原因之一。这一疾病之所以难治,很大一部分原因在于,患者在确诊时,病情已经进入了晚期。

如果我们能在肺癌的症状出现之前,就对它进行确诊,岂不是就能在疾病变严重前进行治疗?这正是许多科学家与医生们所关注的一个研究方向。在英国,医院会使用一种叫做“支气管镜检查”(bronchoscopy)的技术,对长期咳嗽,或有肺癌风险的患者进行检查。有时,医生们的确能找到肺部和呼吸道内的一些早期病变。


▲支气管镜检查的图示(图片来源:Cancer Research UK [CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)], via Wikimedia Commons)

但接下来,就是让人头疼的地方了。这些早期病变里,大约有一半会发展成真正的肺癌,而剩下的一半则是良性,不会造成危害。即便是在显微镜下,我们也看不出两者的区别。遇到这种问题,“一刀切”的治疗方案显然是不可取的:如果简单粗暴地对病变全部进行手术切除,则会让一半患者“过度治疗”,承担手术的痛苦;而倘若全都进行长期保守监控,则是让一半患者无端生活在肺癌的风险之下,被动等待恶化的那一天到来。

个体化检测如此发达的今日,难道我们就没有办法区分这两种病变组织吗?方法是有的,但并非一朝一夕就能开发成功。在过去5年多的时间里,来自英国伦敦大学学院(University College London)的一支科研团队开展了一项长期的工作,并终于在这一方面取得了突破。这项研究的成果也在今日发表在了《自然》子刊《自然医学》(Nature Medicine)上。






为了开发一种能准确找到“致癌性”病变的方法,这群研究人员们通过与伦敦大学学院的医院合作,招募了140名患者,并从符合条件的85名患者身上,获取了129份活检样本。这些样本随后被用于各种分析,这包括了基因表达图谱的分析、甲基化图谱的分析、以及全基因组的测序分析。

随后,研究人员们平均对每名患者进行了为期5年的追踪,看看哪些患者最终病情发展到了肺癌阶段。此外,他们也将患者的年龄、性别、吸烟史、肺部疾病史等纳入了考量。

而苦苦等待多年的结果,也没有让他们失望。在获得了大量的参考信息后,他们成功找到了许多遗传学特征,这包括基因突变,基因表达的变化,染色体的不稳定性等。这足以预测哪些早期的病变会最终发展成肺癌。


▲和疾病进展有关的一些变异(图片来源:参考资料[1])

从检验的结果来看,研究人员们找到的这些特征在预测准确度上,“几乎完美”。

这也是我们首次能够准确区分哪些早期病变会变得更有侵袭性,哪些则将继续保持无害的状态。

这对于患者来说,可能意义重大。通过对早期病变组织进行分析,我们能制定个体化的治疗方案:对于那些最终会发展成肺癌的患者,我们需要尽早进行手术,或者通过其他手段进行病情控制。而对于那些肺癌风险较低的患者,这样的手术就可以避免。

更重要的是,这项研究中找到的一些遗传学特征,可以用来开发其他肺癌诊断技术。比如说,我们可以在血液中寻找预示肺癌的基因突变,从而预估肺癌发生的概率。


▲这项研究有望助力液体活检技术的开发(图片来源:参考资料[1])

“如果我们能利用对于癌症发育的这一新理解来开发诊断技术,那对于早期诊断癌症就会有重要的意义。”本研究的共同第一作者之一Adam Pennycuick博士说道。

“我们正在研究这些基因如何驱动癌症的进展,从而寻找哪些基因能被用于新药开发。”另一名共同一作Vitor Teixeira博士说道。

参考资料:

[1] Vitor H. Teixeira, et al., (2019), Deciphering the genomic, epigenomic, and transcriptomic landscapes of pre-invasive lung cancer lesions, Nature Medicine, DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-018-0323-0

[2] Molecular profiling could catch lung cancer early and lead to new treatments, Retrieved January 21, 2019, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-01/ucl-mpc011819.php



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