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精准医疗前景美好困难不小

2015-04-22 孙学军 科学网

10个月前,新泽西一位76岁女性泌尿系恶性肿瘤患者决定接受一项非传统治疗。在这之前数周,她的肿瘤样本被送到康奈尔医学院精准医学研究所和纽约长老教会医院,基因序列分析发现,她的HER2(ERBB2)基因拷贝数高于常人。c-erbB-2基因又称为neu或HER-2基因,是一种原癌基因,在多种肿瘤中其癌基因及蛋白产物(P185)均有过度表达和扩增。对c-erbB-2癌基因蛋白产物P185的病理研究首

10个月前,新泽西一位76岁女性泌尿系恶性肿瘤患者决定接受一项非传统治疗。在这之前数周,她的肿瘤样本被送到康奈尔医学院精准医学研究所和纽约长老教会医院,基因序列分析发现,她的HER2(ERBB2)基因拷贝数高于常人。c-erbB-2基因又称为neu或HER-2基因,是一种原癌基因,在多种肿瘤中其癌基因及蛋白产物(P185)均有过度表达和扩增。对c-erbB-2癌基因蛋白产物P185的病理研究首先多见于乳腺癌,其作用也较为明确。目前普遍认为,c-erbB-2蛋白产物的阳性表达可作为判断乳腺癌预后的一个独立指标。
 
经过多年常规手术、化疗和放射治疗,这名患者都没有取得成功,医生根据她的基因变化选择了一种治疗乳腺癌的靶项药物赫赛汀后,患者的肿瘤得到有效控制,这种药物是针对HER2突变的乳腺癌。基因序列分析能发现导致某些患者某些肿瘤生长的基因突变,但是海量的基因数据并没有得到有效使用,因为这些数据没有和临床数据如家族疾病史等信息紧密结合。另外,放在数据库和论文中的基因组数据不那么容易被获取分享,大多数医生也不理解这些数据的意义。
 
为提高癌症治疗精准治疗水平,美国总统奥巴马提出精准医疗计划,就是将基因组数据与临床数据有效结合起来,实现患者和医生迅速了解和利用这些数据的目标。但目标明确前景诱人的精准医疗计划也面临着巨大的经费投入难题。
 
目前常规的临床检测大约有20-50项,包括常规实验检测如血糖分析等,这些数据很容易进入患者的病例档案,复杂的基因数据的引入给这一模式带来了挑战。例如一个典型的癌症基因库如美国2005年启动建立的The Cancer Genome Atlas,数据大约为2.5PT(2500TB),这样巨大的数据量从一个计算机服务器转到另一个服务器需要25天以上。
 
海量的基因组数据一般没有相应的患者基本信息,例如国际癌基因组联盟ICGC对14000个全基因序列分析发现近1300万个基因突变,但是大量非突变影响因素会影响患者对某一特定治疗的响应(有某突变也不一定有治疗效果),不幸的是,发现的这些基因突变和患者肿瘤大小等重要临床数据没有关联,使这些数据的实际价值大大降低。
 
2013年后,康奈尔医学院一组计算生物学家和意大利特伦托大学整合生物学中心等联合开展了一项整合基因组和临床数据进行实时诊断的预试验。他们成功地为250名癌症患者提供了方便理解的基因诊断报告。每个报告有一个条形码,方便患者进行识别利用,并能够和纽约长老教会医院医学中心的电子病历系统进行对接,通过这些数据,可以给患者提供他们的基因突变信息以及针对这些突变的特定药物。
 
研究发现超过90%的患者携带的基因突变至少有一个目标药物,尽管不到10%接受了这一治疗建议,大部分因为缺乏足够证据等原因放弃非标药物。
 
为使应用价值更大,这种数据可在研究机构之间分享,例如目前的证据表明,neratinib对各种因为HER2或EGFR3基因突变导致的肿瘤安全有效,那么针对这些患者就值得尝试。
 
肺癌患者中EGFR基因突变比较普遍,大约为1-6%,这需要进行多中心联合才能招募到足够的临床数据。数据分享能快速获得这些治疗手段是否有效的证据,尽快实现研究目标。不过这种分享存在一些制约因素,即使在美国这种医疗体系发达的国家,电子病例系统也不能相互兼容,给合作研究带来麻烦
 
显然对临床数据进行标准化十分重要,一些人也在努力解决这一问题,例如非赢利纽约临床数据研究网NYC-CDRN,该组织是由以患者为中心预后研究所资助,该非政府组织联合22家研究机构,由纽约糠奈尔医学院和长老教会医院负责,共同管理分享临床数据。
 
经过16个月,NYC-CDRN获得600万条各类临床数据记录,包括临床主诉、实验检查和影象学资料。这一行动的最终目的是将这些数据和基因组数据进行对接,尤其对分布在农村的私人医疗系统、集中式'仓库' 共享、标准化、可搜索的患者数据可能是最可行的方向。
 
尽管大多数靶向药物都存在耐受这个普遍问题。但大量证据表明,针对癌症的精准医疗是最为可行的。例如靶向BRAF突变(60%黑色素瘤)和IDH1 或IDH2突变(80%的脑瘤)的药物目前都被授权或正在进行临床研究。最著名的一项符合精准医疗项目是在法国进行的多中心研究,在708名患者中筛选出141名符合靶向治疗标准。
 
但是精准医疗也面临着许多困难,首先是隐私的问题,要求的数据越全面,患者的个人隐私被暴露的风险越大。谁有权利阅读这些信息?这些数据是否可以被全世界分享?甚至谁来管理这些数据?谁应该为这些数据支付费用?等问题都没有解决。
 
NYC-CDRN已经为该项目支付7百万美圆,由于数据量逐渐增大,年度费用将会继续增加。精准医疗也给患者增加了费用,一般年度费用已经超过10万美圆,但大多数患者能延长寿命也只有几个月。
 
对人群中只有10%的目标突变开发靶向治疗药物,而且这种药物只能让患者多存活3个月,这种投入是否值得?或者即使能让患者延长1年寿命的药物是否需要支持?
 
更大的问题是,这些药物只有被授权才能使用。例如赫赛汀被FDA批准是因为这种药物能让某些恶性乳腺癌患者寿命延长数月。进一步研究发现这种药物能让乳腺癌早期患者长期存活,使这种药物的使用大大增加。
 
一些政府组织已经对精准医疗制定了规范,英国和美国NIH和NICE已经对各种类型的基因组检测的作用进行检查。2013年9月,NICE推荐Oncotype DX,但限制其他三种MammaPrint、IHC4 和 Mammostrat只能用于研究。

困难巨大但是前景美好的精准医疗,方向已经明确,道路仍然是曲折的。

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    2015-04-24 jiaotangtang

    呵呵

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    2015-04-23 吴颖

    我也只能呵呵

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    2015-04-23 吴颖

    精准是指指南吗

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