CSCO 2016:精准医学时代的乳腺癌研究
2016-09-25 MedSci MedSci原创
2016年9月23日,在第十九届全国临床肿瘤学大会上,上海复旦大学附属肿瘤医院乳腺癌研究所邵志敏教授作了题为《精准医学时代的乳腺癌研究》的主题报告,阐述针对不同类型的乳腺癌,在精准医学时代下如何进一步提高疗效做了详细的介绍,现梅斯医学小编对其内容进行了整理。精准医学及其意义首先精准医学是理念的革命,其利用多组学的信息及移动医疗信息交流,通过大数据分析和数据库运算,最终达到精准医学的目的。根本上
2016年9月22日-24日,第19届全国临床肿瘤学大会暨2016年CSCO学术年会在福建厦门国际会议中心举行。9月23日,上海复旦大学附属肿瘤医院乳腺癌研究所邵志敏教授作了题为《精准医学时代的乳腺癌研究》的精彩报告,阐述针对不同类型的乳腺癌,在精准医学时代下如何进一步提高疗效做了详细的介绍,梅斯医学小编对其内容进行了整理与大家分享。
精准医学及其意义
首先精准医学是理念的革命,其利用多组学的信息及移动医疗信息交流,通过大数据分析和数据库运算,最终达到精准医学的目的。根本上降低以群体为诊疗对象的传统医学中的错误诊断、错误治疗 或过度治疗,为患者提供更加精准的诊疗服务,从总体上降低全社会的医疗成本。
乳腺癌精准医学的国外经验--- TCGA
乳腺癌精准医学的国外经验为国内精准医学的发展提供借鉴, 以TCGA为例,在前驱期针对胶质细胞癌及软巢癌,其建立了良好的科学合作模式,发展了有效可行的执行方案,实施数据公开及共享模式。在2010-2014年发展期间,增加了25-35种肿瘤类型,增强了样本收集及处理质控,建立基因数据分析中心,发表系列标志性论文,完成10000例样本测,并于2015-2016完成罕见肿瘤项目的分析。
邵教授指出,“分类而治”极大地改善了乳腺癌患者的预后,那么,在精准医学时代如何进一步提高乳腺癌治疗的疗效呢?
乳腺癌分型而治的基础是基于雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)及HER2的IHC结果分型,分为4大型,分别是TNBC、HER2+、LuminalB、LuminalA。针对精准医学时代下三类乳腺癌的精准治疗做出以下概括:
1、腔面型乳腺癌
腔面型乳腺癌包括LuminalB、LuminalA两种分型,占全部乳腺癌的60-70%,内分泌治疗显著改善预后。目前内分泌的手段主要有(1)选用选择性雌激素受体调剂(SERM),如他莫昔芬、托瑞米芬、雷洛昔芬;(2)选用选择性雌激素受体下调剂(SERD),如氟维司群;(3)卵巢去势,如LHRH类似物、手术;(4)其他:如雄激素、雌激素、与激素等。但仍有30%的腔面型乳腺癌在内分泌治疗后出现复发转移。
以内分泌治疗耐药乳腺癌富集ESR1突变为例,内分泌治疗耐药的转移灶中ESR1高频突变时,突变ERɑ蛋白依旧可结合高剂量氟维司群等SERO,因此使用高剂量氟维司群并开发特异性更强的高效抗雌激素药物。
2、HER2+乳腺癌
HER2+乳腺癌包括LuminalB、HER2+两种分型,占全部乳腺癌的25%,抗HER2靶向治疗显著改善预后。HER2扩增提示患者疾病进展风险高以及预后不良,目前FDA批准用于临床的抗HER2靶向治疗包括曲妥珠单抗、拉帕替尼、帕妥珠单抗和TDM1等药物,约50%的患者对抗HER2靶向治疗原发性或继发性耐药。
以PI3K/mTOR通路与曲妥珠治疗耐药为例,PI3K/mTOR通路与曲妥珠治疗耐药密切相关,下调PTEN表达可导致曲妥珠治疗耐药,并与较差的预后相关;PIK3CA突变可导致曲妥珠治疗耐药;在大规模人群及细胞系中,均验证PTEN缺失及PI3KCA突变与曲妥珠耐药相关,PI3K/mTOR通路抑制剂能改善抗HER2治疗耐药。
BOLERO-3临床试验:HER2阳性曲妥珠治疗耐药患者(使用过紫杉类药物),依维莫司+曲妥珠+长春瑞滨vs曲妥珠+长春瑞滨,依维莫司能够显著延长患者的PFS。BOLERO-1临床试验:HER2阳性局部进展期乳腺癌,依维莫司+曲妥珠+紫杉vs曲妥珠+紫杉,激素受体阴性人群,治疗组延长7.2个月。
因此联合BOLERO-1/3试验分析提示PI3K通路激活与依维莫司治疗获益显著相关。
3、三阴性乳腺癌
三阴性乳腺癌分型为TNBC,占全部乳腺癌的15-20%,化疗是唯一的系统治疗。
由此,精准乳腺癌治疗可以根据乳腺癌异质性与分子分型,如利用全转录组芯片对165例TNBC癌组织进行检测,获取TNBC转录组图谱,并建立分子分型。并构建预后预测模型:共有5个RNA纳入模型的构建,包括3个mRNA和2个lncRNA,3个mRNA,2个为癌中高表达、1个为癌中低表达,2个lncRNA均为癌中高表达。进行模型效用评价:Time-dependent ROC曲线分析两模型对于2年RFS预测的准确性,mRNA-lncRNA联合模型较之经典临床病理学指标提高了预测2年RFS的准确性。该模型还可用于预测紫杉化疗疗效:通过交互作用分析,联合模型的预后作用依赖于患者有无接受紫杉化疗,即mRNA-lncRNA联合模型可以有效预测紫杉化疗的疗效。
由此复旦难治性乳腺癌精准医学架构以构建完善,通过临床决策系统(CDS)、数据库(多组学数据、临床随访信息等)、知识库(临床治疗指南、RCT等临床实验数据等)三者之间实现理论研究与实践应用的衔接,更好地实现乳腺癌的精准治疗。
邵教授还指出,基于复旦大学乳腺癌的优势学科,建立中国人群乳腺癌的多组学大数据,以及基于此平台的精准医疗诊断平台。初期具体的研究策略包括建立大规模中国难治性乳腺癌研究人群、绘制中国人群难治性乳腺癌多组学全景图、筛选难治性乳腺癌耐药及预后相关的关键分子、高通量功能筛选平台注释突变,并在临床人群中进行验证、建立难治性乳腺癌临床治疗决策系统。
我们期待精准医学时代下,乳腺癌的精准治疗研究给人类健康带来福音。
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根本上降低以群体为诊疗对象的传统医学中的错误诊断、错误治疗或过度治疗,为患者提供更加精准的诊疗服务,从总体上降低全社会的医疗成本!!
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讲了很全面!
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总结的很好!
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总结的很好!
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