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      Nature:預測乳腺癌復發(fā)有招了?

       蔚藍色淼 2019-03-20

      導語:該研究為單個乳腺腫瘤的基因和分子構(gòu)成為女性疾病的進展提供了線索,包括治療后復發(fā)的可能性以及復發(fā)的時間范圍。

      來自劍橋的51歲的Catharine Scott,2016年經(jīng)歷了一場噩夢,她被診斷出患有三陰乳腺癌。我們知道,三陰性乳腺癌(TNBC)是乳腺癌中“最難治療”的一種類型,在年輕女性中更為常見。之所以稱為“三陰”,是因為乳腺癌常規(guī)的3個主要治療靶點——雌激素受體、孕激素受體和人類表皮生長因子受體2(HER-2)——均為陰性。所以三陰性乳腺癌缺乏有效的靶向藥,多數(shù)患者只能依靠化療,且療效不佳,容易復發(fā)和轉(zhuǎn)移。

      恰逢此時,英國癌癥研究中心在阿登布魯克醫(yī)院資助了一項研究項目,旨在確認女性是否正在接受針對其腫瘤類型的最佳治療,以及將來復發(fā)是否有資格進行臨床試驗。

      Catharine Scott作為幸運兒之一,參與了這項研究。作為個性化乳腺癌項目的一部分,她對自己腫瘤的分子生物學進行了分析。治療結(jié)束后,Catharine Scott每年都會進行體檢和乳房檢查,至今未發(fā)生癌癥復發(fā)。

      Catharine表示,“我很幸運能參加試驗,過去的女性為現(xiàn)在的治療做出了貢獻,我很高興能為我的女兒、其他女性和未來幾代人盡自己的一份力?!?

      這項研究也以“Dynamics of breast-cancer relapse reveal late-recurring ER-positive genomic subgroups”為題發(fā)表在《Nature》雜志上。該研究為單個乳腺腫瘤的基因和分子構(gòu)成為女性疾病的進展提供了線索,包括治療后復發(fā)的可能性以及復發(fā)的時間范圍。

      https:///10.1038/s41586-019-1007-8

      英國癌癥研究中心的首席研究員Carlos Caldas教授說道,“近年來,乳腺癌的治療有了顯著的改善,但不幸的是,對于一些女性來說,她們的乳腺癌發(fā)生了復發(fā)并擴散,變得無法治愈。在這項研究中,我們對乳腺癌分子亞型進行了更深入的研究,這樣我們就能更準確地確定誰有復發(fā)的風險,并發(fā)現(xiàn)新的治療方法?!?

      不同分子亞型的臨床“軌跡”

      以前的研究結(jié)果已經(jīng)表明,乳腺癌不僅僅是一種疾病,而是可以分為11個不同的分子亞型。最新研究結(jié)果強調(diào)了,這些分子亞型如何具有明顯的臨床“軌跡”,這是通過單獨觀察常用特征無法預測的。即使在相似的腫瘤之間,這些臨床軌跡也有很大差異。

      例如,研究小組發(fā)現(xiàn),在三陰性乳腺癌的女性中,有一個獨特的亞型,其前景最初很差,但對她們來說,這種疾病不太可能在那些活了5年的人身上復發(fā)。此外,研究小組還確定了患有雌激素受體陽性(ER +)腫瘤的女性亞型,這些患者在首次確診癌癥后的20年內(nèi)復發(fā)的風險較高。在英國,大約有12300名女性可能屬于這些晚期復發(fā)亞型,因此可能會受益于更長時間的治療,如他莫昔芬,或更頻繁的檢查。

      研究意義

      論文的第一作者、英國癌癥研究中心的高級研究員Oscar Rueda博士說:“我們已經(jīng)證明,女性乳腺癌的分子性質(zhì)決定了她們的疾病進展。我們希望我們的研究可以變成一個測試,醫(yī)生可以輕松用它來指導治療建議?!?

      該分子模型還揭示了,如果患者的癌癥復發(fā),分子亞型可能表現(xiàn)得非常不同。它們通常會擴散到身體的不同部位,有些部位比其他更具攻擊性,影響女性在復發(fā)后存活的時間。

      英國癌癥研究中心首席科學家Karen Vousden教授指出,“這項研究為我們識別乳腺癌可能復發(fā)的女性提供了一些有價值的新見解。但是距離向所有女性提供這種詳細的分子檢測還有很長一段路要走。我們需要更多的研究來了解如何根據(jù)患者的腫瘤生物學來量身定制治療方案。”

      這項進展令人鼓舞,在英國,七分之一的女性一生中會患上乳腺癌。最新的研究結(jié)果表明,面對這種疾病,可以讓更多的女性能活下來。

      下一步,除了開發(fā)醫(yī)院里可負擔得起的測試方法,Caldas的團隊還在研究針對不同乳腺癌亞型的個性化治療方案,并根據(jù)腫瘤的分子組成招募患者進行不同的臨床試驗。

      參考文獻:

      Molecular patterns could better predict breast cancer recurrence

      Dynamics of breast-cancer relapse reveal late-recurring ER-positive genomic subgroups, Nature (2019). DOI: 10.1038/s41586-019-1007-8

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