來源：新加坡國立大學
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研究者們發明了一種個性化的風險評估工具，它可以預測出早期肺癌患者的存活率和治療效果。
這種風險評估工具採用了一塊含有29種特殊細胞外基質（extracellular matrix，ECM）的基因板，這些基因在肺癌組織中的表達與在健康肺組織中不同，研究者們通過ECM基因的異常表達來鑑定肺癌。
ECM是圍繞在細胞周圍空間的結構架，為細胞提供結構支撐和生化供給。最近的研究表明，組織硬塊和患癌風險有著某種關聯，尤其是乳腺癌。這是因為，腫瘤中的一些細胞會產生纖維狀膠原蛋白，在ECM中形成類似腳手架的結構，以供癌細胞附著其上。
不論性別，肺癌都是致死數量最高的癌症，我們仍然缺少確定的基因「信號」，因而無法在早期肺癌患者接受治療前，有效地預測他們對諸如化療的輔助療法會有什麼反應。
「對付癌症的傳統方法是『一刀切』。但是，儘管兩個病人或許有相同類型的癌症，每個個體的病症如何表達和發展都是各不相同的。」新家波國立大學生物醫學工程系的教授Lim Chwee Teck說道。
「在我們的研究中，我們觀察了非小細胞肺癌（non-small cell lung cancer），它是最常見的肺癌類型。我們的新工具成功地識別出了早期肺癌患者，他通過輔助治療受益。這項激動人心的發明，在為癌症患者制定個性化治療方案以提高生存率中取得了很大的進步。」
Lim補充說：「當我們更多地了解腫瘤的可變性或異質性，個性化醫療的潛能將快速步入現實。精準醫療的目標是在正確的時間為病人提供正確的治療方案與合適的藥物劑量。」
「當精準醫療遇上了大數據，它將發揮更大的潛能。隨著全球共同努力，大規模共享數據不斷增加，我們得以從不同的資料庫中發掘不同癌症類型的基因組數據。」
通過團隊開放資料庫的檢測，他們發現在早期癌症病人中，ECM基因表達廣泛存在異質化。團隊鑑定了29種特殊的ECM組成，由於它們在癌症進程中會出現反常的動力學，因此可能用作肺癌診斷和預後的生物標記。
通過對超過2000名早期肺癌患者的測試，研究人員確認了基因板在預測生存率和化學療法有效率上的強大性能。研究者們還為患者分級確定了一個普適的評分線。
Lim說：「我們的研究闡述了如何將數量空前的基因組數據轉化利用，使其成為可在常規臨床診治中應用的有益決策工具。新的生物信息學方法是一種替代令人痛苦的入侵性組織活檢的方法，我們對它應用於液體活檢新興領域的潛能感到興奮。」
當前，團隊正在研究29-ECM基因板生物標記在預測其它11種癌症類型病人存活率和治療效果的相關性。
他們同時也在開發一個利用生物信息學、微流控學和癌症基因組學的綜合平臺，用來實際測試當地病人樣本，以將這些科學發現轉化為未來真正的精準醫療學。
《自然通信》（Nature Communications）中的研究論文描述了團隊的工作。
原始論文DOI: 10.1038/s41467-017-01430-6
翻譯：謝汝雨
審校：林然
原文連結：https://www.futurity.org/data-lung-cancer-treatment-survival-tool-1756302