AML耐藥?生物AI技術TRI揪出背後「元兇」,還給出替代治療方案

2021-01-11 騰訊網

急性髓系白血病(AML)是最常見的白血病類型之一,多發生於65歲以上中老年人,疾病進展迅速,是最具侵襲性和最難治療的血癌之一,堪稱中老年人的「噩夢」

儘管現有療法已有了很大進步,但確診AML的患者5年生存率仍不足30%。

目前,AML主要以強力誘導化療為主,但AML很容易耐藥,病情會迅速惡化,而且因年齡或併發症等因素,很多患者不符合造血幹細胞移植條件,可選治療方案十分有限。

破解急性髓系白血病耐藥難題

近日,在62屆美國血液學會虛擬年會上,好醫友戰略合作夥伴、美國腫瘤精準醫學領域領軍企業Cellworks公布了一項重磅臨床研究(myCare-021-02)結果。

研究發現:使用TRI進行基因組學生物模擬,可通過結合患者生物標誌物來改善預後,並為已發生耐藥的AML患者推薦新的治療方案。

TRI依靠來自腫瘤細胞的多組學輸入,來預測和識別針對每個患者腫瘤的獨特分子機制的潛在治療方案

AML患者特異性耐藥機制的發現,為基於深層分子診斷的治療提供了新的突破,可輔助臨床治療決策,降低無效治療風險,提高用藥療效,降低治療成本

「AML是目前白血病死亡的主要原因,但使用TRI個性化治療方案可改善患者預後。」

好醫友醫療網腫瘤精準醫學專家、myCare-021-02臨床試驗主要研究者麥可·卡斯楚博士(曾多次獲評「美國頂級醫生」)說:

「誘導化療反應和疾病緩解情況因腫瘤的生物亞型和用於誘導治療的藥物而異,但即使在特定的生物亞組中,反應也是不可預測的。TRI生物模擬平臺提供了一種針對患者特定疾病生物標誌物和耐藥機制的個性化醫學方法。」

「AML誘導化療失敗並不罕見,即使是在那些對治療敏感的生物亞型中也是如此。」

田納西大學健康科學中心教授斯科特·霍華德博士說,「TRI可識別標準誘導方案失敗的原因,並根據耐藥患者中共有的基因組異常給出替代療法。」

關於myCare-021-02臨床研究

該研究旨在預測AML患者對誘導化療方案的反應,並確定難治性患者的基因組特徵耐藥機制預測個性化治療選擇

這項研究從PubMed出版物中選擇了57名已知對治療有反應的AML患者。這些患者被分為3組:CBFB-MYH11融合組、RUNX1-RUNX1T1融合組和CEBPα融合組。

NCCN為有這些突變的急性髓系白血病患者推薦了具體治療建議,對這些突變進行誘導治療後,實現了高緩解率。

研究者使用TRI生物模擬平臺分析每個圖譜的可用基因組數據,以使用PubMed和其他在線資源的公開信息生成AML亞型特異性蛋白質網絡圖,根據患者的特異性生物標誌物分析藥物敏感性和耐藥性通路。

針對三個隊列中的每個患者腫瘤分子特徵,模擬從數字藥物庫中篩選的藥物的反應情況。通過測試每種藥物對細胞生長評分(綜合增殖、生存能力和凋亡指數得出)的影響來評估臨床獲益。

研究結果發現,在57名高危AML患者中,有6名(11%)出現誘導治療失敗;1/19攜帶CBFB-MYH11融合蛋白的患者對誘導治療沒有反應。

TRI確定了發生耐藥的患者中導致耐藥的共同基因異常:這些患者攜帶6號染色體三體,並有GSTA1、GSTA2、GSTA4、DEK、TFAP2A、NFYA和EHMT2基因擴增,相關信號通路異常導致了治療失敗。

TRI還確定了3種針對該患者特異性生物標誌物的前瞻性治療方案

同樣,2/10有RUNX1-RUNX1T1基因融合的患者對誘導治療沒有反應。TRI發現,EZH2中的功能缺失突變導致HOXA5和HOXA9水平升高,是治療失敗的關鍵因素。

此外,TRI還為該患者確定了3種針對其特異性耐藥機制的前瞻性治療方案。

在CEBPα隊列中,3/28的患者對誘導治療沒有反應。對於其中一名患者,TRI發現,DNMT3A功能缺失突變和HOXA5和HOXA9水平升高,是治療失敗的關鍵因素。

同樣,TRI也為該患者確定了3種針對其特異性生物標誌物的新治療方案。

TRI「沙盤推演」,

讓腫瘤治療「心中有數

腫瘤治療應答指數(TRI)依託計算機生物模擬機器學習人工智慧技術,突破性運用患者全外顯子信息建立個性化疾病模型,進行生物模擬,分析基因組、蛋白質組、轉錄組和表觀基因組變異信息對腫瘤細胞信號通路上下遊的影響,並針對特定藥物或藥物組合進行計算。

這相當於在治療前已進行了嚴密的「沙盤推演」,從而為患者預測最佳個性化用藥方案,同時為面臨治療方案抉擇的臨床醫生提供基於分子基因層級發病機制的決策支持。

一年多來,在全國近百家三甲醫院,TRI檢測已為數百名疑難腫瘤患者量身定製了匹配的精準治療方案

參考來源:

https://cellworks.life/news-events/press-releases/cellworks-cbm-biosimulation-identifies-genomic-causes-induction-failure

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