新方法预测乳腺癌患者的正确治疗方法

Karolinska Institutet 的研究人员开发了一种方法，应该能够预测乳腺癌患者是否会从特定治疗中受益。根据发表在国家科学院院刊上的一项研究，这种基于细胞的方法已经在患者身上进行了测试，并取得了有希望的结果。

“今天，提前确定哪些乳腺癌患者从不同的治疗中获益的可能性有限。这种方法可以预测患者对某些治疗的反应，这意味着可以避免不必要的副作用，并可以节省成本。更大的验证性研究是必要的，但我们看到这个概念是有效的，”该研究的通讯作者、卡罗林斯卡医学院肿瘤病理学系教授 Johan Hartman 说。

目前有几种不同的药物可用于治疗乳腺癌。但这种疾病很复杂，并非所有患者都能得到相同或所有药物的帮助。可以通过例如 DNA 测序获得有关患者将受益于哪种治疗的一些信息。然而，在许多情况下，无法说出治疗是否对个体患者有帮助，因此需要更好的方法来预测患者对治疗的反应。

KI 研究人员开发的方法不仅基于分离和培养肿瘤细胞，还基于来自乳腺癌患者的所谓支持细胞。然后在培养的细胞上测试不同浓度的癌症治疗，以了解它们对药物的敏感性。

类似于患者肿瘤的细胞模型

在目前的研究中，研究人员表明，可以从乳腺肿瘤中建立这种基于细胞的肿瘤模型，并且该细胞模型在相关方面与患者的肿瘤起源相似，例如遗传和不同的蛋白质标记物。

肿瘤模型是根据 98 名接受过乳腺癌手术的患者的活组织检查创建的。超过35种现有的乳腺癌药物和正在开发的乳腺癌药物在其上进行了测试。然后研究人员可以看到肿瘤模型显示的药物敏感性与当前关于基于患者肿瘤类型的治疗方案的知识非常一致，并且在某些情况下肿瘤模型对正在开发的药物敏感。

接下来，研究人员检查了该方法预测治疗反应的准确性。在斯德哥尔摩的 Södersjukhuset，对 15 名接受手术前治疗(即所谓的新辅助治疗)的乳腺癌患者进行了验证研究。

根据手术前的活组织检查，研究人员为每位患者创建了肿瘤模型，并将它们暴露于与患者接受的相同药物中。此后，将模型的药物敏感性与患者的治疗反应进行比较。

高准确率

结果表明，肿瘤模型预测的治疗反应与患者随后表现出的治疗反应大致一致。例如，该模型以 90% 的准确率预测了化疗药物表柔比星的治疗反应，而接受抗 HER2 单克隆抗体药物治疗和测试的四名患者中有四名表现出一致性。

研究人员指出，还可以从小肿瘤创建细胞模型，这些肿瘤通常被认为在技术上具有挑战性，在不危及诊断的情况下进行采样，并且测试可以相对快速地进行。

“在大多数情况下，我们可以进行个体化药物测试并在十天内得到结果，表明这种方法可以在日常临床实践中发挥作用。但它也可以用于研究和药物开发，”该研究的第一作者陈新松说。 ，卡罗林斯卡医学院肿瘤病理学系研究专家。

下一步是在更大的患者群体中测试该方法，并研究将其与其他分子方法相结合的可能性，以更好地预测治疗反应和研究耐药机制。

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