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为更加个性化的癌症治疗设计的新策略

文章出处:未知 责任编辑:万灵雨溪 作者:admin 发表时间:2018-05-16 13:56

数学家和癌症科学家已经找到了简化有关肿瘤的复杂生物分子数据的方法,原则上可以更容易地为特定患者开出适当的治疗方案。

研究人员说,新的计算策略将高度复杂的信息转化为一种简化的格式,强调癌细胞分子特征的患者间差异。

约翰霍普金斯大学科学家的数字方法最近在《美国国家科学院院刊》上发表。

本文的主要观点是介绍这种方法,应用数学和统计系教授唐纳德杰曼说,他是PNAS文章的资深作者。它还报告了一些使用该方法区分密切相关的癌症表型的初步实验。

医生面临的主要挑战是每种主要形式的癌症(如乳腺癌或前列腺癌)都可能有多种亚型,每种亚型对特定治疗的反应都不相同。

Geman说:在过去的10年中,这个领域的人们注意到的事情之一-事实上,令人惊讶的是,两名患有相同亚型癌症的患者之间甚至存在多少异质性。因此,我的意思是说,在两名被诊断患有黑色素瘤的患者中,皮肤损伤看起来与肉眼很相似,但癌细胞在分子水平上可能有很大不同,它们可能有不同的失调形式,包括不同的基因变体和不同的基因表达谱。

尽可能多地了解特定患者的基因构成和受损生物学途径可以帮助医生对预后和治疗作出更明智的决定,并将其调整为特定的分子谱。

他们想知道他们是否在看一个可能会或不会对特定药物产生反应的女性的形象,Geman说。或者数据表明患者在未来五年内可能会复发?或者男性是否患有特别激进的前列腺癌?或者是否需要手术切除淋巴结以确定是否存在转移患有某种形式的头颈癌的患者?

为了帮助提供答案,Geman和他的团队设想了类似于患者每年参加一次医生进行年度体检时通常产生的血液总结。这些通常报告血糖,胆固醇和其他结果是否在健康水平内或超出健康水平。从这些测试中得出一个提示,Geman的团队找到了一种方法,通过将这些数据转换成二进制标签,大大简化数以万计分子状态的数据,表明测量是否落在健康水平之内或超出健康水平。

Geman曾经多年致力于改进计算机视觉技术,受到癌症相关项目的鼓舞,并希望它能成为其他高级数学和医学领域富有成效的合作模式。

目标是,他说,正在考虑真正临床兴趣的分类问题,并生成一个准确,可解释并且具有生物学意义的算法。

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