癌症治疗2020预测:更好的治疗方法即将到来

癌症治疗方法的改变非常迅速,变化的步伐也在加快。2019年,精准医疗、基于基因的疗法、免疫治疗等诸多领域的重大进展,为无数患者带来了新的希望。希望之城的临床医生和研究人员对2020年充满希望,并作了如下几项预测:

无需动手术刀的活检

所谓“液体”活组织检查,就是检测血液中的肿瘤DNA,这种检测癌症的方法相对来说创口小的多。随着我们的DNA知识库和技术不断增长,液体活检在早期阶段的精确度也有所提升。虽然它们仍不能够完全替代传统的活检方式,即提取实体肿瘤组织进行活检,但前景仍然很乐观。

精密医学中心主任Stephen Gruber博士称:“我们预测用液体活检进行监测的患者会呈增加趋势。液体活检能够比其他方式更快速的检测到疾病的早期进展或出现耐药性。未来美国预计会越来越多的使用液体活检监测残留病灶或疾病复发。

结直肠癌专家Marwan G. Fakih表示:“这项简单的血液检查,现在用于检测疾病复发时,能够比影像检查或其它常规肿瘤标志物检查更早检测到,最多可达1年,不仅可以早期发现肿瘤,还可以追踪肿瘤的发展,使医生能够根据肿瘤分子的变化来改善和修订治疗方法。”

胃癌外科医师Yanghee Woo补充说:“这些方法可以通过超灵敏、准确的血液检测来确诊胃癌患者。这对于在高危患者中实现胃癌的早期发现具有重要意义。”

治疗诊断学:多合一解决方案

治疗诊断学是相对较新的领域,即“治疗”和“诊断”的结合,使癌症的诊断和治疗同时进行成为可能。比如,在进行影像学检查时使用放射性试剂显示肿瘤细胞的位置,然后立即使用另一种试剂攻击这些癌细胞。

放射肿瘤学家Arya Amini医师预测:“未来影像引导的治疗会在包括前列腺癌在内的多种癌症中发挥更多作用,我们可以利用影像来观察常规扫描无法看到的微小疾病,该应用很可能会从前列腺癌推广到其他领域,包括结直肠癌等。”

前列腺癌专家Tanya Dorff医师表示认同:“我相信诊断治疗学,或者更广泛的说,放射性靶向化合物的使用,将在短期内对前列腺癌产生重大影响。”她称治疗治疗学为“重大突破”,并预测“回来会应用成像技术显示被放射性化合物追踪的特定类型的癌症,比如Lu177-PSMA(基于镥的前列腺特异性膜抗原疗法,经常用于晚期患者)靶向的癌症表型。目前正在探索更多的放射性同位素和靶向抗体。”

放射诊断医生Ammar Ahmed Chaudry表示,大家对“放射免疫疗法”也非常感兴趣,并解释说临床医生“会结合诊断治疗学和免疫疗法,为已经对常规疗法产生耐药性的侵袭性癌症提供最佳的高能治疗。”

基因疗法:制作成品并走向未来

CAR T细胞疗法是近期最具前景的医学进展,该疗法通过设计患者自身的癌症细胞从而使其对抗癌症。FDA已经批准了两种用于治疗血液癌症的CAR T细胞产品,此外,大量针对实体瘤的临床试验仍在继续。随着更多想法的出现,更多的临床试验也会陆续开展。Yanghee Woo医生预测,我们将看到“ CAR T疗法与其它免疫疗法联合应用,针对特定的胃癌生物标记物。

但是由于CAR T细胞治疗均使用患者自身的细胞,因此治疗过程缓慢且昂贵。但是,科学家正在努力开发使用供体细胞开发“现成”的CAR T疗法,这些供体细胞会经过特殊处理消除掉排斥的可能性。基因治疗的先驱John A. Zaia博士,Aaron D. Miller和Edith Miller Chair预测,“2020年早期研究会展现使用现成的CAR T细胞的可能。”Zaia还预测2020年至少有三个新的CAR T细胞疗法产品会通过FDA认证,同时有望看到第一个对抗镰状细胞病的基因治疗进入临床试验。

临床遗传学家Thomas P. Slavin博士认为,我们在遗传研究和治疗方面才刚刚触及一点皮毛,但是已经发生了重大的提升。研究人员正与希望之城附属的TGen一起,进行重要的肿瘤基因组成分析。他们正在将这些信息与每个患者的“生殖细胞系”配对,生殖细胞系是每个人独一无二的遗传特征。Slavin预测:“这将是推动在基因组学在肿瘤学中应用的重要一步,能够帮助患者及其家人。”它能够提供所有的数据,包括该个体未来患肿瘤的风险。

他补充说:“我们目前正处于风口浪尖。希望之城将率先推出'配对的肿瘤种系测序’,它将很快成为医疗标准。”

人工智能(AI),真正的治愈

现在,越来越多的患者体验被转换为数字信息。这就开启了使用大数据和人工智能挖掘材料的大门,大数据能够得出几年前都很少有人能想到的见解。

诊断放射学家乔德里说:“电子病历,放射学和病理学的数字化将使人工智能能够应用于精准医疗。人工智能可以做大海捞针式的工作。综合这些信息能够在早期发现疾病并找到针对患者的最有效的治疗方案。”

肿瘤学家Russell Rockne博士说:“数学和计算生物学在基础和转化研究中的影响力和应用将继续增大。”他最近撰写了一篇有关癌症和爱因斯坦相对论的论文。“我还预测数学建模和机器学习会进一步融合。”

Woo说:“技术正在速度发展。我们率先转化这些工具,确保对患者的安全性,有效性和肿瘤学益处。”

来源 | 希望之城(国际癌症研究与治疗中心)

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