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            Nature:大白血病數據庫,輔助治療藥物優選

            閱讀:1539      發布時間:2018-10-19
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            導讀

            歷經多年研究,科學家們發布了一個龐大的數據集,詳細描述了500多名患有急性髓細胞性白血病(Acute myeloid leukemia,AML)患者腫瘤細胞的分子組成。該數據集包括數百個個體患者的細胞如何在實驗室中對一系列藥物做出反應,為日后對于AML的研究進一步打下基礎。

             

            DOI: doi.org/10.1038/s41586-018-0623-z

             

            10月17日,《Nature》雜志以“Functional genomic landscape of acute myeloid leukaemia”為題報道了這項研究。

             

            在美國,每年約有20,000人被診斷為AML。這種癌癥始于骨髓的造血細胞,zui常見于老年人,且在所有血癌中預后zui差。

             

            過去40年里,這種疾病的治療進展一直停滯不前,60歲以上患者的五年生存率不到10%。盡管FDA已經批準了一些針對特定亞群患者的AML治療,患者對這些治療也有反應,但卻經常復發。

             

            另一方面,開發有效的AML治療方法一直很有挑戰性,因為導致這種疾病的分子因素在患者中差異很大。研究人員已經鑒定了至少11種AML基因,并在患者癌細胞中發現了成千上萬種不同的突變。

             

            遺憾的是,盡管靶向癌癥療法試圖通過利用癌細胞*的分子弱點來消除癌細胞,但該方法只針對AML具有正確分子特征的患者才有可能奏效。迄今為止,研究人員還沒有一個明確的圖譜指南來確定特定治療的zui佳方案。

             

            “雖然我們對這種白血病了解了很多,但仍然有很長的路要走。”這一研究的通訊作者、俄勒岡健康與科學大學(OHSU)研究員Brian Druker說。

             

            圖片來源:Pixabay

             

            根據Druker介紹,zui新這項研究擁有同類研究中zui大的癌癥數據集,其可以快速推進評估潛在AML治療的臨床試驗。使用一個新的在線數據查看器,研究人員現在可以在幾分鐘內發現哪種靶向治療對特定的AML細胞亞群zui有效。“人們可以上網搜索我們的數據庫,并能很快找到譬如‘這是一種好藥物嗎?’或者‘我的藥物能在病人中發揮作用嗎?’等問題的相關答案。” Druker說。

             

            具體而言,這項新研究報告了BeatAML項目的初步發現,該項目正在進入臨床試驗。Druker團隊包括11個學術醫療中心和11家制藥和生物技術公司的合作者,他們收集并分析了562名患者的672份癌細胞樣本,并評估了409個樣本的腫瘤細胞對122種不同靶向治療的反應。

             

            “真正的力量來自于對所有數據的整合。” Druker說,“你可以分析什么藥物有效,為什么有效,這是計劃在zui有可能出現反應的病人身上試驗新療法的臨床試驗的基礎。”

             

             

            通過描述AML患者數百份樣本的新數據集,研究人員可以了解哪些藥物對特定的患者群zui有效。該圖將ibrutinib的敏感性與腫瘤樣本中發現的兩種基因變化同時發生的敏感性聯系起來(來源:Nature)

             

            在他們的分析中,Druker和他的同事確定了一組三種基因突變,這些突變可能使AML患者受益于ibrutinib(FDA批準用于套細胞淋巴瘤[MCL]的靶向藥)治療。研究小組發現,攜帶這三種突變的AML細胞對ibrutinib的敏感性明顯高于僅攜帶一兩種突變的細胞。

             

            需要指出的是,還需要臨床試驗來評估ibrutinib在這一組患者中的效果,但是將這三種突變與潛在的藥物敏感性聯系起來,展示了新數據集是如何幫助研究人員的。

             

            “當我們分析數據時,我們才剛剛觸及我們能做事情的表面。”Druker總結。

             

            責編:浮蘇

             

            參考資料:

            Vast leukemia dataset could help researchers match therapies to patients

            Functional genomic landscape of acute myeloid leukaemia

             

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