脑癌个性化治疗新突破：TRI精准预测治疗有效性！

作者：好医友
今年的热映影片《送你一朵小红花》，让脑肿瘤得到许多人的关注。
恶性脑肿瘤是最难治的癌症之一，又以胶质母细胞瘤最恶，而且发病率不低(占所有脑瘤的15%) ，易复发，难治疗，五年生存率仅为3-7% 。

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近日， 2021 ASCO虚拟年会中枢神经肿瘤学术海报公布了一项脑肿瘤重磅临床研究(完整结果可通过ASCO会议库摘要2017获取) ，
结果表明：
肿瘤治疗应答指数(TRI)Singula对脑癌患者的治疗反应预测表现亮眼。 TRI Singula对胶质母细胞瘤(GBM)患者总生存期(OS)和无病生存期(DFS)有着理想的预测作用。
▌脑癌个性化治疗新突破：TRI“沙盘推演” ，精准预测治疗反应
尽管基于分子生物学的精准治疗已逐渐应用于临床，但GBM患者的预后仍普遍很差。 GBM的治疗选择通常基于二代基因测序(NGS)报告，这些信息只考虑单个突变，而忽略了许多分子通路以及患者个性化多组学数据。
不同于只考虑单一生物标志物的常规方法(通常收益有限) ， TRI依托计算机生物模拟和人工智能技术，突破性运用患者全外显子信息建立个性化疾病模型来进行生物模拟，分析基因组、蛋白质组、转录组和表观基因组变异信息对肿瘤细胞信号通路上下游的影响，并针对特定药物或药物组合进行分析，按照疗效从高到低得出TRI Singula评分，能一目了然地展示各种治疗方案的有效性。

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这相当于在治疗前已进行了严密的“沙盘推演” ，从而为患者预测最佳个性化用药方案，同时为临床医生提供基于分子基因层级发病机制的决策支持。因此， TRI可在患者接受治疗前预测其治疗反应，从而降低风险和失败治疗产生的无效时间及经济成本。
“在治疗前有效预测GBM患者从特定药物中的获益情况至关重要，尤其是在面临多种治疗方案选择时。 ”
myCare-022-03研究联合首席研究员、好医友医疗网神经肿瘤专家、丹娜-法伯癌症研究所神经肿瘤中心主任、哈佛医学院神经病学教授帕特里克·温博士说， “这项研究揭示了如何使用多组学数据算法来生物模拟患者的个性化治疗反应，对脑癌患者的临床结局有积极影响。 ”
“为了解决治疗反应率的差异，使医生在治疗前就能预测疗效，我们需要超越单突变-单药物的常规方法。 ”
myCare-022-03研究联合首席研究员、迈阿密癌症研究所副主任兼肿瘤学主任、首席科学官Manmeet Ahluwalia博士说， “TRI提供了对患者突变情况、耐药通路和新药应答预测标志物的关键信息。这种方法可以改善患者的预后，降低医疗成本，极大促进肿瘤个性化治疗。 ”