新的年鉴可以帮助临床医生更好地定制癌症治疗
精准癌症医学的一个承诺是让肿瘤学家根据患者独特的分子特征来定制治疗。然而,在实践中,解释构成一个人及其癌症的大量数据点具有挑战性,并且只会随着肿瘤学家开始考虑其他复杂特征而变得更加困难。肿瘤学家可能使用的数据库和分析工具通常侧重于体细胞或非遗传的基因组蛋白质编码区域的个体变化;它们通常不包括其他重要类型的遗传数据,例如基因中的遗传变异或体细胞融合。科学家和肿瘤学家通常也会孤立地考虑这些特征,而不是一起或与全球肿瘤特征的特征一起考虑。
现在,Dana-Farber 癌症研究所 (DFCI) 以及麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所的研究人员创建了一种工具,可以帮助改进对肿瘤分子谱的解释。该工具名为 Molecular Oncology Almanac,缩写为 MOAlmanac,它整合了来自患者及其肿瘤的不同类型的数据,以识别与疾病预后和治疗耐药性或敏感性相关的数据。该平台还可以帮助研究人员找到一种癌症具有遗传信息的类似于单个肿瘤的,以及可以杀死这些细胞或搪塞他们在实验室中生长的药物的细胞系。
Brendan Reardon、Eliezer Van Allen(Broad 的副成员、DFCI 和哈佛医学院的副教授)及其同事开发了 MOAlmanac 并在不同的患者队列中进行了测试。他们发现,与仅分析传统类型数据的算法相比,它为每位患者确定了大约两种治疗策略,并提供了更多的临床假设。
在下面的视频中,Reardon 和 Van Allen 讨论了他们平台的优势及其对他们所谓的精准肿瘤学“民主化”的贡献——他们希望有朝一日任何医生都能够使用他们的工具,无论他们的地理位置如何或者他们拥有的数据类型。