Nat Protoc：一种新技术或能预测肿瘤对癌症疗法的反应

2021年10月15日 讯 /生物谷BIOON/ --日前，一篇发表在国际杂志Nature Protocols上题为“Quantitative magnetic resonance imaging and tumor forecasting of breast cancer patients in the community setting”的研究报告中，来自德克萨斯大学等机构的科学家们通过研究开发了一种新型数学建模技术，其或能准确预测乳腺癌患者机体的肿瘤在疗法开始后不久对诸如化疗等疗法所产生的反应，该技术是对目前方法的重大改进，目前的方法仅能在患者接受多个治疗周期后帮助确定一线疗法的疗效。

图片来源：https://www.nature.com/articles/s41596-021-00617-y

新辅助疗法（NAT，Neoadjuvant therapies）的设计旨在缩小肿瘤，通常是必要手术前局部晚期癌症治疗的第一步，例子包括化疗、激素疗法以及最近研究人员所开发的免疫疗法；正如研究人员所知，诸如此类疗法可能非常有效；然而，其对病人机体的整体健康或许会造成损伤，而且并不能保证治疗成功，因此，开发一种新方法来预测癌症患者对NAT的反应就是向前迈出的关键一步。

当在事情发生后研究人员往往会对其进行评估时，如果事情进展不顺利研究者则无法干预；但如果能在事情发生之前来有效预测其发展趋势，研究人员或许就能干预并尝试改善患者的治疗结局。研究者Tom Yankeelov说道，我们的目标就是通过开发新方法将先进的MRI数据与基于生物学的数学模型相结合的方法，来预测并优化乳腺癌对NAT的反应，从而解决当前患者的需求。这种新方法与当前肿瘤学研究中其他更受欢迎的趋势形成了鲜明的对比，而后者更倾向于“大数据”的方法。

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大数据的方法依赖于从大规模人群的属性中进行统计推断，换句话说，获得大量相关病人的数据是至关重要的；但其仍然不能保证患者能出现更好的结果，因为单个患者可能与用于推断个人信息的大群体有很大的不同。研究者Yankeelov说道，目前越来越多的研究证据表明，“仅有大数据”的方法会不可避免地掩盖个别病人随着时间变化而出现的具体情况，特别是对于像癌症这种异质性疾病；为此，我们要求病人在接受治疗之前提供一组MRI的数据，随后在治疗开始后很早的时候再提供第二组数据；从这两组数据中，研究者就能对肿瘤的数学模型进行校准，从而进行患者特异性地预测来阐明肿瘤是否会对规定的疗法产生反应。

研究者表示，在社区卫生诊所进行的这项研究表明，该技术能在学术环境之外产生现实世界的影响，然而，想要成功做到这一点，后期研究人员还需要面对很多挑战并一一解决。研究人员所开发的这项技术也能最佳实现从实验台到床边的研究，并能改变癌症患者的护理以及改善其生活质量。（生物谷Bioon.com）

原始出处：

Jarrett, A.M., Kazerouni, A.S., Wu, C. et al. Quantitative magnetic resonance imaging and tumor forecasting of breast cancer patients in the community setting. Nat Protoc (2021). doi：10.1038/s41596-021-00617-y