疾病类型-肺癌
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癌症该如何分类?从1.0到4.0版
时间:2016-07-13 10:31:35 来源:健康不是闹着玩儿/菠萝 点击:
一般问起癌症种类,大家第一反应都是肺癌、乳腺癌、直肠癌,等等。这没错,但这是癌症分类最初级的1.0版。在过去一百多年,随着现代医学的发展,癌症分类方式已经出现了n次革命性升级,从最初的1.0版,到2.0,到3.0,现在最新的4.0版已经出现在地平线上。

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“菠萝,肺癌有新药可以用么?”

“具体是什么癌症类型呢?”

“说了是肺癌啊。”

“这恐怕还不够,必须了解一下具体是肺癌的哪一种。”

一般问起癌症种类,大家第一反应都是肺癌、乳腺癌、直肠癌,等等。这没错,但这是癌症分类最初级的1.0版。在过去一百多年,随着现代医学的发展,癌症分类方式已经出现了n次革命性升级,从最初的1.0版,到2.0,到3.0,现在最新的4.0版已经出现在地平线上。

分类方式的不断升级,其根本目的,都是为了对病人进行更好的“个性化治疗”。

只有了解现代癌症分类方式,才能更好地和医生交流,了解新药背后原理,从而选择最适合患者的治疗方式。

癌症分类1.0

发病部位

一千多年前,出现了癌症的概念。慢慢的,大家开始对癌症按照发病部位,或者说癌症组织来源来分类,比如肺癌,胃癌,直肠癌等等。这样的分类直观,容易理解,我们平时说肿瘤排名,也还是按照这样的分类来的。

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这种按照“部位”的分类,是“癌症分类1.0版”。这虽然简单,却也是一次革命,因为这样分类不仅让互相的交流变得容易,而且有临床价值,因为显然肺癌和乳腺癌,从生长特性到治疗手段,都是非常不同的。

癌症分类2.0

部位+临床病理

病理科医生的主要工作,就是按照2.0版的标准,来对病人进行分类。

比如,下图就是2.0版本里面,4种主要肺癌类型在显微镜下的不同样子。

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从1.0升级到2.0版,中间经历了上千年,体现了无数医生和科学家的智慧。我们开始真正认识到癌症多样性,证明同样部位,不同亚型的病人使用不同治疗方式,能达到更优化的效果。

但是大家慢慢发现2.0版有问题。

第一,这种分类主要靠病理科医生经验和主观判断,水平不高的话很容易出现误判。

第二,即使分为同一种亚型的病人,比如“晚期非小细胞腺癌”,对药物的响应非常不同,医生仍然无法准确预测病人对药物的响应。

我们是否能找到更好的分类方法,来帮助医生优化治疗方案?

基因测序带来了一线曙光。

癌症分类3.0

部位+病理+基因突变

进入21世纪,随着癌症中的基因突变被逐渐发现并理解,我们进入了癌症分类3.0版时代:“部位+病理+基因突变”。

在3.0系统下,基因检测成了不可或缺的一环,因此有时也叫“基因分型”或者“分子分型”。

比如“非小细胞肺腺癌”,在2.0分类中是“同病”,而在3.0分类下则可以被进一步细分成了“EGFR基因突变”,“ALK基因融合”,“KRAS基因突变”等近十种不同的疾病。

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之所以要这么分类,是因为科学研究表明,不同基因突变的肺癌,对药物,尤其是新型靶向药物的响应是非常不同的。

如下图,当靶向药物“特罗凯”用于所有“非小细胞腺癌”的时候,疗效差别很大,有些人结果非常好,很多人则没有任何效果,肿瘤甚至还在快速生长。

为什么呢?

以前,在2.0版分类下,我们完全无法理解。直到使用基因检测才发现,特罗凯在肺癌中的疗效主要由病人基因突变类型决定:EGFR突变病人往往效果不错(灰色),而相反,如果癌细胞是KRAS突变的时候(蓝色),“特罗凯”是完全无效的。

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正是因为类似的临床试验结果,医生开始推荐病人进行基因检测,按照是否有EGFR, ALK,或KRAS突变来进一步分类,从而决定病人是否适合使用“特罗凯”,“易瑞沙”等不同靶向药物。

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随着分类方式的进步,大家和医生的对话也变了:

1.0时代: “我爸爸的肺癌应该怎么治?”

2.0时代: “我爸爸的3期非小细胞肺腺癌应该怎么治?”

3.0时代:“我爸爸的EGFR基因19号外显子突变,3期非小细胞肺腺癌应该怎么治?”

显然是越来越复杂。但大家先别崩溃,这还没完,因为伴随免疫疗法兴起,4.0版呼之欲出。

癌症分类4.0

位置+病理+基因突变+免疫特性

近两年来,“部位+病理+基因”的癌症分类3.0版,又不够用了,因为它无法预测最近很火的免疫疗法效果。

癌症分类4.0版:“位置+病理+基因突变+免疫特性”,是目前最热门的研究领域之一。

或许再过几年,我们就得这样问医生了:

“我爸爸的PD-L1阳性1+,CD8细胞阳性1+,新抗原指数2+, EGFR基因19号外显子突变,3期非小细胞肺腺癌应该怎么治?”

99%的人应该已经晕菜了,这很正常。别担心,这是科学研究最前沿,还不成熟,暂时不会广泛用于临床。

但4.0版是不可阻挡的趋势,所以我建议大家要不就早点开始学习,要不就多结交点学生物医学的朋友。

每个人的癌症都是不同的,为了最优化治疗,癌症类型肯定会被分得越来越细,终极结果就是每位患者都是一种独特分型,适合独特的治疗方式,所谓“一人一方”。

但当分类过于细,过于复杂的时候,会带来一个大问题:不仅病人,连很多医生都会懵圈,因为信息和选择都实在太多了。咋办?

这时候,需要一个傻瓜软件,只要输入各项信息,电脑就能输出推荐治疗方案,比如下面这种:

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理想状态下,推荐出来的应该不是一种固定方案,而是会有多个选择,按成功概率,价格,副作用风险等因素排名,就跟现在买机票,订旅馆一样。选择一个最适合病人需求的疗法。

它最大的难点是背后的数据库,不仅需要随时更新临床研究结果,还需要人工智能学习能力,门槛不低。

有人已经开始做了,我相信这是一个在不久的未来就会爆发的商机。

参考文献

1. What Can We Learn from Genomically-Driven Trialsin Other Tumors? FDA Breast Oncology Group.

2. The BATTLE Trial: Personalizing Therapy forLung Cancer. Cancer Discovery. 2011Jun;1(1):44-53

3. Clinical Trials of Precision Medicinethrough Molecular Profiling: Focus on Breast Cancer. Am Soc Clin Oncol Educ Book. 2015:e183-90.

4. http://www.focus4trial.org/


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