CSCO 2016：精准医学时代的乳腺癌研究
2016-09-25 MedSci MedSci原创
2016年9月23日，在第十九届全国临床肿瘤学大会上，上海复旦大学附属肿瘤医院乳腺癌研究所邵志敏教授作了题为《精准医学时代的乳腺癌研究》的主题报告，阐述针对不同类型的乳腺癌，在精准医学时代下如何进一步提高疗效做了详细的介绍，现梅斯医学小编对其内容进行了整理。精准医学及其意义首先精准医学是理念的革命，其利用多组学的信息及移动医疗信息交流，通过大数据分析和数据库运算，最终达到精准医学的目的。根本上
2016年9月22日-24日，第19届全国临床肿瘤学大会暨2016年CSCO学术年会在福建厦门国际会议中心举行。9月23日，上海复旦大学附属肿瘤医院乳腺癌研究所邵志敏教授作了题为《精准医学时代的乳腺癌研究》的精彩报告，阐述针对不同类型的乳腺癌，在精准医学时代下如何进一步提高疗效做了详细的介绍，梅斯医学小编对其内容进行了整理与大家分享。
上海复旦大学附属肿瘤医院乳腺癌研究所 邵志敏教授
精准医学及其意义
首先精准医学是理念的革命，其利用多组学的信息及移动医疗信息交流，通过大数据分析和数据库运算，最终达到精准医学的目的。根本上降低以群体为诊疗对象的传统医学中的错误诊断、错误治疗 或过度治疗，为患者提供更加精准的诊疗服务，从总体上降低全社会的医疗成本。
乳腺癌精准医学的国外经验--- TCGA
乳腺癌精准医学的国外经验为国内精准医学的发展提供借鉴， 以TCGA为例，在前驱期针对胶质细胞癌及软巢癌，其建立了良好的科学合作模式，发展了有效可行的执行方案，实施数据公开及共享模式。在2010-2014年发展期间，增加了25-35种肿瘤类型，增强了样本收集及处理质控，建立基因数据分析中心，发表系列标志性论文，完成10000例样本测，并于2015-2016完成罕见肿瘤项目的分析。
邵教授指出，“分类而治”极大地改善了乳腺癌患者的预后，那么，在精准医学时代如何进一步提高乳腺癌治疗的疗效呢？
乳腺癌分型而治的基础是基于雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）及HER2的IHC结果分型，分为4大型，分别是TNBC、HER2+、LuminalB、LuminalA。针对精准医学时代下三类乳腺癌的精准治疗做出以下概括：
1、腔面型乳腺癌
腔面型乳腺癌包括LuminalB、LuminalA两种分型，占全部乳腺癌的60-70%，内分泌治疗显著改善预后。目前内分泌的手段主要有（1）选用选择性雌激素受体调剂（SERM），如他莫昔芬、托瑞米芬、雷洛昔芬；（2）选用选择性雌激素受体下调剂(SERD),如氟维司群；（3）卵巢去势，如LHRH类似物、手术；（4）其他：如雄激素、雌激素、与激素等。但仍有30%的腔面型乳腺癌在内分泌治疗后出现复发转移。
以内分泌治疗耐药乳腺癌富集ESR1突变为例，内分泌治疗耐药的转移灶中ESR1高频突变时，突变ERɑ蛋白依旧可结合高剂量氟维司群等SERO，因此使用高剂量氟维司群并开发特异性更强的高效抗雌激素药物。
2、HER2+乳腺癌
HER2+乳腺癌包括LuminalB、HER2+两种分型，占全部乳腺癌的25%，抗HER2靶向治疗显著改善预后。HER2扩增提示患者疾病进展风险高以及预后不良，目前FDA批准用于临床的抗HER2靶向治疗包括曲妥珠单抗、拉帕替尼、帕妥珠单抗和TDM1等药物，约50%的患者对抗HER2靶向治疗原发性或继发性耐药。
以PI3K/mTOR通路与曲妥珠治疗耐药为例，PI3K/mTOR通路与曲妥珠治疗耐药密切相关，下调PTEN表达可导致曲妥珠治疗耐药，并与较差的预后相关；PIK3CA突变可导致曲妥珠治疗耐药；在大规模人群及细胞系中，均验证PTEN缺失及PI3KCA突变与曲妥珠耐药相关，PI3K/mTOR通路抑制剂能改善抗HER2治疗耐药。
BOLERO-3临床试验：HER2阳性曲妥珠治疗耐药患者（使用过紫杉类药物），依维莫司+曲妥珠+长春瑞滨vs曲妥珠+长春瑞滨，依维莫司能够显著延长患者的PFS。BOLERO-1临床试验：HER2阳性局部进展期乳腺癌，依维莫司+曲妥珠+紫杉vs曲妥珠+紫杉，激素受体阴性人群，治疗组延长7.2个月。
因此联合BOLERO-1/3试验分析提示PI3K通路激活与依维莫司治疗获益显著相关。
3、三阴性乳腺癌
三阴性乳腺癌分型为TNBC，占全部乳腺癌的15-20%，化疗是唯一的系统治疗。
由此，精准乳腺癌治疗可以根据乳腺癌异质性与分子分型，如利用全转录组芯片对165例TNBC癌组织进行检测，获取TNBC转录组图谱，并建立分子分型。并构建预后预测模型：共有5个RNA纳入模型的构建，包括3个mRNA和2个lncRNA，3个mRNA，2个为癌中高表达、1个为癌中低表达，2个lncRNA均为癌中高表达。进行模型效用评价：Time-dependent ROC曲线分析两模型对于2年RFS预测的准确性,mRNA-lncRNA联合模型较之经典临床病理学指标提高了预测2年RFS的准确性。该模型还可用于预测紫杉化疗疗效：通过交互作用分析，联合模型的预后作用依赖于患者有无接受紫杉化疗，即mRNA-lncRNA联合模型可以有效预测紫杉化疗的疗效。
由此复旦难治性乳腺癌精准医学架构以构建完善，通过临床决策系统（CDS）、数据库（多组学数据、临床随访信息等）、知识库（临床治疗指南、RCT等临床实验数据等）三者之间实现理论研究与实践应用的衔接，更好地实现乳腺癌的精准治疗。
邵教授还指出，基于复旦大学乳腺癌的优势学科，建立中国人群乳腺癌的多组学大数据，以及基于此平台的精准医疗诊断平台。初期具体的研究策略包括建立大规模中国难治性乳腺癌研究人群、绘制中国人群难治性乳腺癌多组学全景图、筛选难治性乳腺癌耐药及预后相关的关键分子、高通量功能筛选平台注释突变，并在临床人群中进行验证、建立难治性乳腺癌临床治疗决策系统。
我们期待精准医学时代下，乳腺癌的精准治疗研究给人类健康带来福音。
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根本上降低以群体为诊疗对象的传统医学中的错误诊断、错误治疗或过度治疗，为患者提供更加精准的诊疗服务，从总体上降低全社会的医疗成本！！
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讲了很全面！
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总结的很好！
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很好很有帮助的，不错
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