新技术时代肿瘤病人个体化用药
2010-04-25 15:41:36   来源：丁香园   作者：  评论：0 点击：

Nature在线版，由国际癌症基因组集团（ICGC）的200多位作者所完成的一篇文章，描述了一个美丽新世界的开始，一个癌症病人个体化用药的新纪元。

该集团创建于2008年，召集了全世界的首席癌症专家，一起汇编50种常见癌症的基因变化—每种有500个基因组—该结果在互联网免费使用

“考虑到相关的低成本基因组测序的巨大潜能，揭示临床有用信息。我们期望在不远的将来，部分或者全部的癌症基因组测序能够作为临床评估癌症病人的常规手段。”文章作者说。

他们的声明相当低调，在过去几十年中获得了大规模的进展。第一个人类基因组项目时，测序6人花费150亿美金，耗时15年。而在今日获得同样数量的数据，需要1周和很低的费用。

“这已经改变了我们癌症研究的方式” Andrew Biankin教授说，Nature文章撰写组成员，悉尼Garvan医学研究所研究员，悉尼Bankstown医院外科医生，澳大利亚胰腺癌基因组发起运动的领导，ICGC在澳大利亚的项目管理。

过去的挑战是获得信息。现在的挑战是管理每天获得的信息—找到解释、试验和运用这些信息的合适方式。

该集团为全球研究团体提供了可能是最好研究工具—如何选择下一步临床试验。全基因组序列使我们能够精确的找到每种肿瘤的确切的分子畸变。理解这种畸变让你能用药物靶向作用肿瘤。

“例如，你可能会找到一种结肠癌亚型的畸变和一种黑色素瘤亚型的畸变相同。这种情况下，对结肠癌有效的治疗可能对于黑色素瘤也适合。因此，你要着手进行试验。”

我们目前的问题是癌症的复杂性。没有两种肿瘤是一样的，即使是同一类型的肿瘤。它们可能在显微镜下看来一样，但是分子水平相差很远。

“治疗肿瘤时，我们会给病人最可能起效的药物—限于我们目前的理解。药物可能对某个病人不起作用，即使它对大多数同样类型癌症患者有效。如果治疗失败，我们会使用二线药物，这也可能失败。当我们的治疗真正有效时，可能经过三线或四线药物之后了，癌症可能已经恶化。如果是胰腺癌，病人可能会死”

“集团的互联网数据库将会帮助我们用特定手段治疗特定癌症。不仅如此，这些信息会帮助我们理解为何有些治疗有效，有些无效。然后可以设计更好的药物作用于那些出错的元件或机制”

我们首先要做的事情之一就是从容易的事情，即那些不能被老的科技手段检测的东西入手。例如，如果某种癌症的治疗靶点分子畸变，其作用尚未在其他类型癌症中研究，我们需要一种迅速的方式找到哪些可能是未研究癌症的新靶点。

“B-RAFF是一个很好的例子，该药物有希望作用于一些黑色素瘤。如果你要检测该药物对其他50种癌症的作用，使用老的方法和技术可能需要50年。”

“如果你使用新技术，你可以迅速匹配该药物和特定癌症的分子畸变，试验时间缩短到几个月”

澳大利亚和加拿大的胰腺癌项目组会第一个将主要的数据放到网上，同时还有UK（乳腺癌），中国（胃癌）、日本（肝癌）。这些数据的展示和网络访问会和Nature发表的文章同步。

网站会有不同的访问等级，伦理指南和地区管理会调整访问者。普通民众可以看到提要，研究团体成员可以根据需要，看到详细的报告。

澳大利亚胰腺癌测序由昆士兰州大学布里斯班分子生物学研究所Sean Grimmond教授领导，他和Biankin教授共同领导澳大利亚团队。

“我们刚刚完成一些序列—我们确定真正的癌症和我们在实验室使用的细胞株本质上是不同的”Biankin说。

“我们过去曾假设过这种情况，但是需要证据证明这种差别的存在。最初，我们知道一个人肿瘤在基因组水平、转录水平和表观基因水平的情况。我们可能不理解，但我们有数据。”

文章中并未提到，Biankin团队使用小鼠作为宿主，植入人胰腺癌肿瘤切片，有效获得临床试验的动物模型。

“很高兴我们获得序列信息，这能让我们在小鼠身上模拟人类类型的试验，检测作用于已知肿瘤的特殊分子靶点的药物。这节省了在人体进行真正临床试验的几十年时间。”

“过去，研究员对小鼠采用移植瘤，但并没有像现在这样的来源或信息，迅速、系统的进行试验。”

澳大利亚对ICGC的贡献

澳大利亚接手胰腺癌，为ICGC做出了重要贡献。胰腺癌一种死亡率最高的癌症，在最易致死癌症中排第四位。

澳大利亚团队由昆士兰州大学布里斯班分子生物学研究所Sean Grimmond教授和悉尼Garvan医学研究院的Andrew Biankin教授带领。墨尔本的Walter & Eliza Hal 医学研究所，马里兰的约翰霍普金斯大学，安大略癌症研究所和旧金山的加利福尼亚大学也参与合作完成此工作。

该项目获得澳大利亚的国家健康与医学研究委员会（NH&MRC）的基金。所获得的275万美金是NH&MRC所授予的最高单项基金。此外获得NSW癌症委员会，昆士兰政府，Garvan研究所和昆士兰大学的资助。Applied Biosystems Inc. 和Silicon Graphics，大型国际公司，擅长基因表达序列分析和高性能计算机系统，对本项目也进行巨大资助。