如何预测肺癌患者的生存率

　　肺癌在最早的阶段被检查出来，患者依然要面对严重的死亡率。不同于早期被查出而有明显生存优势的其他类型的癌症，大约35-45%的一期肺癌患者即便是手术成功，也会在5年内由于复发而死亡。

　　分子检测可以预测肺癌患者的生存率

　　该分子检测是以加州大学旧金山分校最初开发的技术为基础，由一家总部位于加州山景城(Mountain View)的Pinpoint Genomics公司研制成功的。其技术平台采用的是一种称为定量聚合酶链式反应 (qPCR)的标准实验室技术。

　　分析程序是从一块石蜡包埋的病人癌组织样本开始的—石蜡包埋是保存手术切下来的所有组织样本的标准方法。一种叫做RNA的材料(可以显示基因在组织中的相对活性水平)从肿瘤组织中被提取出来。然后确定14个特异基因的活性水平并与正常肺组织中的水平相比。这组基因中的11个基因是与肺肿瘤生物学有关的，而其他三个基因是用来标准化这些癌症基因检测的常见基因。

　　Pinpoint Genomics公司在分析了加州大学旧金山分校医学中心的361例肺癌组织样本后，开发出一个计算死亡风险的算法，而这些病人都是一种常见的称为非鳞状非小细胞肺癌的患者并接受了手术治疗的。该算法把这14个基因的活性水平与这些病人的临床结果对应起来，其理论依据是：一个患者的与死亡风险程度低、中、或高相关的分子图谱可以用来预测另一个患者的死亡风险。

　　为了确认他们的算法，加州大学旧金山分校研究组与加州凯撒医疗中心奥克兰研究所合作，采用盲测的方法分析了另外433例来自北加州的患有最早期同类型肺癌的病人肿瘤样本。他们还用类似的盲测法分析了1,006例中国肺癌患者的组织样本来进一步测试其算法。而在中国，肺癌是导致死亡的主要因素之一。研究组指出 – 迄今尚没有其他测试分子预后指标的临床试验可以展示在两个不同大陆的不同遗传种群中能取得相同的结果。

　　科学家们发现，在这些更大组群的患者中，甚至包括二期和三期的肺癌患者，该算法都能够非常准确地区分出死亡风险的高、中、低程度。

　　肺癌治疗方法

　　对于有局部淋巴结扩散的肺癌患者，标准治疗方法是手术加术后化疗。对于没有局部淋巴结扩散的患者，治疗方法通常是手术后进行临床观察。在“观察与等待”期间，医生只有在癌症复发时才会推荐进一步的治疗方案—外科手术、化疗或放射治疗。

　　很多早期肺癌患者都有十分微小、察觉不到的癌细胞藏匿于其肺部或全身，在手术后经过长年累月的生长而形成肿瘤，从而引起癌症复发。几乎一半的一期肺癌患者都有这种非常早期的转移性癌症。针对二期和三期肺癌患者的研究显示，在复发肿瘤能被检查出来之前，尽早治疗有助于提高生存的机会。不过，鉴于转移的危险性(即使是一期的肺癌)，目前的治疗指南也建议考虑对一部分被认为是复发高风险的一期患者进行化疗。而现代研究数据表明，新的分子检测能够更好地识别手术后的早期死亡高危患者，因此可以成为考虑采用早期化疗的更有效的指南。帮助肺癌护理的分子个性化，可以指导治疗并帮助肺癌患者活得更长久。