[抗癌突破]--结直肠癌月:一种“沉默”的癌症让你不再沉默!

文 / 全球肿瘤医生网
2018-03-20 10:11

这个周末小编翻阅了肿瘤内科学“宝典”,发现多数癌种I期患者治疗手段都为手术治疗,且术后不会推荐辅助治疗,而II期以上患者术后都会推荐辅助治疗,医生肯定不会告诉你,手术切除就万事大吉了!因为分期越往后,病情就会越严重,即使手术也可能会切不干净,所以以防万一,就要预防癌症复发或者转移。当然,无论是放疗或者化疗,都会有一定的副作用,对身体造成伤害。为了避免这些不幸降临到自己身上,除了健康的生活方式外,定期筛查也很重要,早发现早治疗,早期癌症治疗效果远远好于晚期。今天的抗癌快讯里面就有涉及到癌症筛查相关的知识,一定要认真阅读哦!

1、结直肠癌月:一种“沉默”的癌症让你不再沉默 !

结直肠癌,一种可以保持沉默的癌症,结直肠癌早期可以没有任何症状出现,却是美国癌症有关死亡的第三大原因。3月份是结直肠癌月,您对于结直肠癌有足够的认识吗?

结直肠癌早期没有任何症状,一经发现多数已为晚期。但是,筛查可以帮助早期发现癌症,可能涉及粪便检查、结肠镜检查或其他手术。无风险的普通人在50岁时也要开始进行结直肠癌筛查,但具有较高风险因素的人群,如克隆氏病史、炎症性肠病或有某些遗传标记的,应该更早开始筛查。尽管结直肠癌每年会导致大约5万名美国人死亡,但您依旧可以降低患癌风险。增加体力活动、限制酒精摄入量和避免吸烟已被证明完全可以降低结直肠癌风险。

结肠直肠癌是可以高度治疗的,并且越早发现,存活机会越大。所以,不要忽视筛查。这个结直肠癌月,您是不是该做点什么了?

[抗癌突破]--结直肠癌月:一种“沉默”的癌症让你不再沉默!

2、前列腺癌新药问世 平均疾病无进展时间达40多个月!

apalutamide(Erleada)于2018年2月14日获FDA批准用于治疗早期前列腺癌,即非转移性去势抵抗性前列腺癌。另一种同类药物是enzalutamide(Xtandi),于2012年8月获批。

Erleada 的III期临床试验在26个国332个地点进行,入组1,207名患者的前列腺特异性抗原快速上升,CT扫描显示没有发生其他部位转移,其中806人每天给予240毫克Erleada,401人给予安慰剂。16个月后,服用安慰剂的男性癌症从前列腺扩散到其他部位,如骨骼、淋巴结或大脑;而对于服用Erleada的男性来说,前列腺癌平均延长开始扩散时间至40多个月。所有年龄组的男性都观察到这一结果。

Erleada可以在前列腺癌患者发生转移前进行治疗,当他们的前列腺特异性抗原水平很高时,PSA是前列腺癌的生物标志物;PSA水平越高,预示着癌症就越严重。70岁以上的男性70%患有前列腺癌,但通常发展缓慢。III期临床试验发现,Erleada在癌症扩散之前给予男性额外两年健康的生活,这是一个非常好的治疗效果。

当睾酮与称为雄激素受体的分子结合时,前列腺癌会进展。如果雄激素受体位点被阻断,则激素不能与前列腺细胞结合,我们可以减缓癌症的发展。Erleada和Xtandi都能阻止睾酮与雄激素受体结合。Erleada是化疗的替代品,可以服用更高剂量,每天240毫克,而Xtandi是每天160毫克。Erleada和Xtandi的副作用很轻微,如疲劳和皮疹,不会给患者造成任何负担。

[抗癌突破]--结直肠癌月:一种“沉默”的癌症让你不再沉默!

3、卵巢癌可以这样获得个性化免疫治疗!

路德维希癌症研究(Ludwig Cancer Research)的研究表明,卵巢癌对目前可用的免疫疗法产生耐药性,但是可能会对个体化免疫治疗敏感。卵巢肿瘤含有高度杀伤性T细胞,可以杀死感染细胞和癌细胞。该研究展示了这些T细胞如何用于个性化免疫治疗的。

有些肿瘤细胞倾向于高度突变,如黑色素瘤和肺癌,是对免疫治疗反应最好的肿瘤。尽管上皮性卵巢肿瘤突变负荷很低,但其还有很多浸润性T细胞特别擅长识别和杀伤癌细胞。

研究人员从患者体内提取T细胞,选择和扩增最能针对患者癌症的T细胞,并将它们重新回输到患者体内。这些方法通常依赖于从血流中提取的T细胞,而不是那些已经在肿瘤内的T细胞(TIL,肿瘤浸润淋巴细胞)。然而结果发现,使用从血流取得的T细胞对固体肿瘤没有很好的效果,而TIL却有很好的肿瘤杀伤功能。

因此,开发了一种新方法来识别高度反应性的TILs以及扩增方式,且能针对肿瘤细胞有特异性杀伤效果。约90%的卵巢癌患者肿瘤样品中可以提取到高度反应性的TIL,也很容易获得,这种获得富集TIL的新策略给卵巢癌患者提供了很好的治疗机会。

希望这种方法能够早日问世,造福跟多卵巢癌患者。

4、高科技识脑瘤:一种指纹图谱能够帮助鉴别脑瘤!

一个国际研究小组使用甲基化指纹数据作为机器学习算法的输入来识别不同类型的脑肿瘤,发表在“自然”杂志上。研究小组通过DNA甲基化指纹图谱创建了一个能够识别中枢神经系统(CNS)肿瘤并报告其准确性的系统。

准确鉴别患者的特定肿瘤类型对于医生来说很困难,因为可用的检测方法有限,还有一些尚未确定。在这项新的研究中,研究人员将甲基添加到DNA中 - 该过程通常通过抑制基因转录诱导功能改变。甲基化是一个正常的过程,其特点之一是它留下了一个独特的标记。这一过程也发生在癌细胞中,研究人员使用这些标记作为指纹来识别样本中肿瘤细胞。他们创建了一个基于机器学习算法的系统,该算法使用甲基化指纹数据作为运算数据。

为了教导该系统识别并识别肿瘤类型,研究人员输入了2,800名癌症患者的数据,结果能够识别91种类型的CNS肿瘤。他们用1,104例先前被诊断的肿瘤数据测试了该系统,该系统发现约有12%的肿瘤被误诊。

研究人员指出,除了为新患者提供肿瘤鉴别新工具之外,该系统还能够辨别给定的肿瘤是否为先前未鉴定的肿瘤。为了让系统更加平易近人,该团队已经免费将他们的系统联机。截至他们的论文发表时,该系统已被访问超过4,500次,这表明人们认为它很有用。研究人员指出,这种广泛使用只会提高系统的准确性,并有望帮助发现新的肿瘤类型。

[抗癌突破]--结直肠癌月:一种“沉默”的癌症让你不再沉默!

5、做好乳房X线检查 具体怎么做都在这里!

乳房X线检查是对乳房进行X线检查,以帮助检测出是否存在乳腺癌。正确地进行乳房X线检查前准备可以帮助减少患者对于这个检查过程的焦虑,并可使检查结果更为准确。一想到要进行乳房X线检查可能就会有点胆战心惊,但实际上这个检查只需花二十分钟就可完成,但却可以挽救许多生命。

2015年,美国癌症协会改变了乳腺癌筛查建议。他们建议应将乳房X光检查作为筛查乳腺癌的主要方法,而不是之前推荐的仅仅进行乳房自我检查。具体建议如下:

(1) 对于低风险女性:

  • 40岁-44岁之间,建议有选择地进行乳房X光检查

  • 45岁-54岁之间,建议每年进行一次乳房X光检查

  • 55岁以上,改成每年或隔年进行一次乳房X光检查

(2) 患乳腺癌的风险较高的女性应该与医生讨论需要进行哪些检查,多久进行一次。此类女性包括:

  • 有乳腺癌家族史的女性

  • 有乳腺癌,卵巢癌或其他癌症个人史的女性

  • 携带乳腺癌基因的女性

磁共振成像(MRI)检查可能适用于高危女性。高危女性或许在25岁时就需要开始进行乳房X光检查。

这些检查步骤可能会让人感到害怕,但是早期发现乳腺癌可以挽救生命。在重视早期筛查和积极治疗的国家,超过80%的女性乳腺癌患者存活了下来。因此,越早进行筛查,治疗效果就越好。

6、血检可能助力肺癌免疫联合治疗效果!

澳大利亚的研究人员在转基因小鼠模型中对KEAP1/NRF2和PI3K两条信号通路进行了研究,结果发现同时激活KEAP1/NRF2 和PI3K 信号通路会导致小鼠肺腺癌的产生。更重要的是,对携带这些肿瘤的肺部微环境的研究表明肿瘤细胞能够提高PD-L1蛋白的表达,同时肺部存在的CD8阳性T淋巴细胞表面的PD-1受体蛋白水平显著升高。这些迹象表明这种肿瘤能够在肺部产生免疫抑制的微环境,同时也意味着抗PD-1或CTLA-4的免疫检查点阻断疗法可能对它们有效。

为了验证免疫检查点阻断疗法的效果,研究人员使用了抗PD-1和抗CTLA-4组合疗法对携带这种肿瘤的小鼠进行了治疗。结果,免疫检查点阻断疗法能够显著减小肿瘤体积。

与此同时,使用液相和气相质谱对小鼠血浆中代谢物水平的研究表明,KEAP1/NRF2信号通路的持续激活会给小鼠的糖代谢模式带来重大改变,造成血浆中多种糖代谢物和核苷酸水平出现变化。

血浆中的这些代谢物的变化特征可以帮助开发出一种血检。我们希望这种血检能够帮助发现那些可能对免疫疗法产生反应的癌症患者。同时,它可能成为一种简易、无创的早期肺癌检测方式。下一步,研究人员将分析人类样本,检验在小鼠模型中发现的结果是否与人类肺腺癌患者中获得的数据一致。

参考资料:

https://www.washingtonpost.com/national/health-science/colorectal-cancer-is-often-silent-but-deadly/2018/03/16/43b096b8-2611-11e8-b79d-f3d931db7f68_story.html?utm_term=.e1e9b0db9dba

https://medicalxpress.com/news/2018-03-drug-men-prostate-cancer.html

https://medicalxpress.com/news/2018-03-potential-personalized-immunotherapy-large-variety.html

https://medicalxpress.com/news/2018-03-machine-learning-algorithm-specific-brain-tumors.html

http://www.medicalnewstoday.com/articles/316688.php

来源:药明康德

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