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中华医学会 学术论坛 2018年脑胶质瘤进展与展望
时间:2019-06-11 17:39信息来源:本站原创


中华医学会 学术论坛 2018年脑胶质瘤进展与展望

江涛胶质瘤是最为常见的原发性颅内恶性肿瘤,胶质瘤的发病率为5/10万~8/10万,5年病死率在全身肿瘤中仅次于胰腺癌和肺癌,位列第三。 近年来,基于大规模高通量多维基因组学技术在胶质瘤研究中的迅猛开展,以及大样本临床随访数据库的不断完善,胶质瘤精准医疗领域研究取得了空前的发展和进步。 2018年,我国胶质瘤研究取得的成果主要集中在胶质瘤影像特征的纹理分析和深度学习、非编码RNA调控机制、脑肿瘤定向化疗的可视化、胶质瘤干细胞等,尤其是在胶质瘤复发及进展机制与临床转化研究方面取得了重大进展,受到国际同行的高度肯定和关注。 胶质瘤复发与恶性进展机制与临床转化取得重大进展初次治疗后复发与恶性进展是胶质瘤的典型特征。

对于原发性胶质瘤,目前美国国家综合癌症网(NCCN)指南和中国的脑胶质瘤协作组(CGCG)指南均给出了分子诊疗方案或临床治疗选择。 但对于复发胶质瘤,尚缺乏临床可用的预测性分子标志物,特别是临床药物选择方面进展缓慢。

2018年,笔者团队通过对复发胶质瘤多维组学数据的深入挖掘,突破性地发现了全新突变METex14,即MET第14号外显子跳跃突变,该基因变异和PTPRZ1-MET(ZM)融合基因能够持续性激活MET下游STAT3通路,促进脑胶质瘤恶性进展,导致患者预后变差。

研究团队更进一步以ZM融合基因为治疗靶点,设计和开发了全新靶向药物伯瑞替尼,目前已进入Ⅱ期临床试验,效果良好。 胶质瘤影像特征的纹理分析和深度学习当前,胶质瘤的无创性诊断主要依靠CT、MRI检查等影像学信息。

利用影像组学纹理特征提取、机器学习和深度学习等人工智能方法,通过目的性地提取人眼不能直接识别的海量图像信息,从而实现脑胶质瘤的无创性精准诊断与肿瘤进展信息。 2018年,我国学者在该领域的研究可圈可点:通过提取低级别脑胶质瘤患者的MRI纹理特征,并应用机器学习和深度学习方法进行分析建模,实现了对低级别胶质瘤患者的关键分子病理特征(如IDH突变、1p/19q状态)和生存预后的有效预测。

非编码RNA调控网络及机制研究新进展康春生教授团队在胶质母细胞瘤中通过对mRNA-miRNA的分析发现了间质型特征性ceRNA网络micNET,通过抑制网络中的间充质标记基因,可以逆转间充质亚型。 micNETs可能成为胶质瘤新的治疗靶点。 李守巍教授团队对miR-423-5p进行了深度研究,发现其高表达与胶质瘤的恶性进展相关,并可导致患者的化疗耐药。

李志宏团队和詹维伟团队分别发现,非编码基因CASC2和PTCSC3可作为胶质瘤诊断及预后的生物标志物。 这些基础研究成果,有助于从表观遗传调控角度深刻理解胶质瘤的进化过程与机制。

脑胶质瘤靶向化疗的可视化血脑屏障的存在,使多数化疗药物不能有效进入脑内,严重影响胶质瘤化疗效果,通过合适的药物载体突破血脑屏障是多年来的研究热点。

郑海荣研究团队发现,利用外周中性粒细胞作为穿越血脑屏障的靶向细胞载体,同时结合具有磁共振成像性能和载药能力为一体的磁性介孔氧化硅纳米颗粒,可得到具有MR成像性能的载药中性粒细胞。

当这种载药性中性粒细胞进入胶质瘤炎性区域后,会被高度激活并释放载药纳米颗粒并进入到浸润的肿瘤细胞。

这项技术创新点在于实现了胶质瘤靶向化疗的可视化。 靶向脑胶质瘤干细胞研究取得重要进展胶质瘤干细胞与肿瘤发生、持续生长和复发密切关联。 卞修武教授团队在靶向胶质瘤干细胞治疗恶性脑瘤领域取得了重要进展。 他们发现,胶质瘤的肿瘤干细胞有一种含量高且活性强的受体型酪氨酸激酶BMX,这种BMX导致了肿瘤干细胞对脑的破坏性生长,而脑的正常神经干细胞几乎不表达BMX,提示BMX具有胶质瘤肿瘤干细胞特异性;他们应用伊布替尼特异性杀伤胶质瘤干细胞,并与常规放射治疗协同,有效提高了抗肿瘤疗效。 小结与展望相较于其他肿瘤,胶质瘤的研究起步较晚。 但在近十余年,胶质瘤研究得到了空前发展,尤其是胶质瘤新的分子标志物与治疗靶点的发现与临床(前)应用取得了巨大进步,但相关研究成果的验证,尤其是新治疗靶点的临床转化尚需大量的临床试验。

未来,将从以下方面对脑胶质瘤进行深入研究:(1)脑胶质瘤临床研究重点是联合用药,并探索可用于治疗的肿瘤靶点及恰当的临床试验设计;(2)已在多种体部肿瘤治疗中大放异彩的免疫治疗(PD-1/PDL-1),是否也能在脑胶质瘤治疗中实现突破,也将是一段时期内备受关注的研究热点;(3)随着原发脑胶质瘤的治疗进展,患者生存期逐渐延长,针对其再次复发的机制及治疗方案研究已经逐渐展开,将为复发胶质瘤患者带来曙光;(4)基于肿瘤分子诊疗理念的胶质瘤精准医学的快速发展,必将对胶质瘤患者的诊断、分层管理、诊疗路径产生革命性的影响。