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“菠萝，肺癌有新药能够用么？”
“详细是什么癌症类型呢？”
“说了是肺癌啊。”
“这恐怕还不足，必要认识一下详细是肺癌的哪一种。”
通常问起癌症种类，大众第1反应都是肺癌，乳腺癌，直肠癌，等等。这没错，但这是癌症归类最初级的1.0版。在过去一百数年，随着现代医学的发展，癌症归类方式已然显现了4次革命性升级，从最初的1.0版，到2.0，到3.0，此刻最新的4.0版已然出此刻地平线上。
归类方式的持续升级，其基本目的，都是为了对病人进行更好的“个性化治疗”。
仅有认识现代癌症归类方式，才可更好地和大夫交流，认识新药暗地里原理，从而选取最适合病人的治疗方式。
癌症归类1.0版
一千数年前，显现了癌症的概念。慢慢的，大家起始对癌症根据发病部位，或说癌症组织源自来归类，例如肺癌，胃癌，直肠癌等等。这般的归类直观，容易理解，咱们平时说肿瘤排名，亦还是根据这般的归类来的。
这种根据“部位”的归类，是“癌症归类1.0版”
。这虽然简单，却亦是一次革命，由于这般归类不仅让互相的交流变得容易，况且有临床价值，由于显然肺癌和乳腺癌，从生长特性到治疗手段，都是非常不同的。
癌症归类2.0版
随着技术进步，大夫发掘能够按照临床特征，尤其是显微镜下癌细胞的特点（病理）对癌症再进行细分。
癌症归类2.0版：“部位+临床病理”。病理科大夫的重点工作，便是根据2.0版的标准，来对病人进行归类。
例如，下图便是2.0版本里面，4种重点肺癌类型在显微镜下的不一样子。
从1.0升级到2.0版，中间经历了上千年，表现了没数大夫和专家的智慧。咱们起始真正认识到癌症多样性，证明一样部位，不同亚型的病人运用不同治疗方式，能达到更优化的效果。
然则大众慢慢发掘2.0版有问题。
第1，这种归类重点靠病理科大夫经验和主观判断，水平不高的话很容易显现误判。
第二，即使分为同一种亚型的病人，例如“晚期非小细胞腺癌”，对药品的响应非常不同，大夫仍然没法准确预测病人对药品的响应。
咱们可否能找到更好的归类办法，来帮忙大夫优化治疗方法？
基因测序带来了一线曙光。
癌症归类3.0版
进入21世纪，随着癌症中的基因突变被逐步发掘并理解，咱们进入了癌症归类3.0版时代：“部位+病理+基因突变”。
在3.0系统下，基因检测成为了不可或缺的一环，因此呢有时亦叫“基因分型”或“分子分型”。
例如“非小细胞肺腺癌”，在2.0归类中是“同病”，而在3.0归类下则能够被进一步细分成为了“EGFR基因突变”，“ALK基因融合”，“KRAS基因突变”等近十种不同的疾患。
之因此要这么归类，是由于科学科研显示，不同基因突变的肺癌，对药品，尤其是新型靶向药品的响应是非常不同的。
如下图，当靶向药品“特罗凯”用于所有“非小细胞腺癌”的时候，疗效差别很大，有些人结果非常好，非常多人则无任何效果，肿瘤乃至还在快速生长。
为何呢？
以前，在2.0版归类下，咱们完全没法理解。直到运用基因检测才发掘，特罗凯在肺癌中的疗效重点由病人基因突变类型决定：EGFR突变病人常常效果不错（灰色），而相反，倘若癌细胞是KRAS突变的时候（蓝色），“特罗凯”是完全没效的。
正是由于类似的临床实验结果，大夫起始举荐病人进行基因检测，根据可否有EGFR， ALK，或KRAS突变来进一步归类，从而决定病人可否适合运用“特罗凯”，“易瑞沙”等不同靶向药品。
随着归类方式的进步，大众和大夫的对话亦变了：
1.0时代： “我爸爸的肺癌应该怎么治？”
2.0时代： “我爸爸的3期非小细胞肺腺癌应该怎么治？”
3.0时代：“我爸爸的EGFR基因19号外显子突变，3期非小细胞肺腺癌应该怎么治？”
显然是越来越繁杂。但大众先别崩溃，这还没完，由于伴随免疫疗法兴起，4.0版呼之欲出。
癌症归类4.0版
近两年来，“部位+病理+基因”的癌症归类3.0版，又不足用了，由于它没法预测近期很火的免疫疗法效果。
癌症归类4.0版：“位置+病理+基因突变+免疫特性”，是日前最热门的科研行业之一。
或许再过几年，咱们就得这般问大夫了：“我爸爸的PD-L1阳性1+，CD8细胞阳性1+，新抗原指数2+， EGFR基因19号外显子突变，3期非小细胞肺腺癌应该怎么治？”
99%的人应该已然晕菜了，这很正常。别担心，这是科学科研最前沿，还不成熟，暂时不会广泛用于临床。
但4.0版是不可阻挡的趋势，因此我意见大众要不就早点起始学习，要不就多结交点学生物医学的伴侣。
每一个人的癌症都是不同的，为了最优化治疗，癌症类型肯定会被分得越来越细，终极结果便是每位病人都是一种独特分型，适合独特的治疗方式，所说“一人一方”。
但当归类过于细，过于繁杂的时候，会带来一个大问题：不仅病人，连非常多大夫都会懵圈，由于信息和选取都实在太多了。咋办？
此时候，必须一个傻瓜软件，只要输入各项信息，电脑就能输出举荐治疗方法，例如下面这种：
理想状态下，举荐出来的应该不是一种固定方法，而是会有多个选取，按成功概率，价格，副功效危害等原因排名，就跟此刻买机票，订旅馆同样。选取一个最适合病人需求的疗法。
它最大的难点是暗地里的数据库，不仅必须随时更新临床科研结果，还必须人工智能学习能力，门槛不低。
有人已然起始做了，我相信这是一个在不久的将来就会爆发的商机。
参考文献：
1. What Can We Learn from Genomically-Driven Trialsin Other Tumors? FDA Breast Oncology Group.
2. The BATTLE Trial: Personalizing Therapy forLung Cancer. Cancer Discovery. 2011Jun;1(1):44-53
3. Clinical Trials of Precision Medicinethrough Molecular Profiling: Focus on Breast Cancer. Am Soc Clin Oncol Educ Book. 2015:e183-90.
4. http://www.focus4trial.org/
Austen Everett & Matt Luzunaris
癌症恢复者
（淋巴癌）
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发表于 2024-6-12 03:52:37
