我們期待著抗癌技術的進步，那又是如何進步的呢，下面對2018年影響癌癥患者生活的幾點問題進行了總結，為您解讀2018癌癥治療的7大主要趨勢。
1. 化療減少
最近Allison W Kurian等發(fā)表在著名癌癥期刊JNCI的一篇報道，指出近兩年時間(2013-2015)為早期乳腺癌的患者開的化療處方數(shù)量出現(xiàn)明顯的波動，整體上從34.5％左右下降到21.3％ 。比例看上去并不大，可據(jù)調查乳腺癌患者在女性群體中的比例大于10％，因此這降幅之巨不得不讓人印象深刻。隨著像OncotypeDx或者MammaPrint 能起預見性作用的基因檢測的發(fā)展，越來越多的人關注癌癥遷移復發(fā)，或許這只是對乳腺癌治療的變動，對其他知之甚少的惡性腫瘤又會怎么樣呢，將來可能有更大幅度的改變，作者表示目前還無法確定。
2. 新型抗癌藥物處方增多
醫(yī)生在對一些特異性分子變異的腫瘤可能更趨向于用靶向藥物，已有很多例子，包括治療乳腺癌和前列腺癌的激素拮抗劑，在肺癌中起改變和擴增作用的蛋白(EGFR或ALK)抑制劑，以及已經(jīng)被批準用于卵巢癌的PARP藥物，這些靶向藥物大部分是固體制劑。
同時腫瘤免疫藥物，主要是干擾PD-1/PD-1L之間的結合作用的免疫應答抑制劑，已經(jīng)用于各種腫瘤的治療，其他單克隆抗體的療效也已經(jīng)在標準治療得到充分證實，例如羅氏用于B細胞非霍奇金淋巴瘤的利妥昔單抗Rituxan和用于乳腺癌曲妥珠單抗Herceptin。其他新進抗癌儲備軍有強生靶向人CD38用于治療多發(fā)性骨髓瘤達雷木單抗Darzalex，以及抗體偶聯(lián)藥物，如輝瑞用于成人復發(fā)難治B細胞ALL(急性淋巴細胞性白血病)的(ADC) Besponsa和用于晚期轉移性乳腺癌的Kadcyla。據(jù)最新報道正考慮用武田的靶向人CD38的抗體偶聯(lián)藥物brentuximab vedotin (Adcetris)來替代以前化療的主要成分博來霉素，這也反應了抗體增加化療減少的趨勢，也是肺癌、黑色素瘤和其他惡性腫瘤治療的革命性的改變。
3. 關注癌癥藥物成本
對癌癥藥物成本的問題的討論估計短時間內不會消停，相反，癌癥對個人和社會帶來的經(jīng)濟毒性，將隨著處方可用藥物的增多而增長。有人認為抗癌醫(yī)療費用不應該由私營保險公司或者公共保險機構(醫(yī)療保險或者補助)來覆蓋，除非癌癥治療能對患者顯示出一定程度的利益。但腫瘤學家、病人、經(jīng)濟學家、保險經(jīng)理如何來定義這個“利益”和“價值”呢，以及這種“利益”又如何體現(xiàn)，都還是存在有爭議的。這個社會性的問題反映了對癌癥治療個人責任的價值觀念，也是對所有患惡性疾病的人是否都應該有機會嘗試他們和他們醫(yī)生認為的最合適的抗癌方案這一決策的體現(xiàn)。
4.關注遺傳癌癥的診斷，以及測試質量和支付方式
這對惡性腫瘤患者至關重要，因為他們需要知道自己的腫瘤是否有與這些新藥相匹配的特征。CMS正在權衡醫(yī)療保險和醫(yī)療補助是否為晚期癌癥病例的新一代測序技術NGS付費。其實一直以來對癌癥測試的質量和成本都存在很大的爭議，癌癥患者的液體活性組織的測試結果取決于所測試的公司。醫(yī)生和病人需要的是可靠且可重復的結果。因此對進行分子檢測的實驗室進行認證的緊迫性和重要性與日俱增，因為這與腫瘤藥物的臨床試驗設計以及日常處方密不可分。依目前形勢看來，癌癥研究中分子診斷費用限制了一些非常有用測試的普及。
5. 癌癥藥物的處方不可知性
腫瘤處方不可知性，這種描述癌癥藥物的現(xiàn)代方法，是基于惡性腫瘤分子突變遷移得到的，在人體腫瘤發(fā)生部位例如”乳房”或者“大腸”是沒必要考慮?？傮w來說這是未來腫瘤學研究的主要內容。
去年5月，F(xiàn)DA首次批準默沙東的腫瘤免疫藥物Keytruda用于有特征性腫瘤的癌癥患者，所謂的特征性便是疾病位置微環(huán)境的不穩(wěn)定性。此藥審批后的下一個月，醫(yī)生在美國大型癌癥會議的年會上，報告了在最初研究中幫助了很多類型的癌癥患者的藥物larotrectinib的試驗數(shù)據(jù)，其中不乏以前難治的病例，如癌細胞有TRK基因融，該藥物正在FDA的審核過程中，更多的情況需要后續(xù)跟蹤報道。
6. 病人反饋結果
癌癥患者感覺怎么樣真的很重要，這也一直備受重視，但很多醫(yī)生(和政策制定者)并沒有對他們的疼痛、惡心、疲倦和其他相關癥狀的主觀描述引起足夠的重視。隨著更多癌癥藥物的使用，病人報告結果(PROs)將是醫(yī)生識別”me-too”藥物之間的細微差異的主要判斷依據(jù)，而這些也關系到藥物使用利與弊的判斷評估。
7. 人工智能
在醫(yī)生甚至那些以醫(yī)生為副業(yè)的腫瘤學家中，在這個領域中很少有人能跟上人工智能的發(fā)展。無論是用大家樂觀看待的IBM的Watson，還是其他人工智能的品牌，都必須依賴于大數(shù)據(jù)的分析計算而指導醫(yī)生提建議。計算生物學這個新興領域把大數(shù)據(jù)云應用于案例分析中，并基于癌癥科學和已經(jīng)批準治療的實際經(jīng)驗，給癌癥患者的治療提供合理的建議，這將是我們前進的主要方向。
人工智能對腫瘤學的幫助潛力還是非常大的，因為需要醫(yī)生和患者來分析掌握的信息太多，預計2018年將新增1500萬癌癥病人，所以至少在治療建議方面是可以用AI來驅動，否則容易錯過那些可以改善治療結果的信息。
結語：
最后還有什么呢？似乎沒有提到去年幾乎占據(jù)了所有癌癥新聞版面的CAR-T細胞或者抗體療法。對CAR-T細胞技術大家都清楚的要基因編碼從病人體內抽取的白細胞然后重新注入，這能有效的治療和緩解其他癌癥藥物無法治療的癌癥，可還有很多人對其安全性和有效性表示懷疑，是否真的是成千上萬的病人可一勞永逸的獲得解放呢？
此外就是預防，也沒有在上面提到。癌癥預防仍然是每個人關注的重點，也是阻止因癌癥死亡的最佳方式，想想藥物毒性還有治療成本，是不是該盡可能的阻止其發(fā)生呢。遠離吸煙老生常談的事了，可在很多地方還是沒有提上日程，肝病已經(jīng)成為影響大家吃喝生活的主要因素，可以通過注射疫苗來預防，然而據(jù)調查這方面進展效果甚微。
來源： 藥渡
