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從實際應(yīng)用出發(fā),讓標(biāo)志物助力精準(zhǔn)診斷

多年以來,各類新型生物標(biāo)志物相繼被發(fā)現(xiàn)和利用,使得很多疾病有了更快速、更準(zhǔn)確的診斷,同時,一些疾病如腫瘤等,早期診斷是其能否被治愈的關(guān)鍵,因而近年來,腫瘤標(biāo)志物成了當(dāng)下研究的熱點。

然而,盡管發(fā)現(xiàn)的腫瘤標(biāo)志物如此之多,再加上腫瘤標(biāo)志物通常在正常和良性疾病情況下也有不同程度表達,因此,腫瘤標(biāo)志物對特定的腫瘤通常缺乏特異性。而在臨床實踐中,如何正確而又有效地使用腫瘤標(biāo)志物,在國際上,一些學(xué)會或組織制定了一些指南,如美國國家臨床生化學(xué)會、美國癌癥學(xué)會(ACS)、美國臨床腫瘤學(xué)會(ASCO)和歐洲腫瘤標(biāo)志物專家組(EGTM)等。但由于長期以來所形成的觀念和人們對腫瘤的恐懼心理,腫瘤標(biāo)志物的臨床應(yīng)用仍存在諸多的問題。

現(xiàn)如今各類高精準(zhǔn)度的檢測方法,如高通量測序、微流控芯片、人工智能數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的快速發(fā)展又重新定義了之前還未臨床應(yīng)用的腫瘤標(biāo)志物,對于之前因個體差異或無特異性等原因無法應(yīng)用到臨床上的標(biāo)志物,無疑是大有所助。同樣的,一些極其微量的標(biāo)志物或變化甚微的標(biāo)志也在這些新興檢測技術(shù)的發(fā)展下顯形?;蛟S你傾向于發(fā)現(xiàn)新的標(biāo)志物,或許你更熱衷于舊標(biāo)志物檢測改進,無論哪兩者,只有能夠使用到臨床的標(biāo)志物才是有用的,而這也是現(xiàn)在研究的最大問題。

2018新型生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用研討會將于3月9號到3月10號在上海舉辦的,以臨床應(yīng)用需求為導(dǎo)向去研究標(biāo)志物,以各類新興檢測技術(shù)應(yīng)用為專題討論探索標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn),從應(yīng)用、從實際出發(fā),真正意義上地讓標(biāo)志物助力精準(zhǔn)診斷。以下是小編節(jié)選部分會議內(nèi)容。

基于人工智能的腫瘤免疫抑制劑療效預(yù)測及新生抗原篩選

腫瘤免疫治療被認(rèn)為是近年來癌癥治療手段中最有希望的方法之一。免疫檢查點抑制劑(immune-checkpoint blockade)通過解除腫瘤細胞對免疫細胞的抑制通路,激活免疫細胞消滅腫瘤。雖然免疫檢查點抑制劑在多類腫瘤治療中表現(xiàn)出了令人振奮的臨床效果,但在實際應(yīng)用中仍然會出現(xiàn)響應(yīng)率低,個體化差異大等臨床問題。如何基于特定的biomarkers以及計算模型,對于腫瘤患者進行有效的個體化的免疫檢查點抑制劑的療效預(yù)測,是該類腫瘤免疫治療的關(guān)鍵問題之一。

同濟大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的劉琦教授,在報告中將系統(tǒng)探討了腫瘤免疫檢查點抑制劑療效預(yù)測的相關(guān)計算生物學(xué)問題?;诟咄繙y序數(shù)據(jù),構(gòu)建一站式AI模型(one-stop AI model)進行腫瘤免疫抑制劑療效預(yù)測的計算框架,該計算框架將有利于整合現(xiàn)有的多類biomarkers進行療效預(yù)測,以及基于已知樣本挖掘潛在的新的biomarkers。基于上述分析,研究者進一步指出了免疫抑制劑療效預(yù)測領(lǐng)域若干重要的計算研究方向。

從實際應(yīng)用出發(fā),讓標(biāo)志物助力精準(zhǔn)診斷

腫瘤免疫標(biāo)志物多指標(biāo)綜合評估模型——更好的腫瘤免疫治療藥物療效預(yù)測

PD-1/PD-L1為代表的免疫檢查點抑制劑療法近段時間好消息不斷,新適應(yīng)癥的審批和新藥上市進程明顯加快,2017年以來FDA已經(jīng)批準(zhǔn)上市了兩款新藥Durvalumab,Avelumab。Keytuda更是躋身晚期非小細胞肺癌的一線治療,但是患者治療有效的響應(yīng)率低,平均只有20%-30%左右,阻礙了藥物的上市進程和增加了治療成本,亟需好的biomarker區(qū)分獲益患者。PD-L1表達水平是目前比較受認(rèn)可的檢測指標(biāo),但是其敏感性和特異性還有很多不足。許多研究發(fā)現(xiàn),腫瘤突變負載(tumor mutation burden,TMB)跟免疫檢查點抑制劑療法呈正相關(guān),高水平的TMB已經(jīng)能幫助預(yù)測肺癌、膀胱癌、黑色素瘤的腫瘤免疫治療效果,TMB有望成為下一個潛在的biomarker。

然而TMB并不和免疫系統(tǒng)識別腫瘤的能力直接相關(guān),腫瘤突變基因需要有效呈遞到腫瘤細胞表面,產(chǎn)生能被免疫細胞識別的新抗原Neoantigen,才能觸發(fā)免疫系統(tǒng)鎖定和殺死腫瘤。如何權(quán)衡和選擇,尋找更有代表性的TMB指標(biāo)成為關(guān)鍵。此外,除了TMB,是否需要納入更多免疫相關(guān)的指標(biāo),也是需要探討的問題。

單分子免疫陣列技術(shù)(SiMoA)多重檢測技術(shù)在生物標(biāo)志物研究與診斷的應(yīng)用

SiMoA是目前最靈敏的免疫分析方法,類似于傳統(tǒng)的酶聯(lián)免疫吸附法(ELISA),但較ELISA的靈敏度提高了1000倍。因為在ELISA檢測法中,標(biāo)記酶所產(chǎn)生的熒光會在大范圍內(nèi)發(fā)散,無法檢測低濃度的微量物質(zhì);而SiMoA則巧妙地使用了飛摩爾水平的反應(yīng)室陣列,可對單個分子進行捕獲檢測并控制熒光發(fā)散,使得檢測精度大大提高。如果將ELISA形象比作電視機的模擬信號,SiMoA的分布式陣列則是更清晰更先進的數(shù)字信號。

SiMoA的檢測精度達到了飛摩爾的水平,可與金標(biāo)準(zhǔn)的核酸PCR相當(dāng)。而核酸PCR成本昂貴,SiMoA則很好地融合了核酸PCR的靈敏度和ELISA的簡單易用。多重檢測的SiMoA實現(xiàn)后,表明其有望與當(dāng)紅的多重PCR同臺競技,在疾病早期檢測、血篩、新藥研發(fā)等領(lǐng)域發(fā)揮更大影響。

這項技術(shù)的持有者Quanterix公司,首席科學(xué)和醫(yī)學(xué)顧問Andreas Jeromin屆時將介紹其在Biomarker領(lǐng)域的應(yīng)用。Quanterix公司成立于2007年,是典型的技術(shù)初創(chuàng)型企業(yè),目前只有數(shù)十名員工。雖然不太起眼,但它的技術(shù)創(chuàng)始人卻同樣是Illumina公司的技術(shù)創(chuàng)始人。公司目前由VC資金支持,其支持者包括了貝恩資本、國家癌癥研究所、生物梅里埃,以及專門獵取尖端技術(shù)的、隸屬于美國CIA中情局的風(fēng)投企業(yè)In-Q-Tel等

尿液標(biāo)志物研究與產(chǎn)業(yè)化

生物標(biāo)志物,對于疾病的早期診斷、預(yù)測、治療乃至預(yù)后監(jiān)測,都具有特殊意義?;谡I頎顟B(tài)下人體尿液蛋白質(zhì)組學(xué)的研究鑒定,發(fā)現(xiàn)有些尿液蛋白質(zhì)是比較穩(wěn)定的。如果這些蛋白質(zhì)在正常機體表現(xiàn)得比較穩(wěn)定,在某些病理性情況下發(fā)生了比較大的變化,而且其變化幅度遠高于正常機體,那么這些正常情況下穩(wěn)定、但在病理狀態(tài)下變化劇烈的蛋白質(zhì),就可以被視為良好的生物標(biāo)志物。正常情況下的較大波動,則恰恰說明了尿液的敏感性,尿液可以反映出很多機體的生理變化。尿液的無創(chuàng)取材減輕了患者的痛苦,膀胱癌是一種多基因功能異常導(dǎo)致的基因組疾病,通過研究尿路系統(tǒng)不同組織與病理起源的腫瘤分子突變譜系特征,不同個體的腫瘤基因組突變背景各異將導(dǎo)致其對常規(guī)臨床放化療、手術(shù)、靶向藥物治療的反應(yīng)性的差異,利用人工智能方法優(yōu)化復(fù)合靶標(biāo)設(shè)計將極大地降低液體活檢的時間與經(jīng)濟成本,同時提高相關(guān)靶標(biāo)的人群及不同腫瘤亞型的覆蓋廣度。智能檢測系統(tǒng)、用于結(jié)果解讀的基因搜索器與人工智能預(yù)測系統(tǒng)、綜合多學(xué)科大數(shù)據(jù)的腫瘤精準(zhǔn)診治臨床專家決策支持系統(tǒng)等人工智能產(chǎn)品。


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