癌症的分类有哪些

成都旅游景点2022-07-06  18

一般问到癌症的种类,大家的第一反应都是肺癌、乳腺癌、直肠癌等等。没错,但这是癌症分类的第一个1.0版本。近百年来,随着现代医学的发展,癌症分类有过四次革命性的升级,从最初的1.0版到2.0版再到3.0版,现在最新的4.0版已经出现在地平线上。

分类不断升级的基本目的是为了给患者更好的“个性化治疗”。

只有了解癌症的现代分类,才能更好地与医生沟通,了解新药背后的原理,为患者选择最合适的治疗方案。

癌症分类版本1.0

一千多年前,癌症的概念就出现了。慢慢的,大家开始按照发病的部位,或者说是癌组织的来源来对癌症进行分类,比如肺癌、胃癌、直肠癌等等。这种分类直观易懂。我们通常说的肿瘤排名就是基于这种分类。

这种根据“部位”的分类是“癌症分类1.0版”。虽然简单,但也是一场革命,因为这种分类不仅便于彼此交流,而且具有临床价值,因为显然肺癌和乳腺癌从生长特征到治疗方法都有很大不同。

癌症分类版本2.0

随着技术的进步,医生发现癌症可以根据临床特征,尤其是显微镜下癌细胞的特征(病理学)进行细分。

癌症分类2.0版:“部位+临床病理”。病理医生的主要工作是按照2.0版的标准对患者进行分类。

例如,下图显示了4种主要类型的肺癌在2.0版显微镜下的不同外观。

从1.0版升级到2.0版用了几千年,体现了无数医生和科学家的智慧。我们开始真正认识到癌症的多样性,证明了同一部位不同亚型的患者,采用不同的治疗方法,可以达到更优化的结果。

但是,人们慢慢发现2.0版本有问题。

第一,这种分类主要依靠病理医生的经验和主观判断。如果水平不高,很容易误判。

第二,即使被归为同一亚型的患者,如“晚期非小细胞腺癌”,对药物的反应有很大不同,医生仍然无法准确预测患者对药物的反应。

能否找到更好的分类方法,帮助医生优化治疗方案?

基因测序带来一线曙光。

癌症分类版本3.0

21世纪,随着对癌症中基因突变的逐渐发现和认识,我们已经进入了癌症分类3.0版的时代:“定位+病理+基因突变”。

在3.0系统下,基因检测已经成为不可或缺的一部分,所以有时也称为“基因分型”或“分子分型”。

比如“非小细胞肺腺癌”在2.0分类中是同一疾病,但在3.0分类中可以进一步细分为EGFR基因突变、ALK基因融合、KRAS基因突变等近十种不同疾病。

之所以这样分类,是因为科学研究表明,不同基因突变的肺癌对药物,尤其是新型靶向药物的反应大不相同。

如下图,当靶向药物“Trocquer”用于所有“非小细胞腺癌”时,疗效相差很大。有的人效果非常好,有的人没有效果。肿瘤甚至在快速生长。

为什么?

之前在2.0版本的分类下,我们根本看不懂。直到基因检测才发现,Trocquer对肺癌的疗效主要是由患者的基因突变类型决定的:EGFR突变患者往往效果良好(灰色),而相反,如果癌细胞是KRAS突变(蓝色),“Trocquer”则完全无效。

因为类似临床试验的结果,医生开始推荐患者进行基因检测,并根据是否存在EGFR、ALK、或KRAS突变进一步分类,以确定患者是否适合使用“Trocquer”、“Iressa”等不同的靶向药物。

随着分类的进展,人和医生之间的对话也发生了变化:

1.0次:“父亲的肺癌应该怎么治疗?”

年龄2.0:“我的父亲应该如何治疗他的3期非小细胞肺腺癌?”

纪元3.0:“我父亲的EGFR基因有第19外显子突变。3期非小细胞肺腺癌应该怎么治疗?”

显然越来越复杂了。但是不要崩溃,还没有结束,因为随着免疫疗法的兴起,4.0版本就要出来了。

癌症分类版本4.0

近两年“部位+病理+基因”的癌症分类3.0版已经不够用了,因为它无法预测最近流行的免疫疗法的效果。

癌症分类4.0版:“部位+病理+基因突变+免疫特征”是目前最热门的研究领域之一。

也许再过几年,我们就要这样问医生了:“我父亲的PD-L1阳性1+,CD8细胞阳性1+,新抗原指数2+,EGFR基因外显子19突变,3期非小细胞肺腺癌应该怎么治疗?”

99%的人应该已经晕了,这很正常。放心吧,这是科研的前沿,还不成熟,暂时不会广泛应用于临床。

但是4.0版本是不可阻挡的趋势,所以我建议你要么早点开始学习,要么多和生物医药的学生交朋友。

每个人的癌症都不一样。为了优化治疗,癌症的类型肯定会分成越来越小的类型。最终的结果是每个患者都是独特的类型,适合独特的治疗方法。所谓“一人一方”。

但是当分类太细太复杂的时候,就会带来一个很大的问题:不仅是患者,很多医生也会很困惑,因为信息太多,选择太多。我该怎么办?

这时候你就需要一个傻瓜软件了。只要你输入各种信息,计算机就能输出推荐的治疗方案,比如如下:

理想情况下,推荐的方案应该不是固定的方案,而是会有多个选择,根据成功概率、价格、副作用风险等因素进行排序,就像现在买机票订酒店一样。选择最适合患者需求的疗法。

它最大的难点是背后的数据库,不仅需要随时更新临床研究结果,还需要人工智能的学习能力,门槛不低。

已经有人开始做了,相信这是一个在不久的将来会爆发的商机。

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