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肿瘤的治疗和耐药:从进化的角度思考和应对

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5747 21 癌度 发表于 2016-11-19 10:16:01 |

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本帖最后由 癌度 于 2016-12-20 16:45 编辑


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原创   癌度   翱宇

我所接触的很多患者存在耐药的情况了,基因检测结果清晰地显示EGFR基因T790M和C797S顺势构型,但是就是没有办法,暂时也没有药物。即便是模仿EAI105在老鼠模型的试验,把这个药物和爱必妥联合使用,谁知道有多少有效率,要知道这个I期临床试验结果都没有。或者,我们应该退一步思考一下,是不是抗癌之战的策略上出现了问题,即便多少次提倡与癌共舞,但是我们总是抑制不住要把尽可能多的药物使用上,目的是把肿瘤细胞彻底地杀干净。或者它们根本就是杀灭不干净。

肿瘤是体细胞的一种进化
肿瘤从某种程度上可以说是一种进化的玩意,也有一本书讲肿瘤与进化的关系。电影《超体》也提到:细胞在环境适宜的时候选择繁衍,在不适宜的时候选择永生,肿瘤细胞不受控制的疯狂分裂,在分裂和凋亡上失控,倒是有点像永生。不过癌细胞自己是没有智慧思考到自己杀死了人体宿主,自己根本没有办法永生,它们做的只是疯狂地夺取养分,疯狂地分裂增殖、转移。很多时候,我们可以想象,如果可以和癌细胞对话,告诉它们不要这么猖狂,你们把宿主杀死了,自己也没有好日子,但是这只是个假想而已。预防肿瘤我们要做的可能很简单,就如电影《超体》里所说,让人体细胞生存的环境适宜,洁净的饮食、空气和水,健康的心态,适当的运动等等。

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肿瘤之所以难以治愈的根本原因在于其异质性,即人体的肿瘤细胞不是完全一样的,否则一个药物下来肯定都灭掉了,它们很多种癌细胞群组成的“小社会”,用任何一个药物都不可能杀死所有的癌细胞。所以那种劝告患者的说法是不对的:“坚强一下啊,乘胜追击,再做几个疗程的化疗,癌细胞就被杀灭干净了。”因为每一次使用化疗药物只能杀死一定比例的癌细胞,很多时候杀死的更多的是免疫细胞。靶向药物也是如此,那些批准上市的靶向药物不是吃下去就药到病除,也不是几天之内就有效了,更不是治愈了肿瘤,而是在生存时间有了一定的延长。不管是多贵的靶向药物都不是100%的患者都有效,而且注定还是会耐药。原因很简单肿瘤具有异质性,而且肿瘤细胞分裂时随机产生很多基因突变,以增加这种异质性,癌细胞把保持和增加异质性作为其获取生存优势的一个法宝。

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图2:肿瘤的异质性,肿瘤病灶里有各种细胞混杂

目前的影像学技术只能观察到厘米级别的病灶,但是很多的转移和残留病灶可能是毫米级别的,这根本观察不到,所以不是说看不到病灶了就是治愈了,也不能为了追求影像学观察不到病灶而一味地过度治疗。我现在感觉那些能够长期与癌共舞的人,更多的还是保持自己的免疫系统与癌细胞的一个平衡。如肿瘤学家所说,肿瘤耐药不是基因突变的问题,而是进化的问题。2016年4月发表在Nature的一篇论文对肿瘤的进化和治疗进行了论述,癌度对其进行编译,以期望可以帮助到那些正面临药物耐药的患者。

肿瘤的异质性
2012年科学家对两个肾癌患者的原发灶、转移灶样本进行基因测序,发现即便是同一个患者的两个样本,其基因突变也是不同的。每一个患者身上的不同样本能发现100个突变。

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图3:原发灶、转移灶,甚至同一病灶不同位置基因突变存在很大差异

肿瘤细胞不断分裂,增殖,新的突变导致产生新的肿瘤群,表现在一颗树不断产生分枝(见下面的图4)。如果一种治疗手段可以直接攻击那颗树的主干,也就是最原始的基因突变,可能是效果最好的。有一些药物是这样做的,但问题是随后不久也面临着复发。

常规治疗手段使得“我们如此迷恋肿瘤越小越好,但是忽略了那些残余的耐药细胞。”因此如果可以同时靶向肿瘤主干线的多个突变,或者可以有较好的效果。如果使用两种靶向药物,或者存在多处转移的患者使用三种靶向药物,也许效果会更好。但问题是很多基因突变是没有靶向药物的,因此研究者开始将眼光投向免疫治疗。

由于肿瘤细胞存在基因突变,因此其细胞表面的抗原与正常细胞的不同,可以被免疫系统识别。研究发现如果癌细胞表面异常的抗原是来源于主干突变(肿瘤进化树的靠前的树干),则往往效果较好,患者生存期也较长,这也好理解,因为这样免疫系统灭掉了多种癌细胞。目前正在开展的研究-TRACERx,将对850名肺癌患者的治疗过程进行追踪,研究治疗的不同阶段,肿瘤遗传变异的进化情况。获得这项研究的数据,研究者希望可以以进化的角度进行肿瘤的治疗。当然这可能会运用细胞治疗,不过这可不是前段时间被抨击的那种细胞治疗,而是把那些可以识别肿瘤主干基因突变的免疫细胞挑选出来,扩增并且回输。

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图4:在治疗肿瘤时运用进化生物学的思维


研究者最近开始意识到之前的肿瘤治疗存在一些错误。医生使用患者能承受的最大剂量的化疗,希望在耐药性产生之前将肿瘤全部杀灭。实际情况是没有治疗前,那些耐药突变就存在了。那些耐药细胞之所以很少,是因为耐药性往往也意味着适应性的降低,如果使用大剂量化疗,反而使得那些原本不具有生存优势的耐药细胞获得了生存优势。这好比是一把雨伞,下雨的时候雨伞是好东西,但是没有下雨的晴天,雨伞是一个负担,癌细胞会倾向丢失耐药基因。因此如果能巧妙地利用肿瘤细胞群之间的竞争,这将有助于患者长期获益。

研究者在移植了乳腺癌细胞的老鼠身上开展的研究发现,这一进化思维是管用的。
1、第一组老鼠使用能耐受的大剂量紫杉醇,一旦治疗停止,肿瘤很快就复发了。
2、第二组老鼠使用的是跳跃计量,即时而高计量,时而低剂量,但效果也不理想。
3、第三组老鼠使用可耐药的大剂量紫杉醇,一旦观察到肿瘤缩小,立即降低药物计量,效果非常明显。5只老鼠的3只甚至不再需要药物了。

这其实就是利用了肿瘤的药物敏感细胞和耐药细胞的竞争关系。最近新英格兰医学杂志有个报道,在ALK靶点上有一个经典的案例,即一个患者开始使用第一代靶向药物克唑替尼,耐药后使用了第三代ALK抑制剂3922,后来3922也耐药了,患者的肝部病灶出现了增殖,基因检测发现了L1198F突变,这个突变竟然对之前耐药的第一代ALK抑制剂克唑替尼敏感。

肿瘤学家认为可以巧妙地引导肿瘤按照这一路线发展。他们以一个故事来展示这个思路:
为了消灭老鼠,引入了老鹰,但是老鹰只能在空中杀灭在空旷地方出现的老鼠,藏在灌木丛的老鼠则发现不了。为此再引入一个老鼠的天敌——蛇,蛇伏击藏在灌木丛的老鼠,但是跑到空旷地方的老鼠则没有办法,因为空旷地方老鼠能轻易地观察到蛇的出现就逃走了,但是躲在空旷地方的老鼠又可使用天空的老鹰来解决。通过老鹰和蛇的交替使用,可以把老鼠给极大地限制住。

对于肺腺癌患者来说,有很高的概率存在EGFR突变,使用第一代靶向药物特罗凯或易瑞沙后,逐渐产生了T790M耐药,因此可以再次使用第三代靶向药物奥希替尼,但是奥希替尼也会耐药,产生最开始我们所说的C797S。因此澳大利亚墨尔本彼得•麦卡勒姆癌症研究中心的科学家准备进行这样的一个临床研究。

  • 存在EGFR突变的患者首先使用第一代靶向药物,特罗凯或者易瑞沙。
  • 患者出现耐药后,且确定是T790M突变导致的耐药后,更换至第三代靶向药物奥希替尼(AZD9291)。
  • 使用外周血做样本,监控血液里T790M突变的频率下降情况,如果T790M突变比例出现大幅下降,则更换至第一代靶向药物。
  • 继续监控血液样本中T790M突变出现的频率,如果开始出现大幅度上升,则更换至第三代靶向药物。
  • 一代和三代靶向药物轮换,利用肿瘤细胞间的竞争,达到患者长期获益的目的。

这个临床试验是否已经开展了不得而知,也没有人能保证这个策略一定管用。这个临床试验有这么几个问题:
  • 目前抽血做基因检测的价格还是比较高的?很多家庭承担不起这样反复抽血检测。
  • 使用什么技术跟踪检测T790M出现的频率?T790M出现的频率真实反映体内癌细胞的比例吗?二代基因检测技术检测血浆游离肿瘤DNA的灵敏度也需要提高,有时测不到。某些PCR的检出测灵敏度不错,但是有的PCR方式不能给出来T790M的突变频率。
  • 癌细胞也许会向其他耐药基因和位点进化,如c-MET扩增,下游KRAS等激活等。

以上这些问题值得思考,当然癌度相信也应该有办法克服。一个办法是使用数字PCR监控EGFR和ALK的这些突变位点,数字PCR可以进行定量,灵敏度高于ArmsPCR,而且价格也较为合适。

默认标题--设计创建于创客贴.jpg

癌度有话说:
很多时候患者出现C797S和T790M顺势构型的时候,我自己也会很遗憾。因为我这里也没有答案,在该论文翻译至结尾时,我想起了一个案例。患者存在多种基因突变,EGFR基因19外显子缺失突变,T790M突变,C797S突变(且为顺势构型)。当时鉴于19外显子缺失突变比例非常之高,建议患者只使用特罗凯,过一段时间更换至AZD9291。我们还记得家属反映患者使用特罗凯的时候效果很好,但是两周后更换至AZD9291时效果则不行。也许不能给出“两周”就换药这么一个建议。而是应该借助血液检测手段,T790M频率增加了再更换,或者肿瘤标志物在使用特罗凯的时候下降,突然开始快速升高再换。

用进化的思维去应对肿瘤的耐药,利用这个思想巧妙地与肿瘤进行周旋,达到长期获益,也许是目前对那些棘手的耐药基因突变的一个思路。如您有这方面的经验或者问题,欢迎回复本帖交流。

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参考文献:
1、Willyard C,Nature. 2016 Apr 14;532(7598):166-8.
2、Klement GL, et al., Sci Transl Med. 2016 Feb 24;8(327):327fs5.
3、Gerlinger M, et al. N Engl J Med. 2012 Mar 8;366(10):883-92.

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21条精彩回复,最后回复于 2016-12-8 17:06

癌度  硕士一年级 发表于 2016-11-19 10:20:08 | 显示全部楼层 来自: 北京
用进化的思维去应对肿瘤的耐药,利用这个思想巧妙地与肿瘤进行周旋,达到长期获益,也许是目前对那些棘手的耐药基因突变的一个思路。如您有这方面的经验或者问题,欢迎回复本帖交流。
癌度  硕士一年级 发表于 2016-11-19 12:42:10 | 显示全部楼层 来自: 北京
340367681 发表于 2016-11-19 12:31
非常感谢楼主科普。您讲的是肺癌案例,请问您可否根据卵巢癌的治疗药物,介绍一下您的思路么?万分感谢!

肿瘤的进化与耐药这是一种思维方式,可以用来在任何一种肿瘤。卵巢癌的靶向药物比较少,获批的有奥拉帕尼,贝伐单抗。奥拉帕尼需要检测患者的生殖细胞突变——BRCA1/2突变,不像是肺癌,卵巢癌只有这一两种药物,而且贝伐单抗还是抗血管生成的,手段有限,就更应该使用进化的思维去延长耐药时间。您可以关注癌度微信,回复卵巢癌关键词,会出现关于这个癌种的系统梳理。
好人好运  高中三年级 发表于 2016-11-19 13:28:07 来自手机 | 显示全部楼层 来自: 河南郑州
这个思路我很感兴趣,刚好我家正面临着耐药换药的问题。我家男,发病时42岁,肺腺,19突变,15年1月确诊,15年3月手术,15年10月骨转开始一代靶向药yin版易瑞沙,11个月耐药,外周血检测790阳性,丰度18%。184一周应属有效,肿标cea,nse,cy211均有下降,加上我家骨转,cmet应该有。后化疗一期,紫杉醇卡铂加贝伐,无效,v靶点有效几率小。现在9291一个月,下周检查。9291十天的时候查过肿标,我家最敏感的cy211降50倍,体感转好,大概率猜测有效。现在想问,我们下一步应该怎么走更合适?查外周血790一次4000多,我觉得我还能承受,但是多久查一次?还有像我家这样有cmet的,前后如何用药,烦劳楼主指点一二!
癌度  硕士一年级 发表于 2016-11-19 13:45:44 | 显示全部楼层 来自: 北京
癌度 发表于 2016-11-19 12:42
肿瘤的进化与耐药这是一种思维方式,可以用来在任何一种肿瘤。卵巢癌的靶向药物比较少,获批的有奥拉帕尼 ...

通过外周血检测T790M突变,这个产品目前降价到几千元,但是仍不能做到每月测一次,还是太高。一般患者的经验是对敏感的肿瘤标志物,每月或者每两周测一次,根据其变化趋势来判断是非耐药。如果肿瘤标志物快速上涨,说明已经耐药,这个时候可以测一次外周血看看,目前9291有效,则不建议更换药物,但是可以稍微降低计量,只要肿瘤标志物稳定就行,这个可以参考许建新老师写的“适应性耐药”的一个长文,非常的有参考意义。我们后续准备就耐药和进化的思维,做些节目,详情请关注癌度微信,和我们最新上线的癌度APP。
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[LV.2]与爱新人
sinyodai  初中三年级 发表于 2016-11-20 09:46:43 来自手机 | 显示全部楼层 来自: 中国
学习了,感谢
jiangsheng  小学四年级 发表于 2016-11-20 10:46:30 | 显示全部楼层 来自: 浙江
实际上,憨豆先生的论换理论与实践,和许教授的进化理论及间隔递减的理论与实践,已经为千千万万耐药患者打开了思路。希望广大患有为家属们共同探讨!

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回复 支持 1 反对 0
jiangsheng  小学四年级 发表于 2016-11-20 10:57:53 | 显示全部楼层 来自: 浙江
我觉得所有患友都应该学习毛泽东的“论持久战”,“游击战”,“革命乐观主义精神”,“星星之火,可以燎原”,等等理论,克服困难,打开思路,坚持到底,战斗到底,等待日新月异的高科技突破消灭癌细胞这个“小鬼子”,迎接“抗战”的胜利。因为我们人类才是这个世界上进化论的最先进的代表!
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[LV.1]初来乍到
keenman  超级版主 发表于 2016-11-21 11:00:17 | 显示全部楼层 来自: 北京
从肿瘤的异质性和进化角度看,这个理论是有道理的,也为一些病友的化疗靶向贯序疗法,或者在第一代靶向药耐药之后,换用二代或三代靶向药之后,采用靶向轮换提供了一些理论依据。即不单纯的依靠某一种方案把黑社会的老大(主导突变)打死,因为一旦老大被灭,下面的小弟群龙无首(其他耐药突变或原本就存在的不占优基因突变)就会争夺老大的位置,某一个小弟再成为老大(耐药突变或原本不占优突变)就会造成肿瘤进展,因此需要再针对新老大采取措施。而如果不把老大打死,而是打残,对小弟依然有控制力,腾出手来收拾要冒头的小弟,残废的老大会继续占优,这样就有可能再用以前的手段来对付二次占优的老大。
本人不是医生,发帖内容是根据自身所掌握知识和以往的经验所建议,不构成治疗建议,请以医嘱为准
癌度  硕士一年级 发表于 2016-11-22 13:33:08 | 显示全部楼层 来自: 北京

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