近日，2021 ASCO虛擬年會學術海報公布了一項 非小細胞肺癌 （NSCLC）重磅臨床研究（完整結果可透過ASCO會議庫摘要9117獲取）。
結果表明：
腫瘤治療應答指數（TRI）Singula對非小細胞肺癌患者的治療反應預測表現亮眼。TRI Singula對非小細胞肺癌患者的總生存期（OS）、無進展生存期（PFS）及臨床獲益有強大的預測作用。在這項研究中，Singula TRI為醫生提供了超出標準臨床因素的預測價值，包括患者年齡、患者性別和醫生處方。
1.肺癌個人化治療新突破：TRI「沙盤推演」，精準預測治療反應
盡管近年來肺癌精準治療進展迅速，越來越多靶向療法獲批，但肺癌仍是全球死亡率最高的惡性腫瘤。
另一方面，藥物選擇的多樣性，也使得治療決策變得復雜：
如何才能快速準確地從中找出最有效的療法？這也是擺在腫瘤科醫生面前的難題。
目前，非小細胞肺癌的治療選擇，通常基於二代基因測序（NGS）報告，但這些報告資訊只考慮單個突變，而忽略了許多分子通路以及患者個人化多組學數據，通常收益有限。
不同於只考慮單一生物標誌物的常規方法（通常收益有限），TRI依托電腦生物模擬和人工智能技術，突破性運用患者全外顯子資訊建立個人化疾病模型來進行生物模擬，分析基因組、蛋白質組、轉錄組和表觀基因組變異資訊對腫瘤細胞訊號通路上下遊的影響，並針對特定藥物或藥物組合進行分析，按照療效從高到低得出TRI Singula量化評分，能一目了然地展示各種治療方案的有效性。
這相當於在治療前已進行了嚴密的「沙盤推演」，從而幫助非小細胞肺癌患者從眾多療法中進行選擇，預測最佳個人化用藥方案，並為臨床醫生提供基於分子基因層級發病機制的決策支持。
因此，TRI可在患者接受治療前預測其治療反應，從而降低風險和失敗治療產生的無效時間及經濟成本。
myCare-022-05研究聯合首席研究員、紐約大學醫學院臨床醫學系副教授、胸部醫學腫瘤學專案主任
萬西達爾·韋奇蒂博士
說：「基於單一生物標誌物的方法通常無法捕捉癌癥的生物學復雜性，在預測臨床獲益和治療反應持續時間方面存在局限性。
在治療前知道哪種療法對非小細胞肺癌患者最有效，是實施個人化腫瘤精準醫療的重大突破。
當臨床醫生與患者面臨多種治療方案選擇時，TRI Singula或許是一個非常有價值的決策工具。
」
2.關於myCare-022-05臨床研究
在這項前瞻性回顧性TCGA佇列研究中，研究者納入了446名非小細胞肺癌患者，他們按照醫生處方進行治療，並使用來自癌癥圖譜（TCGA）的OS和PFS數據，對TRI Singula預測患者治療應答的能力進行了評估。TRI Singula采用來自PubMed的資訊，用於生成啟用和失活疾病通路的蛋白作用網絡，並對每個患者的醫生處方治療進行了生物模擬，計算了定量藥物效果，在未知臨床反應的情況下，使用基於非小細胞肺癌疾病抑制綜合評分。
研究發現：
TRI Singula對肺小細胞肺癌患者OS、PFS及臨床獲益有很好的預測作用，同時提供了超越患者年齡、性別和醫生處方的預測價值。
「當前的癌癥治療手段對患者的應答水平仍很低，平均應答率僅為30%。」
好醫友戰略合作夥伴Cellworks集團CEO胡什·梅塔說，「亟需透過采取分子基因層級的個人化治療方法來改善當前的癌癥治療，在治療前為每個患者確定最有效的治療方案。」
進入中國一年多來，TRI已攜手國內近百家三甲醫院，讓包括GBM在內的數百名難治性腫瘤患者受益，獲得了匹配的個人化治療方案。
好醫友指出：
隨著對肺癌的研究不斷深入，新的治療靶點和靶向藥物層出不窮，在TRI的幫助下，非小細胞肺癌患者有望告別選擇困難和治療困境，讓肺癌真正成為慢性病。
參考來源：
https://
meetinglibrary.asco.org
/record/200629/abstract
