梅奥诊所开发了预测胃癌治疗反应的模型

佛罗里达州梅奥诊所癌症中心(Mayo Clinic Cancer Center)的研究人员正在验证使用基因组测序来预测胃癌患者从化疗或免疫治疗中获益的可能性。这项研究发表在《自然通讯》杂志上。

　　

佛罗里达州梅奥诊所癌症中心的研究人员正在验证使用基因组测序来预测胃癌患者从化疗或免疫治疗中获益的可能性。这项研究发表在《自然通讯》杂志上。

“在全世界范围内，胃癌是癌症相关死亡的主要原因之一，”佛罗里达梅奥诊所癌症中心佛罗里达健康部门癌症主席Tae Hyun Hwang博士说。

Hwang说，大多数胃癌患者都会接受化疗，有时也会接受免疫疗法，这是他们治疗计划的一部分。然而，并不是所有的病人都能从这些疗法中获益。

“我们试图利用基因组测序建立一个模型，来预测患者从化疗或免疫疗法中获益的可能性。”

为了建立这个模型，Hwang博士和他的团队开发并实施了一种机器学习算法，该算法整合了来自5000多名患者的基因数据。然后，该团队开发了一个由32个基因组成的分子签名，可以用来指导病人的护理决策。

“我们很高兴，我们的32个基因签名不仅提供了预后信息，而且还预测了患者从化疗和免疫治疗中获益，尤其令我们惊讶的是，我们识别的32个基因签名能够预测患者对免疫疗法的反应，因为在胃癌患者中识别可靠的免疫疗法反应的生物标记一直是该领域的一个挑战。”

这种32个基因的分子标记仍然需要前瞻性验证，但他相信，它最终将能够识别出那些可能对化疗和免疫疗法有反应的患者。“同样的，我们也能够识别出那些不太可能从化疗和免疫疗法中受益的患者，从而使他们免受这些疗法的潜在副作用。”

这一团队还在开发基于单个或多个基因表达水平的新检测方法，以使生物标记物更容易在临床环境中应用。“我们正在研究人工智能算法，利用诊断性组织病理学图像来识别最有可能从免疫治疗中获益的患者，我们还在研究免疫疗法耐药性的分子机制，这些机制是由我们在实验室开发的机器学习和人工智能方法提供的。”

文章标题

Development and validation of a prognostic and predictive 32-gene signature for gastric cancer