推动个性化癌症治疗的进展

对癌症治疗的治疗耐药性可能是患者临床旅程中的一个主要障碍，但它可以通过联合治疗或治疗来解决个性化医疗．

个性化医疗利用患者特定的信息为每个人量身定制治疗策略，降低了治疗耐药性发生的可能性。OncoHost利用蛋白质组学分析和人工智能驱动技术，深入了解患者对治疗的反应，为患者提供信息，让他们在护理之旅中处于主导地位。

188金宝搏备用采访了OncoHost的首席执行官，奥弗·沙伦博士，以了解更多关于OncoHost如何基于个性化药物方法实现针对患者的治疗计划。

凯蒂·布莱顿(KB):你能告诉我们在过去十年中个性化肿瘤治疗是如何发展的吗?这如何改变了患者的体验?

奥弗·莎伦(OS):多年来，以药物为基础的抗癌治疗已经从非特异性的“地毯式轰炸”方法演变为靶向疗法——针对含有“驱动突变”的特定癌细胞的生物疗法。“此外，在过去的十年里，这一数字有所上升免疫疗法用于诊所。

免疫疗法是一种新型的抗癌治疗方法，它可以激活患者对癌症的免疫反应。靶向治疗提供了更好的反应率，但不良事件的情况不同，因为患者对治疗的反应时间更长，而且更有可能反应良好。虽然这种癌症管理方法改善了生存结果，但免疫治疗也大大改善了临床结果。

靶向治疗的一个问题是，它们只适用于少数可以识别驱动突变的患者。在治疗过程中的某个时刻，患者可能会经历耐药突破，最终对所给予的治疗停止反应。通过免疫疗法，一定比例的患者在最终经历这种耐药性突破之前都有反应。这一问题源于无法预先确定哪些患者将从治疗过程中获益，哪些患者不会。无法预测患者的反应会导致浪费时间、不必要的不良事件、沮丧、绝望和不确定性。

KB:癌症患者的治疗耐药是如何发生的?是否有特定类型的癌症更容易产生耐药性?我们该如何应对呢?

操作系统:电阻治疗是一个多因素的过程。当癌细胞具有某种分子特征，导致它们对特定药物产生耐药性时，就会发生耐药性，这是与身体对抗癌治疗反应相关的生物机制造成的。这种现象被称为宿主反应，是当今治疗耐药性的主要原因之一。

耐药机制通常是多种多样的，对某些癌症类型具有非特异性，可能表现为原发性耐药、内在耐药或获得性耐药。对抗耐药性需要多种策略。联合疗法以及具有不同作用机制的疗法是众所周知的用于减轻治疗耐药性的方法。另一种方法是个性化医疗。个性化医疗是一种具体的方法，包括调整治疗计划以适应患者的特定需求，而不是采用“一刀切”的治疗方案。

KB:蛋白质组学分析和人工智能(AI)对了解哪种治疗方法最适合患者有什么好处?

操作系统:蛋白质是我们体内生物过程的基石和驱动力。分析蛋白质使我们能够深入了解肿瘤、治疗和宿主(患者)之间复杂的相互作用。这种复杂的生物相互作用涉及癌细胞的内在特征和人体对治疗的反应，是治疗耐药性的根本原因。

人体内有成千上万种蛋白质，临床理解这些蛋白质水平和动态需要复杂的数学和生物信息学工具。将血浆蛋白分析与机器学习工具相结合，使我们能够回答三个临床问题:

1. 病人会有反应吗?

2. 为什么会产生耐药性?

3. 下一步的治疗方法是什么?

这种组合分析的关键因素是，它是完全个性化的，具体的和与每个患者相关的。

KB: OncoHost如何帮助患者制定治疗计划?

操作系统:我们为肿瘤学家提供了个体患者第一年治疗的反应概率的见解，分析了耐药的生物学途径，并鉴定了潜在的耐药相关蛋白。我们还提供了针对这些耐药相关蛋白的药物分析。这种分析使我们能够早期干预，并以显著提高的洞察力支持临床决策过程。

KB:随着个性化治疗越来越接近于在临床中广泛应用，在处理患者数据时，有什么需要考虑的因素吗?

操作系统:与任何其他类型的个人健康信息一样，我们需要在立法、患者隐私标准和最佳实践所设定的边界内操作。HIPAA和GDPR就是很好的例子。

KB:您认为个性化治疗未来的发展方向是什么?

操作系统:在未来，诊断将基于对疾病连续体的几项评估。早期发现、治疗指导、确定内在耐药、获得性耐药和不同的治疗策略都是未来诊断过程的例子。我相信，识别这些因素并指导临床决策的数据将基于不同时间点的“多组学”分析。这将为具体匹配每个患者的临床决策提供指导。

奥弗·沙伦博士采访了科技网络的科学文案凯蒂·布莱顿。188金宝搏备用