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刻舟求剑与癌症治疗

已有 10393 次阅读 2014-3-14 06:01 |个人分类:SystemsBiology-系统生物学|系统分类:科研笔记|关键词:学者| 进化, 数学模型, 癌症治疗

刻舟求剑与癌症治疗


把癌症当成静态敌人,希望通过药物全部杀光是简单化的癌症疗法。Robert Beckman, 历任强生和默克等大制药公司的癌症药物临床试验总监,今天来ISB讲述了他的新的癌症治疗思路。目前的癌症研究的主流思想是致癌基因逐步积累而形成不受限制疯狂生长的癌细胞。主流研究的方向是针对致癌基因或通路的靶向药物。但是,即使是对病人做单细胞的深度测序然后寻找靶向药物,这也不过是刻舟求剑。因为癌细胞在不断进化和转换,癌细胞的药物反应也在变化。至今这还没有引起癌症药物研发公司的注意,即使是强生和默克的癌症药物临床试验,对病人的分子诊断使用的往往还是3-4年前的穿刺检查结果。


Robert Beckman的贡献,在于把癌症当作不断进化和转换的小的生态环境,应用动力进化数学模型来确定个人化的癌症最佳治疗方案。这的确把癌症治疗推进了一大步。

           癌症抗药性引起复发的数学模型

           癌症治疗的药物优化模型




Ref.
  1. Loeb LA, Bielas JH, Beckman RA. Cancers Exhibit a Mutator Phenotype: Clinical Implications. Cancer Res. 2008 May 15;68(10):3551-7. [ pdf ]
  2. Beckman RA, Loeb LA. Efficiency of carcinogenesis with and without a mutator mutation. Proc Natl Acad Sci USA. 2006 Sep 19;103(38):14140-5. [ pdf ]
  3. Beckman RA, Loeb LA. Negative clonal selection in tumor evolution. Genetics. 2005 Dec;171(4):2123-31 [ pdf ]
  4. Beckman RA, Loeb LA. Genetic Instability in Cancer: Theory and Experiment. Semin Cancer Biol. 2005 Dec;15(6):423-35. [ pdf ]

  5. Robert A. Beckman, Gunter S. Schemmann, and Chen-Hsiang Yeang Impact of genetic dynamics and single-cell heterogeneity on development of nonstandard personalized medicine strategies for cancer, PNAS 2012 ; published ahead of print August 13, 2012, doi:10.1073/pnas.1203559109




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