
AI+8000個樣本研究,腫瘤基因檢測預測卵巢癌患者存活率。(圖片取自網路)
近(17)日,由新南威爾斯大學(UNSW)醫學院所領導的國際研究顯示,腫瘤基因檢測可以幫助鑑別預後不佳的卵巢癌患者,進而改以新的方法進行治療。研究發表於《Annals of Oncology》。
UNSW醫學院的Susan Ramus教授分析3769個腫瘤樣本及以往的研究,發現患者的腫瘤基因表現和預後好壞相關,相較於目前用病患年齡及癌症分級來預測存活率的效果更好。
南加州大學(USC)由Joshua Millstein帶領的研究團隊,透過NanoString平台及「elastic net」機器學習法,用訓練集(training set)訓練模型、判斷適合基因,接著用測試集(test set)驗證,共使用4000個樣本。
目前卵巢癌患者大多接受相同療法,但現在已鑑定出部分可預測存活率的基因,將可透過腫瘤基因檢測找出預後差的患者,在未來用更精準的個人化醫療改善其療法及存活率。
研究團隊將招募預後差的患者進行臨床試驗,使他們盡快改以新的方式治療。此外,也將進行前瞻性研究,將此檢測方式早日推進至臨床。
卵巢癌在女性常見癌症中位居第八位,2018年全球病例數高達30萬,其中「高級別漿液性卵巢癌」最為常見、預後最差。預測今年將有1532位澳洲女性罹患卵巢癌,且有1068位會因病死亡。
此研究由美國國家癌症研究所資助,其125位作者來自86個組織,如:南加州大學、劍橋大學、英屬哥倫比亞大學、Huntsman癌症研究所、Mayo診所、墨爾本Peter MacCallum癌症中心等。
參考資料:
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-08/uons-tgt081620.php
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