恶性肿瘤的本质是基因突变导致的人体细胞恶性增殖，所以根据基因突变来设计制定治疗方案目前是一个主要的思路。加州大学圣地亚哥医学院领导的I-PREDICT临床试验就是围绕这个思路展开的，他们的研究首次证明，基于每位患者的肿瘤独特DNA进行个性化的多药组合治疗，不仅是安全的而且还能显著提高治疗的效果。他们的研究成果近期发表在《临床肿瘤学杂志》上。
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一、对患者施行“一刀切”模式的局限
传统的癌症治疗往往遵循“一刀切”的模式，同一类型的癌症患者通常接受相同的标准化疗方案。这种治疗模式简化了治疗的决策，却忽略了癌症本质上是一种基因组疾病，每个患者的肿瘤都有独特的基因突变组合。今天给大家编译的这个研究的发起者，加州大学圣地亚哥医学院外科和药理学教授杰森·西克利克博士指出：“每位患者和每种癌症都是独一无二的，我们的治疗方法也应该是独特的。”
但是问题在于晚期癌症的基因组复杂性往往超出了想象。在I-PREDICT临床试验中纳入的210名可评估的患者中，高达95%的患者拥有独特的肿瘤DNA图谱，没有两个人的癌症基因突变是完全相同。每名肿瘤患者中的致病性突变中位数达到了5个，最多的高达20个。这种基因组多样性解释了为什么许多靶向药物单药治疗的效果有限。
二、完全个性化的“N-of-1”治疗模式
今天癌度给大家介绍的I-PREDICT临床试验采用了前所未有的“N-of-1”精准肿瘤学方法，这个方法的核心是根据每位患者肿瘤的完整基因突变谱，定制多药联合治疗方案。
研究团队首先通过先进的基因组测序（对患者的肿瘤组织样本进行全外显子组测序），识别出驱动每位患者癌症发展的具体基因改变。随后由多学科专家组成的分子肿瘤委员会根据这些基因突变为每位患者设计个性化的治疗方案，治疗方案使用都是FDA已批准的药物，但药物的剂量根据患者的具体情况做了仔细的调整。这是相当高配的个性化治疗了。
这个研究产生了让人惊讶的多样性，210名肿瘤患者接受了157种不同的治疗方案，其中103种是全新的药物组合，新的药物组合从未在临床试验中一起测试过。132种治疗方案甚至只用于一名患者，真正实现了“一个患者一个治疗方案”。为了确保这些新药物组合的安全性，研究团队开发了创新的剂量确定策略，对于首次联合使用的药物从较低剂量开始，然后根据患者的耐受性逐步调整。
三、匹配度越高，疗效越好
在治疗效果上大家也不难猜出结论，研究团队开发了一个名为“匹配分数”的量化指标，用来衡量治疗方案与患者肿瘤基因突变的匹配程度。他们发现匹配分数与治疗效果呈线性正相关，匹配度越好治疗效果越好。当匹配分数从0%提升到100%时疾病控制率从23.3%增加到71.4%；中位无进展生存期从2.4个月延长至10.4个月；中位总生存期从9.1个月提高至21.2个月。
一个很重要的发现是：治疗效果仅与药物和肿瘤突变的匹配程度相关，而与用药的数量或剂量高低无关。这意味着即使从较低剂量开始使用药物并逐步调整剂量，只要药物与肿瘤突变精准匹配就仍能获得良好疗效。
在安全性方面，相应的数据也同样令人鼓舞，接受全新药物组合的患者中仅6.5%出现了3级或4级的药物相关毒性，而接受现有临床上已确立方案治疗的患者这一比例为15.5%。当然原因也可能是因为医生为全新组合选择了更低的起始剂量。
四、总结与启发
这个研究目前还不能应用到咱们国家，这不是说基因检测技术的问题。而是前面有很多坑。需要注意本研究的200多名患者做的都是全外显子基因测序，也就是将2万多个人体基因全部测通，而不是您的主治医师安排的几十个基因检测，甚至是几个常见基因突变的检测。
此外在基因组报告解读和分析方面也有差距，大部分小基因公司是做不到比较强的生物分析的。比如一个基因突变是有害突变还是无害突变，有什么药物组合是难以分析清楚的。但是小基因公司往往将基因检测报告的解读和用药解读推给医生。医生就更没时间去分析和解读繁杂的基因检测信息了。所以目前国内肿瘤的基因检测指导个性化治疗还需要走很长一段路。
坦白地说如果您将一份完整的全外显子组的基因检测报告给我们癌度，我们也做不到很好的解读。因为这其实涉及到很深的数据库积淀和分析，只有比较大的基因检测公司在检测解读方面会更好一些。这是大家需要注意的，目前对全外显子组进行测序并保存数据已经被一些患者和家属所重视，也许现在还用不到这些突变信息，但是未来一两年能使用这些信息的时候组织样本已经被降解不能检测了，但是如他们提前保留这些肿瘤的突变信息，可能就有相应的使用价值。
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参考文献：
Jason K. Sicklick et al, Investigation of Profile-Related Evidence Determining Individualized Cancer Therapy (I-PREDICT) N-of-1 Precision Oncology Study: Molecular Profiling to Match Individually Dosed, Personalized Drug Combinations, Journal of Clinical Oncology (2026).