来源：新加坡国立大学
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研究者们发明了一种个性化的风险评估工具，它可以预测出早期肺癌患者的存活率和治疗效果。
这种风险评估工具采用了一块含有29种特殊细胞外基质（extracellularmatrix，ECM）的基因板，这些基因在肺癌组织中的表达与在健康肺组织中不同，研究者们通过ECM基因的异常表达来鉴定肺癌。
ECM是围绕在细胞周围空间的结构架，为细胞提供结构支撑和生化供给。最近的研究表明，组织硬块和患癌风险有着某种关联，尤其是乳腺癌。这是因为，肿瘤中的一些细胞会产生纤维状胶原蛋白，在ECM中形成类似脚手架的结构，以供癌细胞附着其上。
不论性别，肺癌都是致死数量最高的癌症，我们仍然缺少确定的基因“信号”，因而无法在早期肺癌患者接受治疗前，有效地预测他们对诸如化疗的辅助疗法会有什么反应。
“对付癌症的传统方法是‘一刀切’。但是，尽管两个病人或许有相同类型的癌症，每个个体的病症如何表达和发展都是各不相同的。”新家波国立大学生物医学工程系的教授LimChweeTeck说道。
“在我们的研究中，我们观察了非小细胞肺癌（non-smallcelllungcancer），它是最常见的肺癌类型。我们的新工具成功地识别出了早期肺癌患者，他通过辅助治疗受益。这项激动人心的发明，在为癌症患者制定个性化治疗方案以提高生存率中取得了很大的进步。”
Lim补充说：“当我们更多地了解肿瘤的可变性或异质性，个性化医疗的潜能将快速步入现实。精准医疗的目标是在正确的时间为病人提供正确的治疗方案与合适的药物剂量。”
“当精准医疗遇上了大数据，它将发挥更大的潜能。随着全球共同努力，大规模共享数据不断增加，我们得以从不同的数据库中发掘不同癌症类型的基因组数据。”
通过团队开放数据库的检测，他们发现在早期癌症病人中，ECM基因表达广泛存在异质化。团队鉴定了29种特殊的ECM组成，由于它们在癌症进程中会出现反常的动力学，因此可能用作肺癌诊断和预后的生物标记。
通过对超过名早期肺癌患者的测试，研究人员确认了基因板在预测生存率和化学疗法有效率上的强大性能。研究者们还为患者分级确定了一个普适的评分线。
Lim说：“我们的研究阐述了如何将数量空前的基因组数据转化利用，使其成为可在常规临床诊治中应用的有益决策工具。新的生物信息学方法是一种替代令人痛苦的入侵性组织活检的方法，我们对它应用于液体活检新兴领域的潜能感到兴奋。”
当前，团队正在研究29-ECM基因板生物标记在预测其它11种癌症类型病人存活率和治疗效果的相关性。
他们同时也在开发一个利用生物信息学、微流控学和癌症基因组学的综合平台，用来实际测试当地病人样本，以将这些科学发现转化为未来真正的精准医疗学。
《自然通信》（NatureCommunications）中的研究论文描述了团队的工作。
原始论文DOI:10./s---6
翻译：谢汝雨
审校：林然
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