摘要: 据奥地利维也纳医科大学(Medical University of Vienna简称MedUni Vienna)2022 年 12 月 20 日报道, 应对高危白血病(Tackling high-risk leukemia)。由奥地利科学基 ... 如何应对高危白血病 ...
据奥地利维也纳医科大学(Medical University of Vienna简称MedUni Vienna)2022 年 12 月 20 日报道, 应对高危白血病(Tackling high-risk leukemia)。
由奥地利科学基金(Austrian Science Fund简称FWF)资助的创新“ExTrAct AML”(Linking ex-vivo chemosensitivity, treatment and pathway activations for a deeper understanding of pediatric AML)项目,超越了既定的前沿领域,研究儿童和青少年的急性髓性白血病 (acute myeloid leukemia简称AML)。个体患者档案应提供有关疾病进展或治疗抵抗的原因的早期信息以及如何及时采取对策。与以前的方法相比,这些概况不仅包括白血病细胞的综合 (epi) 遗传特征,还包通过一种新的、特别精确的方法——药镜 (pharmacoscopy),可以检测药物对癌细胞的影响,从而确定它们的功能失调的信号通路和对100多种药物的敏感性。高度捐赠的 FWF 赠款用于圣安娜儿童癌症研究所 (St. Anna Children's Cancer Research Institute简称St. Anna CCRI) 及其项目合作伙伴,奥地利科学院分子医学CeMM研究中心(CeMM Research Center for Molecular Medicine of the Austrian Academy of Sciences)。
AML是儿童和青少年最严重的恶性肿瘤之一。尽管进行了强化治疗,这种类型的白血病在大约25%的患者中仍有致命的病程,并且疾病复发和治疗抵抗的原因迄今仅得到部分了解。由于FWF临床研究计划(FWF Clinical Research Program)为项目ExTrAct-AML提供了58.5万欧元的赠款,现在情况将有所改变。
由维也纳医科大学儿科学与青少年医学系(MedUni Vienna's Department of Pediatrics and Adolescent Medicine)儿科和炎症研究学科教授、兼St. Anna CCRI科学总监卡恩·博兹特格(Kaan Boztug)和MedUni Vienna医学系统生物学(Medical Systems Biology)教授、CeMM 的科学总监朱利奥·苏佩蒂-弗加(Giulio Superti-Furga),以及St. Anna CCRI的首席研究员和 MedUni Vienna 的副教授迈克尔·德沃夏克(Michael Dworzak)领导的研究团队,旨在利用机器学习来创建患者的个体风险概况(risk profiles),以便最终为每个孩子提供量身定制的治疗。到目前为止,个性化治疗方法主要依赖于癌细胞的个体基因改变作为目标,这实际上只使少数患者受益。卡恩·博兹特格及其同事假设,除了这些已知机制之外,癌细胞的异常信号通路和代谢过程是重要的未探索机制,可以作为靶点。出于这个原因,ExTrAct AML项目的研究人员利用3个独立的数据源来创建个人风险概况。
早期识别有风险的患者(Early identification of patients at risk)
他指出,这是第一项将来自足够大的回顾性小组和前瞻性团队的特定儿童癌症的化学敏感性和多组学数据(multi-omics data)相结合的研究。根据获得的数据,研究人员旨在确定疾病进展和治疗耐药性的模式。卡恩·博兹特格解释说:“尽管儿童AML具有遗传多样性,但可能存在抗病性和进展的一致特征。我们希望为可应用于其他疾病的功能性离体儿科精准肿瘤学(functional ex vivo pediatric precision oncology)提供临床指南。