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健康天天看 央視報(bào)道

“健康中國”行動(dòng)意見發(fā)布,2030年癌癥5年生存率提至46.6%

發(fā)布時(shí)間:2019-07-17 13:33:00      瀏覽次數(shù):

7月15日,國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于實(shí)施健康中國行動(dòng)的意見》(以下簡稱“意見”)。意見分別提出了到2022年、到2030年的總體目標(biāo)。其中,癌癥防治是重點(diǎn),意見提出,到2022年和2030年,總體癌癥5年生存率分別不低于43.3%和46.6%。
“健康中國”行動(dòng)意見發(fā)布,2030年總體癌癥5年生存率提至46.6%

提高控?zé)煶尚?,提高癌癥生存率

意見指出,到2022年,健康促進(jìn)政策體系基本建立,全民健康素養(yǎng)水平穩(wěn)步提高,健康生活方式加快推廣,重大慢性病發(fā)病率上升趨勢得到遏制,重點(diǎn)傳染病、嚴(yán)重精神障礙、地方病、職業(yè)病得到有效防控,致殘和死亡風(fēng)險(xiǎn)逐步降低,重點(diǎn)人群健康狀況顯著改善。

意見提出了全方位干預(yù)健康影響因素、維護(hù)全生命周期健康、防控重大疾病等主要任務(wù)。其中,在全方位干預(yù)健康影響因素方面,實(shí)施控?zé)熜袆?dòng)是重要內(nèi)容之一。意見指出,推動(dòng)個(gè)人和家庭充分了解吸煙和二手煙暴露的嚴(yán)重危害。鼓勵(lì)領(lǐng)導(dǎo)干部、醫(yī)務(wù)人員和教師發(fā)揮控?zé)熞I(lǐng)作用。把各級(jí)黨政機(jī)關(guān)建設(shè)成無煙機(jī)關(guān)。

意見要求,研究利用稅收、價(jià)格調(diào)節(jié)等綜合手段,提高控?zé)煶尚?。完善卷煙包裝煙草危害警示內(nèi)容和形式。到2022年和2030年,全面無煙法規(guī)保護(hù)的人口比例分別達(dá)到30%及以上和80%及以上。

此外,在防控重大疾病中包含了實(shí)施癌癥防治行動(dòng)。意見強(qiáng)調(diào),倡導(dǎo)積極預(yù)防癌癥,推進(jìn)早篩查、早診斷、早治療,降低癌癥發(fā)病率和死亡率,提高患者生存質(zhì)量。有序擴(kuò)大癌癥篩查范圍。推廣應(yīng)用常見癌癥診療規(guī)范。提升中西部地區(qū)及基層癌癥診療能力。加強(qiáng)癌癥防治科技攻關(guān)。加快臨床急需藥物審評審批。

“健康中國”行動(dòng)意見發(fā)布,2030年總體癌癥5年生存率提至46.6%

研究發(fā)現(xiàn)抗癌新靶點(diǎn)LPCAT1

近期,《細(xì)胞》子刊Cell Metabolism上刊登的一項(xiàng)新研究,找到了一個(gè)在多種癌癥中普遍存在的新靶點(diǎn)。研究人員發(fā)現(xiàn),有一種酶是癌細(xì)胞基因異常和代謝異常的“結(jié)合點(diǎn)”,對腫瘤的生長起到重要作用。在多種癌癥小鼠中,減少這種酶,可以遏制腫瘤生長,提高存活率。

這項(xiàng)研究由加州大學(xué)圣地亞哥分校Ludwig癌癥研究所的Paul Mischel教授主導(dǎo),與Scripps研究所Benjamin Cravatt教授的團(tuán)隊(duì)合作開展。Mischel教授長期關(guān)注多發(fā)性膠質(zhì)母細(xì)胞瘤(GBM)。這是大腦中最常見的惡性腫瘤,也是侵略性最強(qiáng)的腦瘤,通常會(huì)在患者確診后15個(gè)月內(nèi)奪去他們的生命。在這種難治癌癥中,編碼表皮生長因子受體(EGFR)的基因常會(huì)發(fā)生功能突變或過度表達(dá),把EGFR變成一種“致癌受體”,發(fā)送信號(hào)驅(qū)動(dòng)細(xì)胞無限制增殖,促進(jìn)腫瘤形成。

在EGFR基因異常的GBM細(xì)胞中,研究者注意到,構(gòu)成細(xì)胞質(zhì)膜的磷脂成分發(fā)生了變化。這種變化讓致癌受體可以更穩(wěn)定地待在質(zhì)膜上,傳遞和放大生長信號(hào)。而在磷脂成分的變化過程中,研究人員發(fā)現(xiàn),一種叫作LPCAT1(溶血磷脂酰膽堿?;D(zhuǎn)移酶)的蛋白酶非常關(guān)鍵,起著重塑質(zhì)膜結(jié)構(gòu)的作用。

“健康中國”行動(dòng)意見發(fā)布,2030年總體癌癥5年生存率提至46.6%

【圖示:LPCAT1將溶血磷脂酰膽堿(LPC)轉(zhuǎn)變?yōu)轱柡土字D憠A(PC)】

進(jìn)一步檢測LPCAT1的蛋白水平和mRNA水平,這種酶確實(shí)在GBM患者的癌細(xì)胞中有著異常的高表達(dá)。而在體外培養(yǎng)環(huán)境下,當(dāng)研究人員通過shRNA抑制這種酶的表達(dá),定位在細(xì)胞質(zhì)膜上的致癌受體隨之減少,生長因子信號(hào)傳導(dǎo)被阻斷,GBM癌細(xì)胞系的生長得到抑制。這些結(jié)果都提示,LPCAT1對于癌細(xì)胞來說是一種重要的酶。

那么抑制LPCAT1,是不是可以有助于遏制EGFR依賴的惡性腫瘤生長?研究人員首先在GBM小鼠模型中檢驗(yàn)了這種治療思路。當(dāng)注射到體內(nèi)的癌細(xì)胞在小鼠身上形成一定大小的腫瘤后,通過RNA干擾下調(diào)LPCAT1的表達(dá),果然看到腫瘤的生長顯著減緩,小鼠的總生存期則明顯提高。

“健康中國”行動(dòng)意見發(fā)布,2030年總體癌癥5年生存率提至46.6%

【圖示:在GBM小鼠模型中,下調(diào)LPCAT1后,腫瘤生長受到抑制】

鑒于異常的生長因子受體信號(hào)通路還不止是發(fā)生在GBM一種惡性腫瘤中,LPCAT1酶很有可能在多種癌癥類型中發(fā)揮重要作用。研究人員分析臨床樣本和癌細(xì)胞系的測序數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn),在肺癌、卵巢癌、膀胱癌和侵襲性乳腺癌等多種惡性腫瘤中,超過30%的患者有LPCAT1基因拷貝數(shù)增加的現(xiàn)象。不僅如此,在包括腎癌、肝癌、宮頸癌和黑色素瘤等多種腫瘤中,LPCAT1表達(dá)升高還和患者總生存率降低有對應(yīng)關(guān)系。

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【圖示:在包含1萬多例患者的數(shù)據(jù)庫,30多種癌癥類型的樣本中發(fā)現(xiàn)了LPCAT1與生長因子通路基因的基因組變化】

通過下調(diào)LPCAT1的表達(dá)來治療與LPCAT1拷貝數(shù)增加有關(guān)的癌癥,這一思路也在小鼠的侵襲性肺癌和腎癌的模型中得到了檢驗(yàn)。利用shRNA在小鼠體內(nèi)減少LPCAT1酶后,腫瘤細(xì)胞出現(xiàn)明顯的死亡跡象,腫瘤生長得到了抑制。

“研究結(jié)果表明,LPCAT1是一種重要的酶,在癌癥中失調(diào),它將腫瘤中的常見基因變化和代謝變化串聯(lián)了起來,進(jìn)而推動(dòng)腫瘤的侵襲性生長。”研究作者在論文中總結(jié)。“迄今為止,還有很多患者未能從癌癥的精準(zhǔn)治療中獲益,這驅(qū)使我們更加深入地研究基因變化如何改變癌細(xì)胞的行為方式,從而解鎖更有效的治療方法。”Mischel教授說。我們期待動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的結(jié)果后續(xù)能在人類患者中能到驗(yàn)證,通過這一富有潛力的新靶點(diǎn)為更多患者帶來新的療法。

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新AI系統(tǒng)提高癌癥診斷效率

7月15日,《自然·醫(yī)學(xué)》雜志報(bào)道了一種能夠區(qū)分癌癥與健康組織的人工智能系統(tǒng),該系統(tǒng)可以幫助病理科醫(yī)生排除75%的無關(guān)組織樣本,并保持100%的敏感性。研究人員認(rèn)為,這項(xiàng)研究有助于簡化病理科醫(yī)生的工作流程,使他們集中精力檢查含有腫瘤的組織切片。

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由于缺乏具有臨床診斷準(zhǔn)確度的模型和處理大量癌癥病例的能力,病理學(xué)決策支持系統(tǒng)的發(fā)展一直受到阻礙。為此,美國紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心和美國威爾·康奈爾醫(yī)學(xué)院的研究人員建立了一個(gè)大型真實(shí)數(shù)據(jù)集,其中包括來自15000多名前列腺癌、皮膚癌和乳腺癌患者的44000多張組織切片。

利用這些數(shù)據(jù),研究人員建立了一個(gè)基于多實(shí)例的深度學(xué)習(xí)模型,該系統(tǒng)能夠在沒有病理科醫(yī)生手工注釋的情況下識(shí)別腫瘤細(xì)胞。結(jié)果顯示,該系統(tǒng)在診斷上述腫瘤時(shí)的表現(xiàn)與臨床診斷相當(dāng)。即使遇到不規(guī)則的樣本,例如樣本中含有氣泡和褶皺時(shí),診斷表現(xiàn)依然良好。研究人員在論文中表示,該系統(tǒng)的臨床應(yīng)用將幫助病理科醫(yī)生排除65%-75%的組織切片,同時(shí)保持100%的靈敏度。

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決策支持系統(tǒng)對臨床實(shí)踐的影響:根據(jù)腫瘤概率對患者的組織切片進(jìn)行排序,從而使病理科醫(yī)生將注意力集中在可能出現(xiàn)癌癥的組織切片上。據(jù)算法預(yù)測,病理科醫(yī)生可以忽略掉超過75%的組織切片。

研究人員在《自然·醫(yī)學(xué)》雜志中表示,他們的結(jié)果表明,這一系統(tǒng)能夠以前所未有的規(guī)模訓(xùn)練準(zhǔn)確的分類模型,為臨床決策中計(jì)算決策支持系統(tǒng)的部署奠定基礎(chǔ)。上述論文題為《基于完整切片圖像弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的臨床級(jí)計(jì)算病理學(xué)》,于7月15日發(fā)表在《自然·醫(yī)學(xué)》雜志。

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