| 近期，在影响因子30.4的《Nature Medicine》杂志上，英国曼彻斯特大学的科学家发表了一项期待已久的研究成果：采用CTC（循环肿瘤细胞）单细胞测序的方法成功预测了肺癌的化疗有效性。 小细胞肺癌由于肿瘤活检和细胞学上的困难，其耐药性研究一直难以突破，而基于CTC测序技术则能够很好的预测其耐药性。 科学家发现有些患者对于化疗药物具有耐受性，而另一些患者是对药物敏感的（药物敏感的患者比药物耐受的患者治疗效果更好）。 因为每个人的肿瘤特性是具有”个体性“的，因此医生并不知道哪个个体对于药物有效。而通过CTC，我们能发现这种化疗耐受／敏感型是跟基因拷贝数异常相关。因此这一发现具有极其重要的临床意义。 正常细胞每个基因应该有2个拷贝，而肿瘤细胞某些基因会出现数目异常。该研究先是从13名小细胞肺癌患者中分离出的88个CTC细胞上检测到基因拷贝数畸变（CNA），这是基于CTC中的CNA产生一个分类器。而后科学家在18名患者上测试这一分类器，针对这18名患者的112个CTC细胞，和6个患者CTC来源的衍生肿瘤外植体（CDX）进行测试后，发现分类器的准确度达到83.3%。从而开发出了基于CTC的分子诊断方法，可判断出患者是否是化疗敏感或者耐受。 同时，科学家还发现，这些依照化疗耐药性不同分类的患者，无进展生存期（PFS）（Kaplan-Meier， P= 0.0166）中观察到显着差异。  因此通过基于CTC的测序方法，可以做到肿瘤患者化疗耐药性的预测性。  图：科学家利用CTC的CNA分选化疗敏感型患者与化疗耐药型患者 本研究最直接的意义是：首次，在化疗之前，利用CTC预测了患患者的化疗敏感性。这一工作是具有历史开创性意义的，我们可可以按照这一研究思路为小细胞肺癌以及其他癌症的患者，进行行更为精确的分子／细胞分类，对于临床实验的患者分层，充分分体现精准医学与4P医学（预测性、预防性、个体性、参与性——Leroy Hood，美国科学院院士）的价值。 文章链接：Molecular analysis of circulating tumor cells identifies distinct copy-number profiles in patients with chemosensitive and chemorefractory small-cell lung cancer |
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