癌症精准医疗

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文章数：4篇

肿瘤类器官

用患者来源的类器官预测大肠癌对放疗的敏感性

Cancer Research上发表的一项最新研究，发现患者来源的类器官（PDO）对放疗的敏感性与结直肠癌患者对放化疗的应答相关，同源重组缺陷与结直肠癌对放疗的敏感性相关，而PARP抑制剂可在结直肠癌PDO中对放疗增敏。

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郑大一附院Nature子刊：lncRNA特征助力大肠癌精准治疗

长非编码RNA（lncRNA）参与结直肠癌中的免疫调控。郑州大学第一附属医院的韩新巍团队与孙振强团队在Nature Communications上发表的一项最新研究结果，基于免疫相关lncRNA的特征将结直肠癌患者分为两个亚群，发现lncRNA可预测患者的总生存期，并与患者对不同治疗的应答相关。

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循环肿瘤DNA

中山大学附属肿瘤医院：ctDNA或可预测胃癌免疫治疗效果

中山大学附属肿瘤医院的张东生团队与徐瑞华团队在Molecular Cancer上发表的一项最新研究，在46名接受PD-1单抗治疗的胃癌患者中发现，循环肿瘤DNA（ctDNA）的数量、突变频率及特定基因的突变状态可能影响患者的无进展生存期（PFS）及应答率，另外，ctDNA中特定基因的突变可能影响免疫相关不良事件发生率。

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癌症精准医疗

Nature Reviews：肠道菌群、大数据、机器学习与癌症精准医疗（观点）

肠道微生物组在许多方面与癌症有关，已知特定的微生物特征促进癌症发展。用于微生物组分析的“组学”技术不断发展，规模和复杂性不断增加的大规模数据集正在产生。然而，实现这些新工具的全部潜力存在不同程度的困难，这限制了对大量现有数据进行批判性分析的能力。最新发表在《Nature Reviews Gastroenterology and Hepatology》的观点综述文章简要概述肠道微生物组在癌症中的作用，关注大数据时代机器学习驱动方法分析大量复杂医疗信息的需求、作用和局限性。此外，还讨论了基于微生物组的大数据在促进癌症精准医疗方面的潜在应用。

癌症精准医疗肠道菌群大数据机器学习