紐約大學朗貢醫療中心及其珀爾馬特癌症中心領導的一項新研究顯示，從肺部腫瘤附近看似健康的組織中收集到的基因資訊可能比對腫瘤本身的分析更能預測癌症在治療後是否會復發。健康組織RNA 預測肺癌復發的準確率高83%。

這項研究包括147名早期肺癌患者。研究結果將徹底改變早期癌症治療和生物標記鑑定。

根據美國疾病管制與預防中心的數據，肺腺癌是一種在肺泡上皮細胞中形成的癌症，約占美國所有肺癌的三分之一。如果在疾病發展早期透過手術切除腫瘤，大多數患者都能治愈，但約有30% 的病例中殘留的癌細胞會重新生長，並可能導致死亡。因此，專家們長期以來一直在尋找生物標記或復發的預測因子，以促使患者接受更積極的初期治療。

研究方法和結果

這項研究包括147名接受過早期肺癌治療的男性和女性。它探討了轉錄組的​​實用價值，也就是告訴細胞要製造什麼蛋白質的整套RNA 分子。透過分析從腫瘤細胞附近明顯健康的組織中收集到的RNA，83% 的情況下都能準確預測癌症復發，而腫瘤本身的RNA 只有63% 的情況下具有參考價值。

「我們的研究結果表明，表面上健康的組織中的基因表現模式可以作為一種有效的生物標誌物，幫助預測肺癌早期階段的複發情況。」紐約大學格羅斯曼醫學院醫學系助理教授、珀爾馬特癌症中心成員多爾加列夫說，這項調查是迄今為止比較腫瘤和鄰近組織的遺傳物質及其預測復發能力的最大規模調查。

先進的分析技術與意義

在這項研究中，研究團隊從肺癌患者身上採集了近300 份腫瘤和健康組織樣本。然後，研究人員對每個樣本的RNA 進行定序，並將這些數據以及手術後五年內是否復發的情況輸入人工智慧演算法。該程式使用名為”機器學習”的技術建立數學模型，以估算復發風險。

研究結果表明，與發炎或免疫系統活動增強有關的基因在鄰近的表面正常的肺組織中的表現對預測特別有用。研究報告的作者說，這種防禦性反應不應該出現在真正健康的組織中，它可能是疾病的早期預警信號。

研究共同第一作者、紐約大學格羅斯曼分校生物資訊學家、佩爾馬特癌症中心成員週華博士說：”我們的研究結果表明，靠近腫瘤的看似正常的組織可能並不健康。相反，逃脫的腫瘤細胞可能會在它們的鄰居中引發這種意想不到的免疫反應。”

研究的共同第一作者、癌症生物學家Aristotelis Tsirigos 博士補充說：”免疫療法能增強人體的免疫防禦能力，因此可能有助於在傳統檢測方法發現腫瘤生長之前對其進行防治。”

紐約大學格羅斯曼分校病理學系教授、珀爾馬特癌症中心成員齊里戈斯提醒說，調查工作是逆向進行的，利用已知疾病復發的病例訓練電腦程式。

紐約大學朗格尼分校應用生物資訊實驗室主任齊里戈斯說，因此，研究小組下一步計劃使用該程序對新接受治療的早期肺癌患者的複發風險進行前瞻性評估。