广义上讲,癌症治疗包括五大治疗方案,即手术、放疗、化疗、分子靶向治疗和免疫治疗(图 1)。前三大支柱是癌症治疗的基石。手术包括切除肿瘤块,以最终实现治愈或至少更好地控制疾病。然而,手术可能并不总能达到治愈目的,特别是在癌症扩散到重要器官或转移到身体远处的情况下。因此,其他两大支柱,即全身化疗(有或无外部放射治疗 (DXT))或通过近距离放射治疗进行内部放射治疗 (DXT))用于控制疾病。随着个性化医疗和混合成像时代的癌症治疗不断发展,分子靶向治疗、靶向放射性核素治疗 (TRT) 和免疫治疗已被引入作为抗癌武器的一部分。
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1. 诺丁汉特伦特大学科学技术学院药理学系,诺丁汉 NG11 8NS,英国。2. 纳米医学实验室,药学和验光学系,生物、医学和健康学院,AV Hill 大楼,曼彻斯特大学,曼彻斯特 M13 9PT,英国。3. 神经科学和实验心理学系,生物科学学院,生物、医学和健康学院,曼彻斯特大学,曼彻斯特 M13 9PT,英国。4. 心血管科学系,Lydia Becker 免疫学和炎症研究所,医学科学学院,生物、医学和健康学院,曼彻斯特学术健康科学中心,曼彻斯特大学,曼彻斯特,英国。5. 曼彻斯特临床神经科学中心,索尔福德皇家 NHS 基金会,曼彻斯特学术健康科学中心,索尔福德,英国。 6. 纳米医学实验室,加泰罗尼亚纳米科学与纳米技术研究所 (ICN2),巴塞罗那 Bellaterra UAB 校区,西班牙。7. 英国曼彻斯特大学北方护理联盟 NHS 集团曼彻斯特学术健康科学中心杰弗里杰斐逊脑研究中心。
病理学和其他学科正在推动开发人工智能 (AI) 工具,以自动从大型数据缓存 [ 2 ] 中执行评估 [ 1 ],以供临床使用。鉴于放射学 [ 3 , 4 ] 和病理学 [ 5 , 6 ] 超过 50 年的发展,政府对此予以认可(例如英国政府 2019 年的 Topol 审查)。模拟常规病理学工作流程,诸如 [ 7 ] 的技术挑战已证明某些深度学习网络具有同等或更高的性能。数字病理学中的组织学数据 [ 8 ] 是实现自动诊断或辅助诊断的最困难挑战之一。已经提出了多种交互式工具来帮助医疗用户自动进行全幻灯片图像 (WSI) 分析而无需编码,涵盖表型分析 [ 9 ]、分割 [ 10 ] 和 IHC 筛查 [ 11 ] 等领域。这有几种形式,其中最主要的是病理图像的自动解释。人工智能以计算机算法为基础,这些算法查询图像像素并将它们定量映射到代表组织结构或疾病状态的预定义类别中 [ 2 ]。最近的研究 [ 12 – 15 ] 表明,诊断工具或算法的设计通常需要考虑如何使用该工具、它如何适应病理学家既定的工作流程以及其他特定于领域的行为。无论人工智能算法依赖于完全监督还是弱监督/无监督学习,机器学习算法的主要目标都是通过搜索数据中的模式来找到特征值与所需结果(分类或回归模型、一组聚类等)之间的最佳映射 [ 16 ]。除此之外,总会有
放射性结果过去几年中,人们对结合治疗和诊断的兴趣日益浓厚,并形成了一门独立的领域:治疗诊断学。过去几年中,美国、欧洲和世界各地的主要癌症中心都开设了专门的治疗诊断学中心。该方法需要一种能特异性结合肿瘤的配体,通常与放射性同位素相连,以便通过正电子发射断层扫描 (PET) 或单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 进行诊断。然后,医生可以使用与不同放射性核素相连的相同配体和连接分子来治疗肿瘤。“这真的很有吸引力,因为你可以看到药物的实际去向。对于其他药物,我们总是问自己药物去了哪里,最后到了哪里?”洛杉矶希望之城癌症中心免疫学和治疗诊断系主任 Anna Wu 说。目前,治疗诊断学仅适用于某些类型的神经内分泌肿瘤和甲状腺疾病。但美国食品药品管理局 (FDA) 准备在未来几周内批准一种用于治疗激素耐药性转移性前列腺癌的治疗诊断药物,佛罗里达州坦帕市莫菲特癌症中心神经内分泌肿瘤专家乔纳森·斯特罗斯伯格 (Jonathan Strosberg) 希望这将引发大量可用于更常见肿瘤类型的其他治疗方法。“我希望这些药物将在更大的环境中使用”,斯特罗斯伯格说。“结果令人印象深刻。”
1 德国硼中子感染治疗学会 DGBNCT eV,德国埃森 45122; hey@uni-leipzig.de(EH-H.); luigi.panza@uniupo.it (LP); daniela.imperio@uniupo.it (DI); pierluigi.mauri@itb.cnr.it (下午); andrea.wittig@med.uni-jena.de (AW) 2 杜伊斯堡-埃森大学医学院放射治疗系 NCTeam,德国埃森 45147 3 冈山大学中子治疗研究中心,日本冈山 700-8530 4 UGA/Inserm U 1209/CNRS UMR 5309 联合研究中心,高级生物科学研究所,38700 拉特龙什,法国; lucie.sancey@univ-grenoble-alpes.fr 5 莱比锡大学化学与矿物学系无机化学研究所,04109 莱比锡,德国; martin.kellert@uni-leipzig.de 6 意大利东皮埃蒙特大学药学系,13100 韦尔切利 7 西班牙塞维利亚大学医学生理学和生物学系,41004 塞维利亚; mbalcerzyk@us.es 8 塞维利亚大学国家加速器中心 - CSIC - 安达卢西亚自治区,41004 塞维利亚,西班牙 9 生物医学技术研究所(ITB-CNR),93,20090 塞格拉泰,意大利; giovanna.rizzo@itb.cnr.it (希腊); elisa.scalco@itb.cnr.it (ES)10 埃森大学医院核医学科,德国埃森 45147; ken.herrmann@uk-essen.de 11 蛋白质组学和代谢组学实验室,ELIXIR 基础设施,国家研究委员会 (ITB-CNR),20090 塞格拉泰,意大利; antonella.depalma@itb.cnr.it 12 意大利比萨高等圣安娜大学生命科学研究所,56127 13 德国耶拿弗里德里希席勒大学耶拿医院放射治疗和放射肿瘤学部,07743 耶拿,德国 * 通讯地址:wolfgang.sauerwein@dgbnct.de
1. 1. 高丽大学医学院,高丽大学医学院,九龙区,0830,韩国 4. ,大田,34141. 高丽大学医学院,西望,西北路,02841 08308
分子成像模式作为诊断和管理各种疾病的微创技术具有巨大潜力。分子成像将成像剂与靶向部分相结合,以对身体的患病部位进行特异性成像。单克隆抗体 (mAb) 因其特异性、亲和力和血清稳定性而越来越受欢迎,成为针对各种疾病的新型疗法。由于具有相同的特性,mAb 也用于分子成像,以将放射性核素等成像剂靶向体内感兴趣的细胞。许多研究调查了 mAb 靶向成像在各种用途中的应用,例如监测疾病进展和预测对特定治疗剂的反应。在此,我们重点介绍了 mAb 靶向成像在三种不同类型的病理中的应用:自身免疫性疾病、肿瘤学和心血管疾病。我们还描述了分子成像策略在治疗诊断和精准医学中的潜力。由于 mAb 的种类几乎是无限的,分子成像可以通过彻底改变几乎任何疾病的诊断和反应预测来改变现代医学的未来。
研究目标:几十年来,胰腺导管腺癌 (PDAC) 的 5 年生存率一直保持在 <5%,因为尚未发现有效的治疗方法。整合素 α v β 6 在大多数 PDAC 中过度表达,代表着一个有希望的治疗靶点。因此,我们试图开发一种 α v β 6 特异性肽-药物偶联物 (PDC) 用于治疗 PDAC。方法:我们将基于 DNA 结合吡咯并苯二氮卓 (PBD) 的有效载荷 SG3249 (tesirine) 结合到来自口蹄疫病毒 (FMDV) VP1 外壳蛋白的 α v β 6 特异性 20 聚体肽 (形成偶联物 SG3299) 或非靶向肽 (形成偶联物 SG3511)。检测了 PDC 对 α v β 6 阴性和阳性 PDAC 细胞、来自肿瘤异种移植的患者来源细胞系以及两种不同的 PDAC 体内模型的特异性和毒性。进行免疫组织化学分析以确定治疗机制。结果:α v β 6 靶向 PDC SG3299 在体外对 α v β 6 表达与 α v β 6 阴性 PDAC 细胞系的毒性明显更高(高达 78 倍),且在相同剂量下毒性明显高于非靶向 PDC SG3511(高达 15 倍)。此外,SG3299 可消除已建立的(100mm 3 )Capan-1 PDAC 人异种移植瘤,显著延长小鼠的寿命(P=0.005)。免疫组织化学显示 SG3299 诱导 DNA 损伤和细胞凋亡(分别增加 γ H2AX 和裂解 caspase 3),与增殖(Ki67)、β 6 表达和 PDAC 肿瘤生长显著减少有关。结论:FMDV-肽药物偶联物 SG3299 在体外和体内表现出 α v β 6 选择性,可以特异性地消除 α v β 6 阳性癌症,为胰腺癌提供了一种有希望的新型分子特异性疗法。