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《Nature Medicine》微生物特征與癌癥免疫治療反應有關(guān)
[ 發(fā)布日期:2024-3-5 8:43:21    閱讀次數(shù):336 ]

微生物組可以識別那些從多種不同癌癥的聯(lián)合免疫治療中受益的人,包括罕見的婦科癌癥、膽道癌癥和黑色素瘤。

來自澳大利亞威康桑格研究所、奧利維亞牛頓-約翰癌癥研究所的研究人員及其合作者,在同類研究中規(guī)模最大的一項研究中,發(fā)現(xiàn)了與聯(lián)合免疫療法產(chǎn)生積極反應相關(guān)的特定細菌菌株。

今天(3月1日)發(fā)表在《自然醫(yī)學》(Nature Medicine)雜志上的這項研究詳細介紹了個體腸道細菌中微生物的特征集合,這可能有助于確定那些將從聯(lián)合免疫療法中受益的人,并有助于解釋為什么這種治療的療效很難預測。

在未來,對這些菌株的更多了解可以幫助推動下一代益生菌的開發(fā),被稱為“活生物治療產(chǎn)品”,專注于調(diào)節(jié)微生物組,從內(nèi)部支持聯(lián)合免疫治療。

免疫療法是一種利用人體免疫系統(tǒng)來靶向癌癥的治療方法。雖然它可能非常有效,但它只對很大范圍的癌癥的一部分接受者有效。與所有癌癥治療一樣,免疫療法可能有多種副作用。因此,能夠預測誰最有可能對治療有反應有助于確?;颊卟粫淌苓@些不必要的副作用而沒有醫(yī)療效益。

這項研究使用了一項大型、多中心的澳大利亞臨床試驗中收集的樣本,在該試驗中,聯(lián)合免疫療法對25%的晚期罕見癌癥患者有效,包括罕見的婦科癌癥、神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤、上胃腸道和膽道癌癥。

臨床試驗的重點是一種稱為免疫檢查點抑制劑的聯(lián)合免疫療法。這些抗癌藥物阻斷了人體的免疫檢查點蛋白,使免疫細胞能夠摧毀癌細胞。在這種情況下,免疫療法阻斷了PD-1和CTLA-4檢查點。

研究人員使用臨床試驗患者的糞便樣本,并進行了深度鳥槍宏基因組測序,以繪制參與者微生物組中的所有生物體,直至菌株水平。

他們在那些對治療反應良好的患者身上發(fā)現(xiàn)了多種細菌,其中許多是以前沒有培養(yǎng)過的。這使他們能夠識別出對治療反應良好的患者身上發(fā)現(xiàn)的微生物組特征。

除此之外,該團隊還使用該簽名來訓練機器學習模型,該模型可以預測誰將從聯(lián)合免疫療法中受益。

他們對之前的研究進行了薈萃分析,發(fā)現(xiàn)他們的特征可以應用于不同的癌癥,如黑色素瘤,并在不同的國家,預測癌癥可能對聯(lián)合免疫治療有反應的個體。

然而,當應用于僅接受一種免疫治療藥物的患者時,僅針對免疫檢查點受體PD-1,機器學習模型無法識別那些對治療有反應的患者。

這表明腸道微生物群和治療反應之間的關(guān)系是特定治療組合的特異性。因此,研究人員建議,未來依賴于腸道微生物組的診斷測試或治療方法的發(fā)展應該針對免疫治療方案進行定制,而不管癌癥類型如何。

個性化醫(yī)療的這一步可能有助于將癌癥治療擴展到更多的人,并可以將個體與最有利于他們的治療相匹配。

來自澳大利亞威康桑格研究所和奧利維亞牛頓-約翰癌癥研究所的第一作者Ashray Gunjur博士說:“我們的研究表明,在菌株水平,而不僅僅是物種水平上理解微生物組,可以開辟一個新的個性化醫(yī)療水平。”

如果我們要了解人體內(nèi)發(fā)生的事情以及癌癥治療與微生物群之間的相互作用,那么擁有額外的分辨率是至關(guān)重要的。能夠測試特定菌株和反應之間這種關(guān)系的特定機制是這項研究的下一個方向,它可以以多種方式有益于人類健康。“罕見的癌癥很難研究和治療,雖然免疫療法在某些情況下非常有效,但它也可能是不可預測的。我們的研究表明,微生物組會影響人們對聯(lián)合免疫療法的反應,但單一療法會產(chǎn)生不同的結(jié)果。這表明,在未來開發(fā)治療方法時,應該考慮到微生物組。除此之外,有可能開發(fā)出活的生物治療產(chǎn)品,這些產(chǎn)品可以提供支持免疫治療的細菌,幫助微生物組與患者一起工作,使他們盡可能獲得最佳的反應幾率,”David Adams博士是威康桑格研究所的資深作者之一。

來自威康桑格研究所的資深作者Trevor Lawley博士說:“我們的微生物群因人而異,我們每個人都有不同的細菌和其他生物生態(tài)系統(tǒng),這些生態(tài)系統(tǒng)塑造了我們對周圍世界的反應。我們的研究強調(diào)了一個人的微生物組如何預測他們對癌癥治療的反應,這可以通過確定那些將受益最多的人來產(chǎn)生直接的臨床影響,并有助于設計未來的臨床試驗。”



(文章來源:www.ebiotrade.com/newsf/2024-3

 

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