原创 袁天蔚 生命健康科技智库 

2020年1月13日，Nature上线新子刊Nature Cancer发表评论文章“The global challenge of cancer”，提出未来癌症领域需要进一步解析癌症异质性和复杂性的遗传机制及肿瘤微环境在疾病发生发展中的重要作用，要充分运用组学及成像研究产生的海量数据，需要利用新技术来改进癌症临床诊疗实践，并考虑外部环境因素的影响。下面简要介绍该文的主要内容。

癌症影响着全球各个年龄段的人群。根据世界卫生组织统计，癌症导致全球1/6的死亡，是全球第二大常见的死亡原因。“癌症”一词代表具有相似基本特征的数百种疾病类型。肿瘤细胞在分子和代谢水平上的研究至关重要，但癌症发展也高度依赖内外环境。癌症具有可塑性和异质性，在临床不同阶段产生遗传、表型、病理学水平上的不同特征。研究人员不仅解码了特定癌症类型的遗传指纹和分子组成，还发现局部肿瘤微环境在疾病发展中的重要作用，其中以免疫系统与肿瘤微环境的相互作用最为明显。

下一代测序、集成式“组学”研究、单细胞成像等先进技术可以使癌症的分析达到前所未有的高分辨率和大规模。大数据的生成和共享能力从根本上改变了癌症的研究和治疗方式，医生能够通过生物标志物选择合适的患者进行临床试验和评估治疗应答。数据科学成为生物计算的核心，人工智能能够从海量、复杂数据中提取信息，为应对癌症筛查、诊断、治疗的数据分析挑战提供变革性方法。

虽然目前癌症领域已经开展了大量研究，从进化、异质性和环境因素角度将癌症视为系统性疾病，但是未来还需要进一步探索其复杂机制及其他复杂问题。“癌症基因组图谱”（Cancer Genome Atlas）、“国际癌症基因组联盟”（International Cancer Genome Consortium）、“人类细胞图谱”（Human Cell Atlas）等国际计划产生的大数据集，需要大量工作对其进行解释和解码。癌细胞的基因组和表观组属性仅是证明癌症进展的快照，通过纵向信息和细胞组分分析，能够绘制更完整的癌症图谱。研究人员正在尝试多种方法，例如，确定特定组织和癌症类型的特殊性、筛选应答水平高的受试人群和临床前动物模型、使用合适分辨率和检测强度的分子工具。癌症图谱的研究需要充分考虑患者群体以及癌症组织自身的异质性，进而确定个体数据信息能够在何种程度上被应用。

技术发展也彻底改变了癌症治疗，医疗人员开始在临床实践中增加下一代测序检测，进而产生了靶向疗法和精确肿瘤学（Precision Oncology）的概念，针对个体患者提供个性化的治疗，旨在消除癌症患者的脆弱性，降低治疗毒性，改善患者生活质量。高通量方法、计算科学、生物工程、纳米医学正在改变癌症药物和诊断的发展格局。近年来，肿瘤免疫学的发展导致癌症免疫疗法爆发式增长，精准医学和免疫-肿瘤学的治疗性突破已经将新型治疗模式与新疗法转化到临床。然而，这些新疗法也存在耐药性、应答不足以及会产生严重不良反应等问题。未来的重要研究方向是要探索这些过程背后的基本机制并设计新的治疗策略、探索新的治疗组合。

环境（包括日常习惯和文化）是对抗癌症的另一个重要考虑因素。尽管对环境因素如何影响癌症有一定的了解，但是在现实中很难量化这些因素，也难以在实验室中模拟。WHO数据显示：70%的癌症死亡病例发生在中低收入国家，即使在高收入国家，某些人群也承受着较大的癌症负担。未来，研究人员需要开展更多的环境和危险行为因素的流行病学研究，以便预防大部分癌症和死亡病例。针对宫颈癌的Pap试验和HPV疫苗在临床上被成功推广，证明了大范围早期发现和预防的重要性。目前，亟需加强对于环境不平等现象的认知，努力扭转此类现象，开展以患者为中心的跨学科前沿研究。需要开发更有效的筛查和诊断手段，努力为更广泛的人群提供可负担、高质量的癌症护理。

总之，癌症没有万能药，攻克癌症需要患者、临床医生、科学家的跨部门跨学科合作，需要综合、全面的知识。

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原文题名：The global challenge of cancer

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