バレンシア工科大学のITACA研究所が主導し、カタルーニャ腫瘍研究所（ICO）、ドイツ人トリアス・イ・プジョル研究所（IGTP）、バルセロナ病院クリニックの参加を得た研究が、新たなアプローチを切り開いた。現在存在する最も進行性の癌の 1 つである神経膠芽腫の患者に対する個別化された治療を改善することを目的としています。 『Cancers』誌に掲載されたこれらの結果を臨床現場に応用すると、各脳腫瘍の特有の特徴に合わせて治療法を調整できる可能性があります。
研究は評価に焦点を当てました の効能 膠芽腫（GBM）の治療におけるベバシズマブ（BVZ）。 この薬は、腫瘍内での新しい血管の形成を阻害するように設計されています。 しかし、バレンシア工科大学のマリア・デル・マル・アルバレス・トレス博士によると、この治療を受けたすべての患者の生存率を高めることはできないため、この治療の有効性には疑問があるという。
患者の反応にはばらつきがあるため、この悪性度の高い脳腫瘍に対するこの薬剤の一般的な有用性について疑問が生じています。 この研究では、生存の観点からこの治療の恩恵を受ける可能性のある GBM 患者を特定するための予測マーカーとして脳血液量 (rCBV) を使用することを提案します。」
マリア・デル・マル・アルバレス＝トーレス博士、バレンシア工科大学
研究では、UPV、IGTP、ICO、クリニック・デ・バルセロナのチームが100人以上の患者を対象とした後ろ向き研究を実施した。 ベバシズマブ (BVZ) は中等度の血管腫瘍を有する患者においてより有益であり、治療後の生存期間中央値は 10 か月長くなりました。 これは、腫瘍進行後に誰がベバシズマブから最も恩恵を受けるかを予測する上で、初期の腫瘍血管分布が重要な指標となる可能性があることを示唆しています。
「私たちの研究では、rCBV マーカーを組み込むことで、ベバシズマブ治療の恩恵がより得られる中等度の血管新生腫瘍を有する患者を正確に特定できることがわかりました。この治療効果の向上により、より標的を絞ったアプローチが提供されるだけでなく、治療への道も開かれます」 「腫瘍が薬剤に積極的に反応しない患者にとって、より有利な選択肢を模索しています。この最適化されたアプローチはリソース管理に役立ち、臨床転帰の改善に貢献します」とマリア・デル・マル・アルバレス・トーレス氏は説明する。
rCBV は、UPV で開発された人工知能ベースの技術を使用して磁気共鳴画像から計算されました (https://www.oncohaveats.upv.es）。 したがって、これは患者にとって追加のリスクのない非侵襲的な代替手段です。 さらに、標準の診断データにより余分なコストが回避され、他のテストの時間が節約されます。
「私たちの提案は、治療選択を改善するための効率的で経済的に実行可能な選択肢です。最も重要なのは、これにより、ベバシズマブから最も恩恵を受ける膠芽腫患者を早期に特定できるようになり、治療の個別化が促進され、患者の見通しが改善されることです」とマリア・デル・マル・アルバレス＝トーレス氏は言う。
現在掲載されている作品は、 がん これは、UPV、特にITACA研究所の生物医学データサイエンスラボ（BDSLab）で実施されたマリア・デル・マル博士論文の最新の成果である。 彼女は現在、世界有数のがん研究センターであるニューヨークのコロンビア大学で博士課程の研修を終えています。
ソース：
参考雑誌:
デル・マール・アルバレス・トーレス、M.、 他。 （2023年）。 ベバシズマブの可能性を解き放つ: 神経膠芽腫 IDH 野生型患者の生存期間延長の予測バイオマーカーとしての rCBVmax。 がん。 doi.org/10.3390/cancers16010161。
1706753800
#研究は膠芽腫患者の個別化された治療を改善する道を開く
2024-02-01 01:43:00