一項新的研究表明，醫生可以在腫瘤有機會康復之前透過改變治療方法來提高治癒率。研究人員建議在腫瘤繼續縮小的同時改用另一種治療方法，而不是等待初始治療後癌症復發。
該策略旨在解決癌症治療的最大障礙之一：抗藥性。
為什麼癌症會不斷復發？
倫敦聖喬治大學數學系高級講師Robert Noble博士是這項研究的領導者。
“雖然腫瘤在早期階段可能會縮小，但在治療下，”他解釋道，“在許多情況下，腫瘤最終會重新生長。這些復發是由少數具有突變的癌細胞引起的。它使細胞對治療產生抵抗力。”
突變是細胞遺傳指令的改變。其中一些是在癌細胞分裂時意外發生的。如果這些變化之一使細胞能夠在殺死其他腫瘤細胞的藥物中存活下來，那麼抗藥性細胞就可以繼續繁殖。隨著時間的推移，它的後代可能會產生新的腫瘤。
根據標準臨床指南，醫生通常會繼續治療，直到測試結果顯示癌症已開始再次生長。然後他們可能會改用另一種藥物或療法。
問題是，等待明顯的復發會為存活的癌細胞帶來更多的時間來發展。這時醫生會建議進行第二次治療。一些細胞也可能具有保護細胞免受治療的突變。
在治療失敗之前更換治療方法。
進化論提出了一條不同的路。
相反，要等到第一個治療停止起作用。當腫瘤仍有反應時，醫生可以轉向第二種治療。研究人員將此描述為一種策略。 “趁它倒下的時候踢它。”
這個想法對於癌症特別有用。醫生已經知道，即使是最有效的初始治療也常常會因抗藥性而失敗。
早期治療改變這可能會使對特定群體產生抗藥性的癌細胞更難以控制。每種新療法都會為腫瘤帶來不同的挑戰。這可能會限制其適應能力。
正如諾布爾博士在他的播客中解釋的那樣。 “進化方法在其他情況下非常成功，例如對抗抗生素抗藥性。或者預測我們在特定流感季節應該使用哪種疫苗。我們有充分的理由相信類似的方法應該適用於腫瘤。”
抗生素抗藥性是透過類似的演化過程產生的。在藥物中存活下來的細菌可以繁殖並將抗藥性傳遞給後代。科學家也追蹤流感病毒的演化，以幫助識別季節性疫苗應針對的病毒株。
研究人員認為，癌症治療可能受益於同樣的演化思維。
數學模型追蹤腫瘤演化
為了檢驗這個想法，諾布爾博士和他的同事採用了通常用於研究植物和動物在氣候變遷等環境壓力下如何演化的數學工具。
在這種情況下，每種癌症治療都充當環境壓力源。它殺死易感細胞，同時允許具有有益抗性突變的細胞存活。數學模型可以幫助研究人員預測不同的治療方案可能如何影響剩餘的癌細胞以及它們的繁殖速度。
研究小組的研究結果表明，在腫瘤開始再次生長之前改變治療方法通常比目前的護理標準效果更好。
然而，這些發現仍然依賴數學模型，因此該策略需要在實驗室試驗和涉及患者的臨床試驗中進一步測試。
目前正在進行三項針對軟組織癌的小型臨床試驗。前列腺癌和乳癌進一步的試驗正在進行中。
有幾種治療方法可以針對較大的腫瘤。
該模型還表明，在許多情況下兩種治療方法可能還不夠。
「我們的模型預測這種新方法通常會優於護理標準，」Noble 博士解釋道。但它往往只在相對較小的腫瘤中取得成功。但我們有理由希望 3 種或更多治療方法的交替遵循相同的原則。較大的腫瘤可以被切除。 」
使用三種或更多治療方式可能會使癌細胞處於不斷變化的壓力之下。這使得腫瘤更難產生對所有治療都有抵抗力的族群。
這並不意味著這種方法適用於所有患者或每種癌症。治療選擇仍然取決於腫瘤類型、大小和可用的治療方法。研究人員還需要確定每次轉換的最安全、最有效的時間。
然而，這項研究提供了一種重新思考癌症治療的可能方法。相反，它會在治療失敗後做出反應。最終，醫生或許能夠預測抗藥性並在腫瘤變得更強之前採取行動。
完整的研究文章已發表在該雜誌上。 遺傳學。
諾布爾博士與國際數學生物學家團隊一起進行了研究。該計畫源自於浦那印度科學教育與研究學院碩士生斯里什蒂·帕蒂爾（Srishti Patil）最後一年的工作，他在諾布爾博士的指導下在倫敦聖喬治大學學習了幾個月。
該團隊還包括約翰霍普金斯大學本科生 Armaan Ahmed 和巴黎第九大學 PSL 諾布爾博士的長期合作者 Yannick Viossat 博士。
