卵巢癌精准医疗面临的挑战
精准医疗虽已革新癌症靶向治疗领域，但其在卵巢癌中的应用仍然充满挑战。卵巢癌的肿瘤生物学多样性和广泛的异质性会限制基因分析的可转化性，并导致治疗反应的生物标志物缺乏。长期有效管理卵巢癌的主要挑战是由于复发和耐药导致的治疗失败，使得大多数卵巢癌女性面临的治疗选择有限。精准医疗传统方法在卵巢癌中效果不佳，药物再利用平台常用的二维细胞模型无法准确反映卵巢癌的生理学或药物反应，导致临床转化率低下。同时，样本获取困难、功能筛选存在局限、资源和数据管理面临问题、临床实践存在伦理挑战，且融入临床面临缺乏有效性证据、专业人员认知不足、经济负担、健康公平及文化敏感性等障碍。
面对诸多难题，文章提出如下应对策略：
针对样本难题： 解决样本可用性的局限性并提高精准医疗的能力，合作至关重要。协调一致的生物样本库、跨机构合作和具有针对性招募策略和前瞻性样本采集的多中心研究，有助于建立更全面的样本库，开展稳健的纵向研究。同时，要注重优化样本采集、保存等环节，开发需要较少样本量的灵敏检测方法，并加强生物样本库实践以在较长时间内保持样本完整性，来提高样本利用率和采集效率。
解决功能筛选困境：扩大 3D 培养模型的应用，改进样本保存技术，并利用计算和人工智能 (AI) 工具预测协同效应，整合多重检测方法，探索代表性不足的药物类别，来提高功能筛选的效率和相关性。
应对资源与数据挑战：政府投资补贴成本，加强公私合作提高可及性；临床数据和生物样本库之间应该实现无缝连接，研究方案应由多学科团队精心制定，以确保一致性和数据完整性。此外，需建立建立强大的数据存储、处理和分析基础设施，借助智能数据管理系统和跨学科工具支持分析。
确保遵守道德规范：清晰全面地与患者沟通筛查程序的范围、风险和局限性，加强实验室研究人员与临床医生的合作，确保准确解读数据；制定透明的数据存储、共享和安全政策；管理患者期望，及时将患者数据转化为可行治疗方法。
促进临床实践融合：开展可靠临床试验提供证据，加强对医疗专业人员的教育，使其学习如何根据患者的个体情况 (包括可及性、监管和成本效益风险)制定个性化治疗方案；完善经济模型评估成本效益，制定医疗保健计划和补贴；注重文化敏感性，通过多样化数据收集减少歧视和不平等。
探索替代和补充方法：采用多组学整合技术、基于 CRISPR 的功能筛选，借助人工智能和机器学习等创新工具，为卵巢癌精准医疗提供更有效、更个性化的治疗策略。
结论
应对精准医疗挑战，跨学科协作至关重要。需要临床医师、科研人员、生物信息学专家与政策制定者共同合作，填补知识空白、完善基础设施，推进精准医疗方案。同时要加医患教育，帮助各方更好理解精准医疗。特别要关注医疗公平，让精准医疗惠及多样化患者群体，包括医疗资源匮乏地区。政策制定者需完善政策框架，支持精准医疗在伦理、公平和实践方面的实施，统筹解决经济、社会和监管挑战，促进科研与临床应用包容发展。
通过克服这些挑战，精准医疗将能充分发挥其潜力，提升卵巢癌患者的诊疗标准，并为这一复杂异质性疾病带来更好的治疗前景。
阅读英文原文：https://www.mdpi.com/3092956
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/curroncol
Current Oncology 期刊介绍
主编：Shahid Ahmed, University of Saskatchewan; Saskatoon Cancer Center, Canada
期刊为临床肿瘤学家报告和审查肿瘤疾病管理进展的多学科期刊，目前已被SCIE (Web of Science)、Scopus、PubMed等重要数据库收录。
2024 Impact Factor：3.4
2024 CiteScore：4.9
Time to First Decision：21.5 Days
Acceptance to Publication：2.5 Days
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