O Estabelecimento e Aplicação Clínica de um Modelo de Previsão de Metástase à Distância de Câncer de Pulmão Baseado nas Características Genômicas de Células Tumorais Circulantes

O câncer de pulmão é o tipo de câncer mais comum em meu país, mas o tempo de sobrevida de 5 anos dos pacientes com câncer de pulmão é de apenas 17%. Dentre eles, o maior motivo que afeta o prognóstico do paciente é a metástase do tumor. Existem muito poucos métodos clínicos adequados para o tratamento do câncer de pulmão metastático, e o efeito curativo não é bom. Portanto, o monitoramento precoce e as intervenções para prevenir a colonização distante de metástases são a chave para melhorar a sobrevida do câncer de pulmão. A pesquisa preliminar deste projeto descobriu que as células tumorais circulantes no sangue periférico podem ser usadas como um meio eficaz para o diagnóstico clínico e tratamento de tumores malignos do pulmão. Através da análise da diferença no tempo e no espaço de metástase de pacientes com câncer de pulmão, descobriu-se que os genomas de diferentes estágios de metástase e órgãos metastáticos de câncer de pulmão são bastante diferentes e estão intimamente relacionados à sobrevida do paciente. Por esse motivo, propomos a hipótese de que as características de mutação genômica das células tumorais circulantes podem detectar sinais de metástase tumoral antes do diagnóstico por imagem por TC. Para testar essa hipótese, desenvolveremos um sistema de avaliação de risco de metástase de câncer com base na genômica tumoral. Primeiro, coletamos grandes dados sobre o genoma do câncer de pulmão primário e metastático de bancos de dados públicos e usamos métodos estatísticos para filtrar características genômicas que estão significativamente relacionadas ao câncer de pulmão metastático e seus órgãos de colonização metastáticos. Em segundo lugar, usando esses recursos para desenvolver um conjunto de modelos de aprendizado de máquina que podem determinar o risco de metástase de um câncer de pulmão com base em seus recursos de genoma. Por fim, aplicamos o modelo à prática clínica. Ao detectar as células tumorais circulantes de pacientes com câncer de pulmão primário durante o reexame, estabelecemos um modelo estatístico de redução de ruído para extrair as características genômicas e, em seguida, substituí-lo no modelo para determinar as células tumorais circulantes transportadas pelo paciente. de recorrência e metástase. Ao comparar os dados de imagem na revisão, verificaremos se o modelo detecta sinais precoces de metástase de câncer de pulmão antes dos métodos de imagem. Por fim, nosso modelo agregará marcadores genômicos relacionados ao risco de metástase, explorará seu direcionamento de drogas e fornecerá um poderoso suporte de análise de big data para intervenção precoce na colonização de metástase e prolongamento da sobrevida de pacientes com câncer de pulmão. Se o tópico for demonstrado, ajudará a esclarecer o uso da análise de big data do genoma do tumor para revelar as mutações genômicas do câncer de pulmão metastático; demonstrar a viabilidade de mutações condutoras do genoma de células tumorais circulantes para prever o risco de metástase de câncer de pulmão; e, finalmente, esclarecer o sinal PI3K/Akt/mTOR Os inibidores da via podem ser usados ​​como alvo para intervenção precoce em metástases de câncer de pulmão.