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肿瘤治疗

治疗方法一模一样,为什么疗效和副作用都差那么多?

2016-08-23 18:064870

  妈妈和隔壁床的阿姨,用一模一样的化疗药,为什么我妈妈副作用强这么多?是好事还是坏事?”——某读者问菠萝。

  确实,同样治疗,无论疗效,还是副作用,不同患者差异都是巨大的。不仅化疗,任何疗法都如此。

  从疗效看,有人肿瘤明显缩小,甚至消失,有人毫无反应。

  从副作用看,有人副反应强烈,高烧,持续腹泻,乃至被迫停药,有人则相对轻松,菠萝同事Tom,曾经周一化疗,周二上班。

  到底是什么在决定化疗的反应?

  因素很多,包括给药方式和频率,患者年龄和性别,肿瘤类型和阶段,其它疾病影响,等等。肯定无法一篇文章说清楚。

  今天咱们聊一个非常重要,但被很多人忽略的因素:先天基因!

  先天基因如何影响化疗?至少通过3点:

  决定有多少药物到达细胞。

  决定药物多快失效。

  决定细胞对药物有多敏感。

  不同人使用一模一样的药,比如都吃两颗胶囊,最后真正起作用的药物剂量可以有天壤之别。

  这是为什么?

  因为化疗药物(任何药物)进入体内,并不是直接扑到肿瘤那里开始干活,而是要经过很多步骤。如果是口服药,至少需要从消化道进入血液(“吸收”);需要跟着血液循环跑到肿瘤那里去(”分布”)。

  真正重要的是最终到达细胞的药物剂量(有效剂量),而不是最初进入体内的剂量。

  就像大家的工资,我们最关心的不是税前工资,而是最终到口袋里的税后工资。大家都是税前5千,但一个被扣得只剩下800,一个还剩4千,俩人的反应能一样么?

  类似的,患者最初接受的药物剂量一样,那是“税前”,药物进入体内,经历吸收,分布,代谢,每一步都会造成药物损失,就像在扣税。 “扣多少税“,很大程度受先天基因决定,每个人都不同。因此, “税前“一样,“税后”可能就差很多了。

  有些人的基因,导致到达癌细胞的药物有效浓度高,疗效可能会更好。但这是双刃剑,因为与此同时,正常细胞接受的药物浓度也会高,副作用就可能更糟糕。这是个非常难控制的平衡。

  正因为如此,很多时候,副作用的程度,能提示有效药物剂量,因此能预测抗肿瘤效果。

  比如德国临床试验显示,用卡培他滨(希罗达)治疗结直肠癌,患者皮肤副作用明显的,无进展生存期显着更长。

  基因不仅决定“进”,也决定“出”

  药物怎么到达细胞很重要,怎么排出也很重要。

  药物对身体来说,是外来有毒物质,最终都会被解毒。最主要的解毒器官是肝脏,里面各种酶对药物进行分解,让其失活(代谢);失活的产物随着大小便被排出体外(排泄)。

  如果先天基因有缺陷,会导致这个解毒过程效率低下,从而让药物在体内积累,导致比常人更严重的副作用。

  比如,有个化疗药叫依立替康(Irinotecan)。如果患者的UGT1A1基因为少见的*28亚型,会导致在药物分解缓慢,副作用增强,甚至到不能承受的地步。正因如此,2006年开始FDA建议使用抗癌妥的患者检测UGT1A1基因。如果患者两个UGT1A1基因(分别来自父亲和母亲)都是*28亚型,则应该降低剂量,如果只有一个是*28,可以正常剂量,但需密切注意严重副作用。

  类似的,如果患者有特定DPD基因的话,也会导致化疗药5-FU积累,出现更加严重毒副作用。

  如果儿童患者携带特定TPMT基因,也应该考虑减低顺铂化疗药用量,因为这会显着增加顺铂化疗后听力受损概率。

  同样浓度,仍然可以有巨大差异

  如果进和出都一样,药物在体内浓度都一样,那么反应还能有区别么?

  完全可以。

  这就是第3点,细胞对药物的敏感度。

  每个人的癌细胞和正常细胞对化疗药物敏感程度都是不同的。而这,也主要由基因决定。

  我们都听过小马过河的故事,同样深的河,对先天基因不同的小松鼠,牛伯伯,小马,结果是截然不同的。

  再比如大家对钱的敏感度不同,同样的工资,有人非常知足,有人唉声叹气。菠萝生日收到一双篮球鞋能高兴好一阵子,王思聪女朋友收到宝马说不定还嫌弃不是i8。

  比如,癌细胞有Bcl-2或者Tp53基因突变,会导致对很多化疗药物的敏感度下降,不容易被杀死。

  另一方面,基因也会影响正常细胞对化疗药物的敏感程度,从而决定副作用的强弱。

  药物基因组学

  总之,先天基因能决定药物的进,药物的出,药物对细胞的效果,因此非常重要。这也绝不局限于化疗,靶向药,免疫药,感冒药,都会受到基因影响。

  这类研究基因如何影响药物的科学,叫药物基因组学(Pharmacogenomics)。

  现在很多测序公司都有“癌症基因检测套餐”,一次查几百个基因,除了检查和靶向药物直接相关基因,比如EGFR,ALK,也会同时检测很多前面提到那些和药物代谢密切相关的基因。

  这些信息本身非常有价值,但临床实践还远远没有跟上,目前还只有少数医生会根据这个报告来调节病人用药的种类和剂量。

  充分利用“药物基因组学”,靠人脑是没戏的,因为涉及的基因有上百个,组合方式无穷无尽。未来一定是靠“大数据+人工智能”来指导个性化用药,很多人已经在往这方面努力。

  再好的理论和数据,不能帮助病人的话,就三个字:然!并!卵!

  参考文献:

  1:Correlation of capecitabine-induced skin toxicity with treatment efficacy in patients with linkstatic colorectal cancer: results from the German AIO KRK-0104 trial. Br J Cancer. 2011 Jul 12;105(2):206-11.

  2:Genetic variants in TPMT and COMT are associated with hearing loss in children receiving cisplatin chemotherapy.Nat Genet. 2009 Dec;41(12):1345-9.

  3:http://www.cancer.net/navigating-cancer-care/how-cancer-treated/personalized-and-targeted-therapies/understanding-pharmacogenomics

  4:Dysregulation of apoptosis in cancer. J. Clin. Oncol. 1999; 17: 2941–2953

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