五个令人兴奋的肺癌新研究领域

十月是“健康肺月”，这是一个让我们意识到并反思保护肺部健康的多种方法，以及科学如何预防和治疗肺部疾病的时刻。

每年有近1000万人被诊断患有慢性支气管炎，约2500万人患有哮喘。

一些职业面临严重的肺病风险，例如间皮瘤石棉和其他致癌物引起的肺癌。

肺癌是最致命的癌症，占所有癌症死亡的约25％。每年，都有比乳腺癌，结肠癌和前列腺癌的肺癌死亡更多。

然而，由于正在进行的研究工作，新的肺癌病例正在减少，由于早期发现和先进的治疗方案，死亡人数已经减少。

肺癌研究的发现正引领科学家们更接近于治愈，每向前迈进一步也有助于其他肺部疾病的治疗。

这五个研究领域可能会使肺癌容易治疗的未来和较少的生命。

免疫疗法

Mesothelioma的免疫疗法肺癌有许多相同的特征。

免疫疗法药物刺激免疫系统对癌症肿瘤作出反应，就像身体对抗感染一样。

利用人体的免疫反应，肺癌和间皮瘤治疗攻击癌症而不会损坏健康的细胞。近年来，研究人员已经开发出新的免疫疗法药物，以防止癌细胞隐藏或致残免疫系统。

FDA在2015年批准了两种新免疫疗法药物，以治疗非小细胞肺癌。这些药物是Nivolumab（Opdivo）和Pembrolizumab（Keytruda），医生已经按照在标准化疗进行的患者身上进行了第二线治疗。

2020年10月，Opdivo和Yervoy成为不符合手术条件的恶性间皮瘤患者的一线治疗药物。该药物组合是FDA批准的第二种全身治疗间皮瘤的药物，也是16年来第一个新药方案。

免疫疗法是一个令人难以置信的令人兴奋的研究领域，因为患者的副作用较少，而且治疗是许多人的关键部分多式化疗法计划。

研究人员正在继续研究新的免疫疗法组合和方法，这些方法将与放射疗法、手术和其他方法一起工作。最终，免疫疗法可以帮助更多的早期疾病患者治愈。

生物标记物

不幸的是，超过60%的肺癌患者直到病情发展到晚期才得到诊断，治愈的可能性较小。从历史上看，早期肺癌的检测具有挑战性，生存优势并不总是明确的。

生物标记物是肿瘤DNA中的分子变化，可以帮助医生更早诊断肺癌或作出治疗决定。许多临床医生现在报告说，肺癌的早期诊断可以提高生存率。

2018年，研究人员发现，肺癌患者的血液中存在称为细胞骨架相关蛋白4（CKAP4）的高水平的生物标志物。医生可以在健康个体中寻找这些生物标志物，以前患有肺癌，当肿瘤可能尚未显示在X射线或MRI成像上。

肺癌研究和生物标记引导医学走向精确驱动的方法，为每个人定制治疗。综合生物标志物测试使用诊断检查，从活检样本中分析病人的肿瘤细胞，并在癌细胞表面识别特定的标记物。

了解患者的特定生物标志物状态允许他们的医生开发一种有效的治疗计划，旨在患者的确切肺癌类型。例如，肿瘤细胞中ALK突变的患者将接受特异性靶向癌症类型的药物。

超过25%的腺癌型非小细胞肺癌患者具有与fda批准的靶向治疗药物相对应的生物标志物。随着研究人员不断识别新的生物标志物靶点，早期检测和靶向治疗可以显著推进肺癌的预防和治疗。

机器人

在过去的十年中，许多先进的机器人手术方法已经成为传统外科手术更安全、更有效的替代品。机器人技术变得更小更高效，允许外科医生用更少更小的切口进行更复杂的手术。

肺癌和间皮瘤手术以显着的方式受益于这些进步。患者经历了较短的医院住宿，并发症较少和降低成本。许多医生还报告他们的患者具有更快的愈合时间，并恢复日常生活比常规手术过后更快。

目前，FDA仅批准了胸部手术的DA Vinci机器人系统。该系统利用三个外科手臂，中央引导臂，两个三维相机和主机操作机器的主控制台。

许多外科医生已经转向机器人系统作为一种更先进的视频辅助胸腔镜手术(VATS)。然而，机器人外科手术仍是相对较新的领域，具有巨大的未开发潜力。

机器人技术可能有助于50％至70％的胸外科医生，他们不进行VATS Lobectomies。通过进一步的研究，有机会为大多数肺癌患者提供较少的侵入性操作。

放射治疗

间皮瘤放射治疗已经成为一个被广泛接受的标准，这在一定程度上要归功于数十年的肺癌研究。确定目前肺癌患者的放射技术进展有助于预测间皮瘤和其他胸部疾病患者未来可能的治疗方向。

由于研究确定了更准确地提供了更小剂量的新方法，放射治疗已经进化成更安全，更有效的治疗方法。这一发展的关键部分是对体积成像的适应。

三维适形放射治疗(3DCRT)和体积调制电弧治疗(VMAT)允许医生实质性地控制目标剂量和身体的哪些部位接受辐射。

新方法包括立体定向体放射治疗（SBRT）和铅笔束扫描（PBS）。SBRT对未经外科候选人的早期患者进行治疗方案。PBS是一种质子疗法，其使用不同的颗粒而不是常规辐射，防止暴露于健康组织。

随着技术的不断发展，肺癌患者的放射治疗选择也在不断增加，这一领域的研究前景广阔。由于这些新兴技术，放射治疗正成为肺癌和间皮瘤患者多模式治疗的一个组成部分。

机器学习

人工智能(AI)已经影响了几乎所有的技术领域，机器学习可能会成为未来的医疗诊断标准。癌症成像人工智能现在已经足够先进，可以检测早期肺癌、乳腺癌、胰腺癌和结直肠癌。

先进的计算机程序可以从成像扫描中自动识别肿瘤，并向放射科医生通报可能的疾病区域。

某些类型的癌症，例如间皮瘤，可能是挑战他们早期阶段的挑战。AI技术以令人难以置信的速度和准确性区分健康和癌组织之间的区分。

机器学习训练人工智能程序完成重复且通常耗时的任务，让医生有更多时间制定个性化的治疗方案。人工智能对细节有特别的关注，可以注意到人眼几乎看不见的纹理差异。

机器学习的研究有助于科学家创建程序，通过对医疗记录进行严格搜索，发现其他人可能遗漏的细节。

机器学习算法可以扫描每个病人的癌症成像记录，在那些本来不会接受癌症筛查的病人身上发现早期疾病。

机器学习和人工智能代表了许多肺癌和间皮瘤患者可以从未来的研究进步所期望的大部分时间。改进的技术简化了工作流程并改善了患者结果。

早期检测，更安全的治疗和计算机科学的进步是持续研究努力的所有好处，这将有一天能够导致肺癌，间皮瘤和许多其他胸部恶性肿瘤治愈。