新方法提高癌症预测准确率
来自中山大学肿瘤防治中心戎铁华教授等通过肿瘤分子信息和数据挖掘方法可以预测早期非小细胞肺癌5年内是否死亡，这一预测的总正确率达到87.2%，研究成果在杂志Journal of Clinical Oncology上发表，该杂志影响因子达到15.484。
肺癌主要分为小细胞肺癌及非小细胞肺癌，在两种主要的肺癌类型中，非小细胞肺癌约占75%，是造成肺癌相关死亡的主要原因。目前即使是外科手术疗效较好的早期非小细胞肺癌病人，其5年生存率也仅在40%～70%之间，意味着30%～60%的病人会在5年内局部复发或远处转移。现今医学界广泛应用的pTNM分期系统难以准确地预测非小细胞肺癌患者的预后，对于个体化的预后预测更是束手无策。
戎铁华教授带领的学术团队从1996年开始探索新方法。他们利用组织芯片和免疫组织化学技术对大样本量的早期肺癌中可能和预后相关的30多种分子标记物进行了检测，结合病人的临床病理特征及预后资料，并且和中国科技大学数据挖掘专家合作，用支持向量机方法筛选构建三种早期肺癌个体化预后预测模型，并且对三种模型进行了验证。免疫组织化学方法具有较强的稳定性和可重复性，对标本处理的要求比较低，而且实验的费用相对比较低廉。目前这一研究成果已经得到国际同行的初步肯定。
据悉，该研究成果之所以得到国内外同行的认可，主要是因为类似的用基因预测癌症的检测方法非常昂贵，如美国临床应用的乳腺癌70个基因检测收费就达到4200美元，而且基因特征与中国人有区别;戎铁华教授课题组用来预测早期非小细胞肺癌预后的诊断手段，成本只需几百元人民币，有利于该技术的推广和应用。
该技术一旦成熟，今后每个肺癌病人开刀做完手术后，可借此预测其5年存活情况。预后情况好的就不必再做放疗化疗，减少痛苦和负担;预后差的病人则要研究及时辅做化疗、放疗或者生物治疗。而且检测费用远比国外的基因检测便宜。
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