一项新研究表明，医生可以在肿瘤有机会恢复之前通过更换疗法来提高治愈率。研究人员建议，不要在初次治疗后等待癌症复发，而是在肿瘤仍在缩小时就切换到另一种疗法。
该策略旨在解决癌症治疗中最大的障碍之一：耐药性。
癌症为何经常复发
伦敦大学城市圣乔治学院数学系高级讲师 Robert Noble 博士领导了这项研究。
“虽然肿瘤在治疗下起初可能会缩小，”他解释道，“但在许多情况下，它们最终会重新生长。这些复发源于少数癌细胞获得了使细胞对治疗产生耐药性的突变。”
突变是细胞遗传指令的变化。有些突变是在癌细胞分裂时偶然发生的。如果其中一个变化使细胞能够在杀死其他肿瘤细胞的药物中存活下来，那个耐药细胞就可以继续繁殖。随着时间的推移，它的后代可能会重建肿瘤。
在标准的临床方法下，医生通常会继续使用一种治疗方法，直到检测显示癌症再次开始生长。然后，他们可能会转向另一种药物或疗法。
问题在于，等待明显的复发给了存活的癌细胞更多的进化时间。当医生引入第二种治疗时，一些细胞可能已经携带了也能保护它们免受该疗法影响的突变。
在治疗失败前更换疗法
进化论指出了一种不同的方法。
医生不必等到第一种治疗停止起效，而是可以在肿瘤仍有反应时就切换到第二种疗法。研究人员将此描述为一种“趁其倒地痛击”的策略。
这一想法对于那些医生已知即使最有效的初始治疗也常因耐药性而失败的癌症可能特别有用。
提前更换治疗方案可能会使任何一个耐药癌细胞群更难占据主导地位。每种新疗法都会给肿瘤带来不同的挑战，从而可能限制其适应能力。
正如 Noble 博士在关于该研究的播客中所解释的那样：“进化方法在其他背景下非常成功，例如对抗抗生素耐药性，或预测我们在特定流感季节应使用何种疫苗。完全有理由假设类似的方法在肿瘤中也能奏效。”
抗生素耐药性通过类似的进化过程产生。在药物中存活下来的细菌可以繁殖并将耐药性传递给后代。科学家还追踪流感病毒的进化，以帮助确定季节性疫苗应针对哪些毒株。
研究人员认为，癌症治疗可以从同样的进化思维中受益。
数学模型追踪肿瘤进化
为了验证这一想法，Noble 博士和他的同事改编了通常用于研究植物和动物在环境压力（如气候变化）下如何进化的数学工具。
在这种情况下，每种癌症治疗都起着环境压力的作用。它杀死脆弱的细胞，同时允许具有有用耐药突变的细胞存活。数学模型可以帮助研究人员预测不同的治疗时间表如何影响哪些癌细胞残留以及它们繁殖的速度。
该团队的结果表明，在肿瘤开始再次生长之前更换治疗方法，通常可能比当前的标准治疗表现更好。
然而，这些发现仍基于数学建模，因此该策略需要在实验室实验和涉及患者的临床试验中进行进一步测试。
针对软组织癌、前列腺癌和乳腺癌的三项小规模临床试验已经在进行中。更多的试验正在开发中。
多种疗法可针对较大的肿瘤
模型还表明，在许多情况下，两种治疗可能是不够的。
“我们的模型预测，这种新方法通常将优于标准治疗，”Noble 博士解释道。“即使时间安排最佳，两种治疗的序列也可能只在相对较小的肿瘤中取得成功。但我们有理由希望，遵循相同原则在三种或更多种疗法之间切换，可以消除较大的肿瘤。”
使用三种或更多种疗法可以使癌细胞处于一系列不断变化的压力之下，使肿瘤更难产生能够抵抗每种治疗的种群。
这并不意味着该方法适用于每位患者或每种癌症。治疗选择仍将取决于肿瘤类型、大小、可用疗法以及患者的整体健康状况。研究人员还需要确定每次切换的最安全和最有效的时间点。
尽管如此，这项研究提供了一种重新思考癌症治疗的可能途径。医生最终可能不再仅仅在治疗失败后才做出反应，而是能够预判耐药性并在肿瘤恢复力量之前采取行动。
完整的研究文章发表在《遗传学》期刊上。
Noble 博士与一个国际数学生物学家团队共同进行了这项研究。该项目源于普那印度科学教育与研究所（IISER Pune）硕士生 Srishti Patil 的毕业设计工作，她在 Noble 博士的指导下在伦敦大学城市圣乔治学院度过了数月时间。
该团队还包括约翰霍普金斯大学本科生 Armaan Ahmed 以及 Noble 博士的长期合作者、巴黎多芬纳-PSL 大学的 Yannick Viossat 博士。