一项新研究表明，医生可以在肿瘤有机会恢复之前更换疗法，从而提高治愈率。研究人员建议，不要在初始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罗伯特·诺布尔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突变，从而使其对治疗产生了耐药性。”
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。如果其中一种变化使细胞能够在杀死其他肿瘤细胞的药物中存活下来，该耐药细胞就可以继续增殖。随着时间的推移，其后代可能会重建肿瘤。
在标准的临床治疗方案下，医生通常会继续使用一种治疗方法，直到检测结果显示癌症已经开始再次生长。随后，他们可能会转用另一种药物或疗法。
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方法时，部分细胞可能已经携带了能保护其免受该疗法伤害的突变。
在治疗失败前更换疗法
进化理论指出了一种不同的方法。
医生不必等到第一种治疗失效，而是可以在肿瘤仍有反应时切换到第二种疗法。研究人员将这一策略描述为“趁其倒地予以痛击”。
这一思路对于那些即便最有效的初始治疗也常因耐药性而失败的癌症类型可能尤为有用。
提前更换治疗方案可能会使任何单一耐药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。
正如诺布尔博士在关于这项研究的播客中所解释的那样：“进化方法在其他领域已非常成功，例如对抗抗生素耐药性，或预测特定流感季节应使用的疫苗。我们完全有理由认为类似的方法在肿瘤治疗中也会奏效。”
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。科学家也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，癌症治疗也能从这种进化思维中受益。
数学模型追踪肿瘤进化
为了验证这一想法，诺布尔博士及其同事调整了通常用于研究植物和动物在气候变化等环境压力下如何进化的数学工具。
在这种情况下，每种癌症治疗方案都起到环境压力的作用。它杀死易感细胞，同时允许具有有益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残留癌细胞的种类及其增殖速度。
团队的研究结果表明，在肿瘤开始再次生长之前更换疗法，其效果通常优于当前的标准治疗方案。
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验证。
针对软组织癌、前列腺癌和乳腺癌的三项小型临床试验已在进行中，另有更多试验正在筹备。
多种疗法可针对较大肿瘤
模型还显示，在许多情况下，两种疗法可能是不够的。
“我们的模型预测，这种新方法通常优于标准治疗方案，”诺布尔博士解释道，“即使时机把握得再好，两种疗法的序列也可能仅对相对较小的肿瘤有效。但我们有理由希望，遵循相同原则在三种或更多疗法之间进行切换，能够消除较大的肿瘤。”
使用三种或更多疗法可以使癌细胞面临一系列不断变化的压力，从而增加肿瘤产生能抵抗所有治疗的细胞群的难度。
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疗法的最安全、最有效的时机。
尽管如此，这项研究为重新审视癌症治疗提供了一种可能的思路。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重振旗鼓之前采取行动。
完整的研究文章发表在《遗传学》期刊上。
诺布尔博士与一个国际数学生物学家团队共同开展了这项研究。该项目源于浦那印度科学教育与研究所（IISER）硕士生Srishti Patil的毕业论文工作，她在诺布尔博士的指导下，在伦敦大学城市圣乔治学院进行了数月的研究。
团队成员还包括约翰斯·霍普金斯大学本科生Armaan Ahmed，以及诺布尔博士的长期合作者、巴黎多芬纳-PSL大学的Yannick Viossat博士。