大規模整合資料分析顯示「精準癌症治療」確實優於傳統癌症治療

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  Meta-analysis「整合分析」是綜合評述先前獨立執行研究之結果的一種統計方法。整合分析由於是運用相同統計方法,來評論許多個獨立執行的研究,將這些個別研究統合起來,能夠獲得到大量收案數的研究結果,所以常能得到較強有力的結論。整合分析的效果在各研究結果不太一致的情形時,尤其能顯現效用。

  加州聖地牙哥大學和德州休士頓的安得森醫學中心 (MD Anderson)的學者,整合分析了570個第二期癌症治療臨床試驗 (phase II clinical trials),收案個數高達32,149人。比較的條件主要依據是否使用精準醫學策略,意即: 是否根據個體特有的生物標記來選擇藥物。治療效果的指標包括:藥物反應率 (response rate, RR),無惡化存活率 (progression-free survival, PFS),綜合存活率 (overall survival, OS)。從這三種預後指標,都顯示精準醫學策略的癌症治療能獲得顯著的優秀效果。

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  印地安那大學的研究團隊也針對轉移的固體腫瘤,評估精準醫學是否能有效的找到對藥物不反應的腫瘤 (refractory cancers)的治療方法?在這個研究中,精準醫學分析方法包括了:核酸次代定序、螢光原位雜交反應、免疫組織化學染色等等,這些資料再由跨科別的腫瘤會議(Multi-disciplinary Tumor Board)來討論。在成功收案的168個病人中,44位病人是屬於精準醫學實驗組,57位病人屬於非精準醫學對照組,治療效果的指標則以無惡化存活率 (progression-free survival, PFS) 來看。下圖可以很明確地看到:接受精準醫學分析實驗組病患的無惡化存活率 (PFS)顯著的優於對照組。

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  加州聖地牙哥大學的 Maria Schwaederle等人,整合分析了346個第一期癌症治療臨床試驗 (phase I clinical trials),涵蓋個案數高達13,203人。研究中比較:58個精準醫學實驗組 (包含2,655病患),和未使用精準醫學策略的293個對照組(包含10,548病患),使用精準醫學策略意即: 使用腫瘤特異生物標記來選擇藥物。治療效果的指標包括:藥物反應率 (response rate, RR),無惡化存活率 (progression-free survival, PFS)。從這二種預後指標,都顯示精準醫學策略的癌症治療能獲得顯著的優秀效果。這個整合研究的資料也顯示:大部分的第一期癌症治療臨床實驗,現階段尚未使用精準醫學策略。使用精準醫學策略,應該是日後的各期臨床試驗都要檢驗的方向。

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