引领临床肿瘤精准化医疗发展 全面迎接个体化医疗时代——罗氏制药在2017 CSCO大会发布肿瘤研究最新成果引发广泛关注
2017年9月30日，第二十届全国临床肿瘤学大会暨2017年中国临床肿瘤学会（CSCO）学术年会在厦门圆满闭幕。作为全球抗肿瘤领域领导者，罗氏制药在今年的CSCO大会期间发布了多项前沿学术研究成果，涵盖肺癌、结直肠癌、胃癌、乳腺癌、淋巴瘤以及黑色素瘤等多个肿瘤领域，力求传递新知，促进学术交流，进一步推动中国临床肿瘤领域的精准化诊疗的发展，完美诠释了 “传承创新，携手同行”这一大会主题。
癌症个体化治疗新进展
2017年9月22日 讯 /生物谷BIOON/ --本期为大家带来的是癌症个体化治疗相关领域的最新研究进展，希望读者朋友们能够喜欢。1. Science：癌基因蓝图绘制成功，或能推动个体化医疗的进程doi. 1126/science.aan2507在最近发表在《Science》杂志上的一篇文章中，研究者们绘制出了与主流癌症相关的病理学基因蓝图，展示了每个蛋白表达水平的差异究竟会对患者的生存期产生怎
AMH检测助推IVF个体化诊疗 临床应用前景广阔
随着二孩政策的放开，不少符合条件的家庭开始考虑新的生育计划，女性尤其是高龄女性的生殖健康又再次成为热点话题。一些家庭在自然受孕未果的前提下，开始求助于辅助生殖技术（IVF）以完成其生育的需求。而不同个体对IVF的反应有差异，这也导致最终的临床结局各有不同。累计的生育需求和个体的差异对IVF领域提出了新的要求——如何针对不同的患者制定个体化的诊疗方案，更高效、安全地进行IVF临床实践。作为目前倍受关
Science：癌基因蓝图绘制成功，或能推动个体化医疗的进程
2017年8月19日 讯 /生物谷BIOON/ --在最近发表在《Science》杂志上的一篇文章中，研究者们绘制出了与主流癌症相关的病理学基因蓝图，展示了每个蛋白表达水平的差异究竟会对患者的生存期产生怎样的影响。这一蓝图的成功绘制将助力于精准医疗与个体化癌症治疗的发展。这一蓝图是基于对8000名患者的17中主要癌症类型进行分析而得出的，此外还加入了患者的存活数据。利用超级计算机技术，总共能够对2
Nature 为引，一文看懂个体化肿瘤疫苗前世今生
进入2017年，当红辣子鸡PD-1疗法，一路横扫多个适应症。而CAR-T治疗的“小车”在获得FDA专委会推荐后也已经走上高速路，成为免疫治疗又一里程碑事件。PD-1、CAR-T之后，下一个免疫治疗产品又将花落谁家？7月初，Nature同期发表2项临床试验结果，突然引爆个性化肿瘤疫苗热点，新技术是横空出世吗？还是有三生三世，十里桃花早已播种？Nature 为引，本文让你一文看懂，解读个体化肿瘤疫苗前
Cell Chem Biol：科学家有望让个体化癌症疗法成为现实
2017年8月3日 讯 /生物谷BIOON/ --个体化治疗的其中一个目标就是通过对患者的基因组进行测序来确定哪种疗法能够发挥最佳的效果，如今来自康奈尔大学的研究人员就通过研究让这种目标成为了现实；研究人员利用名为“T-REX”的新型化学操作步骤结合实验室中开发出的靶向分子对多个已知的癌细胞突变进行了深入研究，相关研究刊登于国际杂志Cell Chemical Biology上，该研究或有望帮助指导
2篇《Nature》文章揭示：多参数基因分析在个性化肿瘤疫苗研发中的运用价值
找到有效攻克肿瘤的方法长期以来一直是研究人员追求的目标，最大的困难之一在于广泛存在的肿瘤异质性，不仅仅在肿瘤组织内部，即使是同一种肿瘤类型，在不同患者间也存在着极大的差异。最新的两项独立研究表明，科学家们可以从肿瘤患者自身找到个性化治疗癌症的方法---个性化的肿瘤疫苗，这两项研究成果同时发表在了《Nature》杂志上。----------------------------------------
个性化新抗原疫苗引发强烈抗肿瘤反应
Dana-Farber癌症研究所和麻省理工学院广泛研究所的研究已经显示靶向肿瘤细胞上特征性的“新抗原”的个体癌症治疗疫苗可刺激黑素瘤患者的有效，安全和高度特异性的免疫抗肿瘤反应。研究人员Catherine J. Wu说，“Nature”在线发表的这项研究提供了原理证明，即针对患者肿瘤定制的个人疫苗可以产生，并在接种疫苗后对患者的肿瘤产生高度特异性的反应。“她是Dana-Farber，B
精准医疗下的肿瘤个体化诊疗
作为全球领先的肿瘤分子诊断及科研转化服务提供商，肿瘤基因检测行业的引领者，美迪维康司秉承“尊重生命，严谨科研”的理念，以临床技术研究和基础科研转化为基石，为肿瘤患者提供专业可靠的精准诊疗方案。美迪维康CEO徐峰先生自公司创立之初始终坚持这一理念。点击进入专访页面
Sci Rep：科学家有望利用数学模型开发出新型癌症个体化化疗策略
近日，一项发表在国际杂志Scientific Reports上的研究报告中，来自佛罗里达州立大学的研究人员通过研究成功利用数学模型找到了用于癌症患者治疗的最有效的化疗方法。文章中，研究者Jinfeng Zhang及其同事开发出的新型统计学模型能够根据肿瘤的基因表达特性来对患者所用的化疗手段进行排序，这种排序不仅考虑到了疗法击退癌症的有效性，而且还考虑到了所用药物给患者带来的痛苦的程度。