Nature子刊解读！科学家提出乳腺癌精准治疗的决策理论！

2021年3月20日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一篇发表在国际杂志Scientific Reports上题为“Decision theory for precision therapy of breast cancer”的研究报告中，来自维也纳医科大学等机构的俄科学家们表示，利用数学来改进精准化医学或有望帮助开发出新型乳腺癌疗法。乳腺癌疗法的确切选择取决于激素受体的状态（即雌激素和孕激素）。传统的免疫组化检测手段有一定的错误率，这可以通过添加基因组数据来降低错误率。即使是传统的统计学也会带来显著的改善，但现在研究人员可以使用决策理论来最佳地结合诊断结果了，特别是在结果相互矛盾的时候；这项研究中，研究人员提出的方法的应用范围远远超出了乳腺癌了，其能应用于所有需要同时从许多发现中得出结论的情况，即使这些研究发现是相互矛盾的。

研究者Schreiner解释道，无人驾驶汽车能利用多种传感器来检测其是否能够自由行驶，可能是其中一个传感器检测到了障碍物所以就会要求紧急刹车，而另一个传感器在相同的情况下未能检测到任何危险，那么该怎么做呢？这时候就会出现两个潜在的错误选择，每个决定都会产生一种不同的风险，如果汽车不刹车（即使这是非常必要的）可能会发生严重的事故；然而，如果汽车不必要的刹车就有可能会被后车装上，损失或许就不会那么严重；患者在选择乳腺癌疗法时也面临着相类似的情况，因此必须根据患者机体激素受体的状态来进行调整，而激素受体正是乳腺癌患者所依赖的。

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有可能的一种情况就是，免疫组化测试得到了阳性的结果，而利用诸如基因表达等第二种测定手段或许会对同一患者产生阴性结果；再次就会有两个潜在的错误决定；研究者解释道，如果只提供激素疗法，因为你会错误地认为病人是阳性的；尽管在现实情况下其是阴性的，但患者将会错过救命的化疗手段，而这对其而言或许是最大的伤害了；另一方面，如果给予假阴性患者进行积极的化疗，而并非保守的激素疗法，其或将会遭受不必要的副作用。

那么，面对矛盾的测定结果，应该如何应对呢？研究者指出，这正是决策理论的作用所在；相比传统的统计学技术，决策理论并不仅仅考虑一个单一的数字，即某一事件的概率（比如受体阳性），但也会考虑其它可能性的概率（可能性受体阳性或绝对不是受体阳性=受体阴性）。与传统统计学技术相比，这种全面的观点或有望改进研究结果的质量，尤其是发现多个相关源同时相关的情况下；在这项研究中，决策理论目前已经首次应用于激素受体的诊断。

决策理论的作用机制和警告

在最初的研究中，科学家们选用的治疗方法是根据免疫组化的受体状态，即使是猪传统的统计学结果表明，在某些情况下，决策理论能被用来代替传统的统计学，因为在很多情况下，决策理论能从相互矛盾的个体结果中产生一个准确的整体结果；此外，决策理论还有一个优点，那就是当其不确定的时候就会意识到，其可能会产生一种明确的不可决定的结果，而这本身就是重要的信息。这种情况下发生在153名患者机体中，这就表明，根据免疫组化数据就能做出潜在的次优治疗决策，实际上，这种小患者组的生存率明显要比其它规模较大且确认了免疫组化状态的患者组要差，因此正确选择治疗手段就显得尤为重要了。

因此，决策理论的有效性在一种简单但相对具有临床意义的精准医学实例中得到了证明；最后研究者表示，现代医学越来越多地使用多种信息来源。尤其是来自实验室、重症监护室和基因组学研究领域的数据或信息，而来自不同来源的数据必须结合在一起才能够得出结论，迄今为止，研究人员常常在SOPs中采用传统的Yes/No决策，甚至是凭借直觉；正是在这一点上，决策理论提供了大量的潜在的改进。（生物谷Bioon.com）

参考资料：

【1】Kenn， M.， Cacsire Castillo-Tong， D.， Singer， C.F. et al. Decision theory for precision therapy of breast cancer. Sci Rep 11， 4233 (2021).doi：10.1038/s41598-021-82418-7

【2】Selecting treatment for breast cancer： Mathematics for precision medicine

by Johannes Angerer， Medical University of Vienna