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5.7 每日资讯：IASLC肺癌分期项目：切除后残余肿瘤（R）的修订建议，用于即将出版的TNM肺癌分类（第9版）;《肺癌合并恶性胸腔积液诊疗专家共识（2024）》发布，共有7条推荐意见

05月06日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

今日要点
1. IASLC肺癌分期项目：切除后残余肿瘤（R）的修订建议，用于即将出版的TNM肺癌分类（第9版）

2. 《肺癌合并恶性胸腔积液诊疗专家共识（2024）》发布，共有7条推荐意见

3. 【2024CSCO指南会】刘卫平教授：《CSCO淋巴瘤诊疗指南2024》指导下的个体化治疗

4. 总生存率超70%，JAMA子刊发表晚期肺癌患者治疗新策略

5. 显著抑制肿瘤生长和转移！广州中医药大学发文：发现新型肿瘤抑制剂

6.【AI】NCI研究人员开发了AI工具，或可更精确匹配肿瘤药物与患者

1. IASLC肺癌分期项目：切除后残余肿瘤（R）的修订建议，用于即将出版的TNM肺癌分类（第9版）

本次会议上，Asamura教授分享了最新的staging部分，也就是IASLC对于残留肿瘤（R）给出的建议。 对于第9版TNM提案建议，Asamura进行了分享：对于N，基于单站淋巴结和多站淋巴结转移，将原有N2拆分成N2a和N2b；对于M，也进行了细化。

此外，另一维度的衡量——X也被提出，TNMX。在原有TNM基础上是否增加其他纬度考量，包括血清标志物、分子学改变、病毒状态及组织学分级等。

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2. 《肺癌合并恶性胸腔积液诊疗专家共识（2024）》发布，共有7条推荐意见

近年来，随着基础研究和临床研究的不断深入，关于肺癌合并恶性胸腔积液的诊断和治疗手段又有了新的进展。中国健康促进与教育协会和中国抗癌协会癌症康复与姑息治疗专业委员会组织相关专家基于现有的研究证据，结合中国的临床实践经验，总结了肺癌合并恶性胸腔积液诊疗的相关问题并提出共识意见。

本次共识共提出7条推荐意见，旨在规范肺癌合并恶性胸腔积液的诊断和治疗流程，以期为医师临床诊疗实践提供参考。

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3. 【2024CSCO指南会】刘卫平教授：《CSCO淋巴瘤诊疗指南2024》指导下的个体化治疗

此次淋巴瘤指南更新特别关注了中国研究者发起以及针对中国淋巴瘤患者人群的研究，例如，在套细胞淋巴瘤（MCL）领域，随着国内对新药研发的重视，多种BTK抑制剂尤其是我国自主研发的新一代BTK抑制剂泽布替尼和奥布替尼，已经逐渐被纳入指南专家推荐意见中，甚至纳入I级推荐。

对于复发难治性经典型霍奇金淋巴瘤，此版指南强调了自体造血干细胞移植的价值。除此之外，我们也高度重视免疫治疗，如PD-1单抗。在精准分层方面，此版指南也提供了根据不同危险因素进行分层治疗的指导。

除了诊疗规范化的大框架之外，在具体细节上也提供了很多指导。例如，对于双抗类等新药，我们在指南的治疗推荐表格中加入了这些新药

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4. 总生存率超70%，JAMA子刊发表晚期肺癌患者治疗新策略

度伐利尤单抗（durvalumab）是一种人免疫球蛋白G1单克隆抗体，它可选择性地与程序性细胞死亡配体-1（PD-L1）结合，阻断其与程序性细胞死亡-1（PD-1）和CD80的相互作用，从而增强T细胞活化并促进抗肿瘤反应。

PACIFIC试验将巩固度伐利尤单抗确定为不可切除的3期NSCLC患者放化疗后的标准治疗。近期发表于JAMA Network Open的一项研究（SPOTLIGHT）结果显示，放化疗后度伐利尤单抗治疗与较低的进展和/或死亡风险相关，该研究结果与3期PACIFIC试验一致。这项研究支持在放化疗后继续使用巩固度伐利尤单抗作为不可切除的3期NSCLC患者的标准治疗。（来源：医药观澜）

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5. 显著抑制肿瘤生长和转移！广州中医药大学发文：发现新型肿瘤抑制剂

近日，广州中医药大学研究团队在期刊《Journal of Experimental & Clinical Cancer Research》上发表了研究论文，题为“Chemotherapy-elicited extracellular vesicle CXCL1 from dying cells promotes triple-negative breast cancer metastasis by activating TAM/PD-L1 signaling”。

本研究表明在细胞外囊泡-死亡（EV-dead）或巨噬细胞缺失的情况下，CXCL1敲除或抑制显著抑制了EV-dead诱导的TNBC生长和转移。TPCA-1被筛选为一种有前途的靶向EV中CXCL1信号的抑制剂，以增强紫杉醇化疗的敏感性并抑制TNBC转移，而没有明显的毒性。（来源：转化医学网）

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6. 【AI】NCI研究人员开发了AI工具，或可更精确匹配肿瘤药物与患者

在一项概念验证研究中，美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发了一种人工智能（AI）工具，该工具使用肿瘤内单个细胞的数据来预测一个人的癌症是否会对特定药物产生反应。美国国立卫生研究院下属的国家癌症研究所（NCI）的研究人员于2024年4月18日在《Nature》上发表了他们的成果，并建议有一天可以使用此类单细胞RNA测序数据来帮助医生更准确地将癌症患者与对癌症有效的药物相匹配。

研究人员发现，如果只有一个克隆对特定药物有抗药性，即使所有其他克隆都有反应，患者也不会对该药物产生反应。此外，AI模型在24名接受非小细胞肺癌靶向治疗的患者的已公布数据中成功预测了耐药性的发展。

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责任编辑：肿瘤资讯-tcz
排版编辑：肿瘤资讯-tcz