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【第五届协和国际淋巴肿瘤研讨会】许彭鹏教授：创新驱动DLBCL治疗突破，精准治疗助力患者高质量生存

11月20日

来源：肿瘤资讯

2024年11月8日至10日，“第五届协和国际淋巴肿瘤研讨会”在天津隆重召开。本次会议汇聚了全球众多顶尖专家学者，重点聚焦淋巴瘤、多发性骨髓瘤、急慢性淋巴细胞白血病等血液系统肿瘤，旨在深入了解这些疾病在基础研究、转化医学和临床治疗方面的最新进展与发展趋势，并探讨国际合作的可行性。【肿瘤资讯】特别邀请了上海交通大学医学院附属瑞金医院许彭鹏教授围绕人工智能以及弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）治疗新进展进行分享，详情如下。

许彭鹏

副主任医师、医学博士、硕士生导师

上海交通大学医学院附属瑞金医院血液科
美国内布拉斯加大学医学院访问学者
中华医学会血液学分会淋巴细胞疾病学组秘书
中国临床肿瘤学会抗白血病及抗淋巴瘤联盟青年委员
上海市抗癌协会淋巴瘤专业委员会青年委员会副主委
上海市医学会血液学分会青年委员
上海市血液内科临床质量控制中心秘书兼评审专家
上海市第八批援藏干部人才，曾任西藏自治区日喀则市人民医院血液科主任、中心实验室副主任
第一或通讯作者在《Lancet Haematology》《Cancer Cell》等国际知名期刊发表论文30余篇

携手科技与创新：DLBCL治疗策略的升级与临床应用前景

许彭鹏教授：近年来，DLBCL的研究进展显著，尤其是在其发病机制方面。本团队一直专注于这一领域的探索，且这一研究方向在国际上也得到了越来越多的关注。目前，研究者们采用多组学手段，诸如二代测序、RNA测序、单细胞分析，甚至空间组学等技术，来揭示DLBCL在治疗过程中出现进展、复发或耐药的相关机制。这些机制为研究者设计更加优化的DLBCL治疗方案提供了宝贵的指导。

在目前的研究方向中，有一些潜力较大的治疗策略。例如，对于初治的DLBCL患者，研究者可能会在经典的治疗框架基础上，联合一些靶向治疗药物，如R-CHOP+X方案，来进行治疗。通过这种方式，研究者可以针对DLBCL患者在治疗过程中出现的主要发病和耐药机制进行靶向干预，从而期望提高治疗效果。

对于老年DLBCL患者，过去一直缺乏低毒高效的治疗手段。随着对老年患者的认知不断深入，研究者逐渐明确老年DLBCL患者在基因突变方面存在特征性，同时免疫微环境常处于抑制状态。针对这一特点，团队设计了相应的靶向治疗方案，如BTK抑制剂联合R2方案。这些治疗手段有助于改善那些虚弱、不适合标准化疗的老年DLBCL患者的疗效，进而提高治疗效果。

除了针对初治DLBCL患者的治疗尝试外，细胞免疫治疗，特别是CAR-T细胞疗法、NK细胞疗法等，也在DLBCL的治疗中展现了未来发展的潜力。我相信，随着研究的深入，未来这些治疗手段有望更早地应用于临床，并覆盖更多DLBCL患者群体，从而帮助患者实现更高的治愈率。

人工智能与多组学结合：加速DLBCL精准治疗的跨越式发展

许彭鹏教授：在DLBCL的转化研究中，研究者们往往采用多组学的研究手段。正如刚才所提到的，这些手段可能包括DNA层面的分析、RNA层面的研究，此外还涉及单细胞层面的探索。随着研究的深入，影像组学也开始被纳入其中，结合DLBCL患者的病史，当前的组学数据维度可谓日益丰富。

面对如此海量的数据，传统的人工处理方式已经难以满足研究需求。这也是为什么人工智能技术，特别是深度学习技术，可能在未来的DLBCL研究中占据越来越重要的位置。通过人工智能，尤其是深度学习方法，研究者可以进一步深入理解DLBCL多组学数据。目前，在赵维莅院长的领导下，本团队正在进行大数据与人工智能相关的研究。通过结合多组学数据，团队已经能够发现一些新的生物标志物，而这些生物标志物在未来的DLBCL诊治过程中，有可能帮助判断患者的预后，或者辅助临床医生在治疗过程中联合新型靶向药物，为复发耐药的DLBCL患者提供更好的治疗策略。

我相信，随着深度学习和人工智能技术的进一步普及，这些技术将在未来的DLBCL诊治过程中得到快速而广泛的应用，且有潜力改变DLBCL治疗的格局，带来前所未有的临床突破。

面向未来：人工智能助力DLBCL精准治疗的转化医学新路径

许彭鹏教授：展望未来，DLBCL研究的重点人群仍然是那些在当前治疗过程中未能实现治愈的患者，尤其是临床上常见的高危患者群体。例如，携带TP53突变的患者、双打击患者，以及免疫微环境呈现冷肿瘤状态的患者，这些群体可能是临床治疗中的难点。

对于如何突破这些高危DLBCL患者在治疗中的瓶颈，进行更深入的机制研究将是解决这一问题的关键。目前，本团队也已经在开展针对这些患者的转化医学研究，通过多组学手段探究这类患者的分子生物学特征。只有深入理解这些高危DLBCL患者的发病机制和耐药机制，才能为其制定更加精准的治疗方案。

未来，随着DLBCL肿瘤细胞的单细胞测试技术和微环境研究的进一步发展，我们相信对DLBCL的认识将会更加深入。在面对海量数据的挑战时，人工智能的辅助将为研究者提供重要支持，帮助梳理出在DLBCL治疗中最关键的因素，这些因素可能成为突破治疗瓶颈的关键。目前，本团队已经在这一领域开展了一些初步尝试，未来将进行更多的探索。我们希望尽快将这些转化医学的成果带给全国乃至全世界的DLBCL患者，为其带来更好的治疗前景。

责任编辑：肿瘤资讯-cherry
排版编辑：肿瘤资讯-g