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7.21每日资讯:2026 ESMO GI丨GALAXY研究OS结果重磅发布:ctDNA-MRD精准指导结直肠癌肝转移术后辅助化疗

07月20日
编译:肿瘤资讯
来源:肿瘤资讯

今日要闻

1. 2026 ESMO GI丨GALAXY研究OS结果重磅发布:ctDNA-MRD精准指导结直肠癌肝转移术后辅助化疗

2. Sci Adv | 陈居明课题组揭示组蛋白H2B致癌突变H2BE113K通过重塑染色质动态促进乳腺癌肺转移

3. 新药前沿齐亮相:2026 ESMO 大会血液肿瘤领域口头报告研究汇总

4. 2026 ESMO GI丨ORR 50%!Zoldronasib联合Daraxonrasib治疗KRAS G12D突变转移性胰腺癌展现强劲潜力

5. Nature Medicine重磅:泛癌种免疫疗效预测大模型COMPASS问世,精准揭示耐药机制

1. 2026 ESMO GI丨GALAXY研究OS结果重磅发布:ctDNA-MRD精准指导结直肠癌肝转移术后辅助化疗

2026年欧洲肿瘤内科学会胃肠肿瘤年会(ESMO GI)于西班牙巴塞罗那隆重举行。作为消化道肿瘤领域颇具影响力的国际学术盛会之一,本届年会公布了多项消化道肿瘤精准治疗的前沿进展。会议现场,来自日本兵库医科大学的Kozo Kataoka教授报告了“GALAXY研究中基于ctDNA的分子残留病灶(MRD)状态与结直肠癌肝转移(CRLM)切除术后辅助化疗总生存(OS)的关联分析”。该研究同期发表于JAMA Oncology。这一研究结果为长期悬而未决的CRLM术后辅助化疗获益人群筛选问题提供了循证证据。

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2. Sci Adv | 陈居明课题组揭示组蛋白H2B致癌突变H2BE113K通过重塑染色质动态促进乳腺癌肺转移

日,香港城市大学陈居明Kui Ming Chan团队在Science Advances 发表突破性成果H2BE113K mutation promotes breast cancer metastasis through modulating chromatin dynamics首次系统阐明了乳腺癌中H2BE113K突变如何通过重塑染色质可及性、改变染色质重塑复合物ISWI结合,进而特异性上调促癌基因(如G3BP2SEMA3C,最终显著驱动肿瘤肺转移。这项研究不仅填补了H2B致癌突变机制研究的空白,还为携带该突变的乳腺癌患者提供了潜在的治疗策略——靶向SMARCA5。(来源:BioArt)

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3. 新药前沿齐亮相:2026 ESMO 大会血液肿瘤领域口头报告研究汇总

2026年10月23日-27日,备受全球肿瘤医者瞩目的 2026欧洲肿瘤内科学会(ESMO)年会将于西班牙马德里隆重召开。作为全球肿瘤学界极具影响力的顶尖学术盛会,每年都会集中发布改写临床诊疗格局的前沿重磅研究,是把握领域创新风向的核心窗口。当地时间7月17日,ESMO官网公布了本届大会非LBA类摘要标题。血液肿瘤领域,多项研究入选Proffered Paper专场,【肿瘤资讯】小编特对主要研究进行整理,抢先解锁血液肿瘤治疗全新突破方向。

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4. 2026 ESMO GI丨ORR 50%!Zoldronasib联合Daraxonrasib治疗KRAS G12D突变转移性胰腺癌展现强劲潜力

2026年欧洲肿瘤内科学会胃肠道肿瘤大会(ESMO GI)于德国慕尼黑隆重举行。作为消化道肿瘤领域颇具影响力的国际学术盛会之一,本届年会公布了多项胰腺癌精准治疗的重磅研究成果。继今年ASCO年会上,口服泛RAS抑制剂Daraxonrasib在转移性胰腺癌患者中带来令人振奋的III期临床结果后,ESMO GI会议现场,来自美国约翰霍普金斯大学西德尼·金梅尔综合癌症中心的Nilofer S. Azad教授报告了“9805-001 I期研究中Zoldronasib(RMC-9805)联合Daraxonrasib(RMC-6236)在二线及以上KRAS G12D突变转移性胰腺癌患者中的安全性和有效性数据”。该研究为KRAS G12D突变胰腺癌的后线治疗带来了令人振奋的新选择。

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5. Nature Medicine重磅:泛癌种免疫疗效预测大模型COMPASS问世,精准揭示耐药机制

以PD-1/PD-L1和CTLA-4抑制剂为代表的免疫检查点抑制剂(ICIs)重塑了肿瘤治疗格局,但无论在晚期后线还是围术期治疗中,临床获益的异质性依然显著。精准筛选潜在获益人群、规避无效治疗带来的时间与进展风险,是当前临床肿瘤学界亟待解决的关键问题。然而,传统的单维度指标(如PD-L1、TMB)在跨癌种、跨疗法评估时泛化能力往往存在不足,难以满足真实世界中复杂的伴随诊断需求。


为克服这一临床局限,2026年7月3日,Nature Medicine(IF=58.7)在线发表了一项重磅突破。哈佛医学院生物医学信息学系 Marinka Zitnik 教授团队与罗氏创新中心早期临床开发部 Daniel Marbach 博士团队联合研发了泛癌种疗效预测AI大模型——COMPASS。

该模型基于创新的“概念瓶颈Transformer”架构,直接从患者的大宗转录组(Bulk RNA-seq)数据中提取并解码出44维具有生物学可解释性的肿瘤免疫微环境(TIME)概念空间。COMPASS在预测精度上显著优于22种主流算法,成功克服了传统标志物的泛化局限。更重要的是,该模型实现了面向未知临床场景的“零样本推断”,并能为患者输出具备高度病理生理学解释性的定量化个性化耐药图谱,从而为精准免疫联合方案的选择提供了极为可靠的决策支持工具。

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