發(fā)布時間：2018-07-04 22:04

  本文選題：肺腫瘤 + 表皮生長因子受體��； 參考：《中國肺癌雜志》2017年06期

【摘要】：靶向藥物表皮生長因子受體酪氨酸激酶抑制劑(epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitor,EGFR-TKI)改變了非小細胞肺癌的治療格局,研究表明只有EGFR敏感突變?nèi)巳耗軓闹蝎@益。EGFR突變檢測的主流方法是針對EGFR的DNA序列進行分析,標本可以是手術(shù)或穿刺獲取的肺癌組織、胸水腫瘤細胞、循環(huán)腫瘤細胞、外周血游離DNA,其最大的缺點是無法分析EGFR突變的異質(zhì)性。針對EGFR在蛋白質(zhì)水平進行突變檢測分析的技術(shù)尚不成熟,但隨著分子影像學(xué)的發(fā)展,基于正電子發(fā)射型計算機斷層顯像(positron emission computed tomography,PET)-計算機斷層掃描(computed tomography,CT)的靶向EGFR分子探針的研發(fā),使得在體檢測肺癌組織的EGFR突變狀態(tài)成為了可能,而且可以檢測EGFR突變的異質(zhì)性。本文綜述了目前靶向EGFR突變的分子探針的研究結(jié)果及進展。
[Abstract]:EGFR-TKI, an inhibitor of epidermal growth factor receptor tyrosine kinase (epidermal growth factor receptor tyrosine kinase), changed the treatment pattern of non-small cell lung cancer (NSCLC). Studies have shown that only the EGFR sensitive mutation population can benefit from the detection of EGFR mutation. The main method for detecting EGFR mutation is to analyze the DNA sequence of EGFR. Samples can be obtained from lung cancer, pleural effusion tumor cells, circulating tumor cells. The biggest disadvantage of free DNA in peripheral blood is that it can not analyze the heterogeneity of EGFR mutation. However, with the development of molecular imaging, computed tomographic tomography (PET) -computed tomography CT (computed tomographic CT) targeted EGFR-targeted molecular probes have been developed, which is still not mature for the detection and analysis of mutations at protein level, but with the development of molecular imaging, the molecular probe was developed based on positron emission tomography (PET) and computed tomography (CT). It is possible to detect EGFR mutation status in lung cancer tissue in vivo and to detect the heterogeneity of EGFR mutation. In this paper, the research results and progress of molecular probes targeting EGFR mutations are reviewed.
【作者單位】： 中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院腫瘤中心;中國人民解放軍總醫(yī)院核醫(yī)學(xué)科;中南大學(xué)湘雅三醫(yī)院醫(yī)學(xué)實驗中心;
【基金】：湖南省科技計劃項目應(yīng)用基礎(chǔ)研究重點項目基金(No.2016JC2064)資助~~
【分類號】：R734.2

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9 鄭穎t，

本文編號：2097632