Ung Thư Vú, Buồng Trứng và Prostate

Chia sẻ: Nguyen Uyen | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:5

Thêm vào BST

Báo xấu

43
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mutation cuả BRCA1, BRCA2 allele thấy trong ung thư vú, buồng trứng và prostate. Các tb có heterozygous BRCA mutations có thể mất wildtype allele, cho nên không sửa chữa được DNA, và vì thế tạo ra ung thư. Theory hiện tại về carcinogenesis cho rằng việc mất wild type allele (DNAREPAIR DEFECT) phải là một giai đoạn bắt buộc trong tiến trình ung thư. PARPs (PolyAdenosine diphosphate Ribose Polymerases) là multifunctional enzymes trong việc sửa chữa gẫy single stranded DNA. ...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ung Thư Vú, Buồng Trứng và Prostate

Ung Thư Vú, Buồng Trứng và Prostate Mutation cuả BRCA1, BRCA2 allele thấy trong ung thư vú, buồng trứng và prostate. Các tb có heterozygous BRCA mutations có thể mất wildtype allele, cho nên không sửa chữa được DNA, và vì thế tạo ra ung thư. Theory hiện tại về carcinogenesis cho rằng việc mất wild type allele (DNA- REPAIR DEFECT) phải là một giai đoạn bắt buộc trong tiến trình ung thư. PARPs (PolyAdenosine diphosphate Ribose Polymerases) là multifunctional enzymes trong việc sửa chữa gẫy single stranded DNA. Vì thế lý luận kế tiếp sẽ là tìm cách dùng PARPs để chữa ung thư qua việc sửa chưã DNA. Trong New Engl Jnl of Med ra ngày 9 tháng 7, 2009, các tác giả tại England (Royal Marsden/NIH cuả England) và The Netherlands Cancer Inst
đã cho biết clinical evaluation OLAPARIB, một chất có thể uống được, và là một PARP. Note riêng cuả NTM: Các tác giả chữa 60 bnhân, và đây chỉ là một Phase I study mà thôi. Table 3 trang 128 cho thấy adverse events nhận thấy khi dùng thuốc này. Tuy đây chỉ là một Phase I study, các thuốc này có thể mở một chân trời rất mới trong việc chữa trị ung thư. Trang 126, bảng số 1 cho thấy thuốc này được dùng cho các loại ung thư: Ovarian (35% số bnhân), vú (15%), colorectal (13%), số còn lại: sarcoma, Prostate, melanoma. Note: các thuốc chữa ung thư (và hầu như tất cả các thuốc mới trong medicine) đều phải qua 3 giai đoạn: phase I, phase II, phase III studies. Không thể đi vào chi tiết các phases này (xin coi các chapters nói về chemotherapy agents chẳng hạn). Nhưng một cách thực tiễn, để dễ nhớ khi đọc literature: Phase I : đi tìm side effects và toxicity, Phase II : xem thuốc đó hiệu quả với loại ung thư nào, Phase III: sau khi biết rõ thuốc đó hiệu nghiệm đặc thù cho một ung thư nào đó, lúc ấy mới so với một gold standard hiện tại.
Thí dụ: có một thuốc A, trong giai đoạn chưã thử cho thú vật (Preclinical trials), thấy có thể giết được ung thư. Lúc đó mới đưa lên các clinical trials: Clinical trial chia ra Phase I, II, III. Phase I: xem thuốc A liều lượng ra sao, con nguời có thể chịu đ ược không, chịu được ở liều như thế nào, side effects là gì? Phase II: sau khi đã tìm được liều lượng và biết được side effects, lúc đó mới đem thuốc A chữa cho tất cả các loại ung thư (vú, phổi, não, sarcoma, colorectal, renal, etc), xem thuốc này diệt được loại ung thư nào. Thí dụ sau phase II, tìm thấy thuốc A diệt đuợc ung thư vú, mà không có hiệu quả trong ung thư phổi, melanoma, sarcoma ...; lúc đó mới đem thuốc A sang phase III: chỉ dùng thuốc A để chữa ung thư vú thử xem sao. Phase III: Đem thuốc A so sánh với một "khuôn vàng thước ngọc" (gold standard) hiện tại: chẳng hạn so sánh thuốc A với combination có Taxol trong ung thư vú; rồi theo statistic và các double blind studies, mới công bố rằng thuốc A khá hơn thuốc cũ, hoặc thất bại (kém hơn thuốc cũ). Nếu khá hơn, toàn thế giới sẽ theo, và thuốc A trở thành một gold standard mới ...
Trên đây nói tóm tắt thế thôi, còn thì việc này được thực hành trong các fellowships, và các fellows đều đưa bnhân cuả mình vào các clinical trials, và theo dõi với các bnhân của những nhóm studies cuả thế giới. Các data và kết quả cuả clinical trials đều công bố dựa theo statistics, cho nên bắt buộc phải rành về statistics in biosciences. Chính vì thế, mới hy vọng có nhiều vị bàn về statistics in medicine. (Không rành về statistics, thì ít nhất không thể evaluate sự hiệu quả cuả việc chữa trị cuả chính mình - và quyết định cuả mình hoá ra chỉ dựa vào tình cảm (emotion) chứ không theo hard data). NTM Disclaimer: bài này qúy vị có thể phổ biến tự do, không cần xin phép tác giả (Nguyễn Tài Mai), chỉ cần đề: bài do BS Nguyễn Tài Mai, đăng trên diễn đàn y sĩ ngày 10 tháng 7 năm 2009 (tôi không giữ lại bản đã viết, cho nên nếu có câu hỏi xin kèm bài này để dẫn chứng). Việc chữa bệnh từng bệnh nhân riêng biệt dĩ nhiên hoàn toàn tùy thuộc y sĩ điều trị, y sĩ máu, y sĩ ung thư của trường hợp đó. Bs Nguyễn Tài Mai