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今天最有效的治疗癌症的方法是,使用基因技术研制出的抗癌药来治疗。
从机理上讲,是找到病变的基因,并且把相应的癌细胞杀死。
不过。
不同人即使得了同一种癌症,其癌细胞病变的基因也未必相同。
因此一种抗癌药可能对某些病人管用,但对其它病人不管用。
实际上,大部分医生在给癌症患者用药时,需要对患者进行基因比对,以确定是否能用某种抗癌药。
治疗癌症第二个难点,也是最根本的难点在于癌细胞本身的复制也会出错。
这一点并不难理解,基因在复制的过程中出了一次错,就会出第二次。
这样一来,原本管用的抗癌药就变得不管用了。
在抗癌药杀死癌细胞时,未必能把所有的都杀死。
剩下哪怕只有一个癌细胞未被杀死,它依然可以迅速繁殖,并且可能出现新的基因突变。
所以我们通常会听到这一类故事。
某个患有癌症的亲友,已经将病情控制了很长时间,突然一夜间复发,而且药物不起作用,很快便离世了。
这里面的原因就是基因的变化,让原有的抗癌药不灵了。
由于癌细胞基因的突变和人有关,而且可能一变再变。
因此想要彻底解决问题,就需要针对不同的患者设计特定的抗癌药,而且要根据患者癌细胞每一次新的变化研制新药。
也就是说,只要这个研制新药的速度,能够赶得上癌细胞的变化。
那么即使不能彻底杀死所有的癌细胞,患者仍然可以长期和癌症共存。
从理论上讲,这种方法是可行的。
但这样做的成本太高。
首先,要有一个专门的研发团队,围绕着每一个患者进行药品的研制,而且研发速度还要足够快。
其次,它的耗费至少是每人10亿美元。
所以这种看似可能的方法,不具备推广意义。
那么出路在哪呢?”
投影屏上显示出三个字:
大数据。
“目前我们已知的,各种可能导致肿瘤的基因错误不过在‘万’这个数量级,而已知的癌症不过在‘百’这个数量级。
也就是说,即使考虑到所有可能的恶性基因复制错误和各种癌症的组合,也不过是几百万到上千万种。
这个数量级在IT领域是非常小的,但在医学领域则近乎无穷大。
如果能利用大数据技术,在这不超过几千万种组合中,找到各种真正导致癌变的组合,并且对这样每一种组合都找到相应的药物,那么对于所有人可能的病变都能够治疗。
针对不同人的不同病变,只要从药品库中选一种药即可。
如此一来,便可以控制癌症了。
虽然这样成千上万种药总的研发成本不低,但如果分摊到全世界每一个癌症患者身上,就没那么高了。
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