在线版proceeedings of national academy of sciences（pnas）报道：dana-farber癌症研究中心的科学家们采用小型芯片对上千个基因的活动快速扫描，从而根据基因功能来鉴别新型肺癌，而不像以前一样在显微镜下按细胞形态分类。
 
　　研究者们说，对肺癌进行有效分型是研究的第一步，进一步的研究将试图开发出更精确的诊断工具，并能对头号癌症杀手进行更好的治疗。
 
　　由于在技术上将肿瘤分型是依据癌症细胞中上千基因的“开”和“关”，科学家们能捕捉到每个肿瘤类型的基因“信号”。使用这种信号可以将两种类型很相似但预后明显不同的肿瘤区别开来，从“信号”上可以区分出一种肿瘤患者要比另一种平均少存活1年半。科学家们也利用基因信号区分原发性肺癌和继发性肺癌（来自其他部位的转移肿瘤），这是目前的方法无法区分的。
 
　　在最常见的肺癌－腺癌中，“我们是首次发现一个新的生物学分型”，dana－farber和哈佛医学院的病理助教matthew meyerson博士说，“我们认为这种分型与临床相关”能帮助决定治疗方案。在2001年11月13日在线版的proceeedings of national academy of sciences（pnas）上，matthew博士是论文的第二作者，报告将于11月20日刊登在杂志的印刷版上。
 
　　第一作者是arindam bhattajee博士，美国meyerson实验室的博士后。其他的作者包括william g. rids博士；剑桥生物医药whitehead研究中心的儿科肿瘤专家todd r. golub博士；以及dana-farber和brigham women医院的david j. sugarbaker医生。

　　与其他肿瘤相比，例如血液系统肿瘤，肺癌很难分型，meyerson说，就连最有经验的病理学家也会得出不一致的结果。问题在于，肺癌与白血病或淋巴瘤相比，其独特的肿瘤标志物太少，或是几乎没有容易鉴定的鉴别标志。这也是专家们面对实体瘤的同样困难。
 
　　在肺癌的实验中，研究者们得到203个肺组织样本，其中的139个是腺癌。研究者从样本中抽提rna，放在包含1万2千6百个基因的基因芯片上，以确定活化和静默基因。

　　来自肿瘤样本的rna与芯片上的一些特定基因序列结合，由此可确定rna及其互补基因序列。计算机通过测量rna的荧光亮度，由此判断表达基因的活化。
 
　　经过复杂的数学分析后，肿瘤样本的基因图谱将通过图像显示进行并列比较。具有相同开－关模式基因的肿瘤被归到同一类别。一般情况下，由基因分析的肺癌主要类别与传统病理分类相符，golub说。

　　然而，“我们也发现目前常规方法不能鉴别的腺癌亚型，” 他说。迄今为止，只鉴定出c1，c2，c3和c4亚型。每一类型都是有非常活跃或及其不活跃的基因为标志，而且在生物学上，这四型都有不同的表现。
 
　　例如，c2型腺癌的患者比其他三类的存活更差：平均生存期为21个月，而从c1，c3或c4都有40.5个月的时间。此外，还能将与抽烟关联最弱的肿瘤分类出来。
 
　　由于分析结果显示不同类型的基因活性，研究者预想将来的药物可以对每个肿瘤的一个或多个基因而度身订做，且不伤害正常细胞。当然，这些想法目前还不是可以轻易就能实现的。

　　“我想强调一点，我们的这些分型还没有一个用于临床，在目前的病人身上也没有开始试验，”golub说。“我们非常小心，不希望在我们还没有完全清楚前就改变目前的治疗标准。”