【大紀元2010年12月08日訊】(大紀元記者古惠珍編譯報導)醫療的基本原則是「首先，不要造成傷害。」然而，對於治療乳癌的醫生而言，這是知易行難。

據《每日科學》(ScienceDaily)報導，每年，幾乎有22,000位加拿大婦女被診斷罹患乳癌，她們的治療通常包含手術切除腫瘤，然後化療，以減少癌症的復發風險。但研究顯示，大多數早期乳癌的患者，手術後的化療是完全不必要的，因此做化療是弊大於利。

若能確定病人的癌症是否是復發高風險或低風險，將有助於醫生對低風險患者減少不必要的治療。這對病人的生活品質將可能會產生巨大的影響，也大大降低了醫療成本。

目前，大多數醫生使用病人的年齡和「腫瘤等級」來評估病人的預後(prognosis)，但這種方法並沒有奏效。現在，加拿大國家研究院(NRC)的研究人員開發了一種方法可測定哪些乳癌患者有較少疾病復發的風險。此方法的算法是在不同組別的病人，找到可以預測低風險腫瘤的準確性達 87~100 %之「基因表現特徵」或生物標記，使病人幾乎有可能排除不必要的化療。

加拿大蒙特利爾(Montreal)國家研究院生物技術研究所（NRC-BRI）的愛德恩．王(Edwin Wang)博士和他的同事的研究刊登在最近一期的《自然通訊》(Nature Communications)，他們利用超過1,000多名乳癌樣本的基因表現形式(gene expression profile)的已發表的數據。

他解釋:「每一種腫瘤有自己的基因表現形式，這可顯示病人的基因是如何變化」，「我們將這些數據與病人的預後的資料，如原發性腫瘤是否擴散，以及病人可存活多久，相結合而發展出我們的演算法。」

此時，加拿大國家研究院的團隊希望能夠看到此演算法應用在臨床上。國家研究院生物技術研究所的莫林．奧康納(Maureen O’Connor)博士共同撰寫了此研究說:「在智慧財產權上，我們有一個臨時專利，我們想獲得一家加拿大公司的許可，並把它變成一個成套設計」，「到目前為止，有多個公司感興趣。」

奧康納博士補充說，NRC的算法可以適用於其他類型的癌症，如普遍過度治療的前列腺癌。他說:「尤其是前列腺癌通常不是一個侵略性的疾病，但治療可能是極端的」，「我們想開發一個測試，關於病人的癌症是否是不具侵略性的，預測的準確性達百分之99，關於病人是否要立即進行治療，他們能做出最好的決定。」

未來，此演算法還可以幫助癌症患者的個人化治療的發展。王博士說：「平均而言，每一個癌症病人有14~16個突變的基因」，「基於其獨特的基因特徵，為了阻止每一個病人的癌症過程，我們希望能理解哪些基因突變是我們治療的標靶。」