舒尼替尼有医保一月多少钱?舒尼替尼耐药了怎么办?
舒尼替尼有医保一月多少钱?舒尼替尼耐药了怎么办?针对舒尼替尼在肾细胞癌治疗中出现的耐药问题,研究人员对耐药机制进行了深入分析,并试图寻找预测生物标志物以指导临床实践。多篇研究探讨了舒尼替尼耐药的分子机制和预测生物标志物,为克服舒尼替尼耐药提供了重要参考。
1、分子机制分析
多项研究表明,舒尼替尼耐药与多种分子机制密切相关。一项研究指出,肾细胞癌中的抗炎小体感应分子AIM2,在一种充分独立于炎症小体的方式下促进了肾细胞癌的进展和舒尼替尼耐药[1]。具体机制包括,AIM2促进了FOXO3a蛋白的磷酸化和蛋白酶体降解,降低了其对ACSL4的转录作用,从而抑制了铁死亡现象。此发现揭示了一条新的通过FOXO3a-ACSL4轴调控铁死亡的信号通路,为RCC的治疗提供了新思路。
另一项研究发现,核苷酸还原酶亚基M2(RRM2)在舒尼替尼耐药中起着关键作用[2]。研究指出,在舒尼替尼耐药的RCC细胞和患者组织中,RRM2的表达上调。RRM2通过稳定ANXA1并激活AKT信号通路,独立于其核苷酸还原酶活性,促进了RCC对舒尼替尼的耐药。此外,RRM2还调节抗肿瘤免疫应答,其敲除可以增强PD-1抑制剂对肾癌的抗肿瘤效果。这些研究结果表明,RRM2可能是RCC的一个有前景的治疗靶点。
此外,ZDHHC2介导AGK的棕榈酰化,激活AKT-mTOR信号通路,降低了肾细胞癌对舒尼替尼的敏感性[3]。研究显示,ZDHHC2过表达导致舒尼替尼耐药,并且ZDHHC2通过调节血管生成和细胞增殖在ccRCC中发挥作用。ZDHHC2介导AGK棕榈酰化促进AGK进入质膜并激活PI3K-AKT-mTOR信号通路,从而调节舒尼替尼的敏感性。这些研究结果揭示了ZDHHC2-AGK信号轴,为改善舒尼替尼在ccRCC中的抗肿瘤效果提供了新的候选治疗策略。
2、预测生物标志物研究
在研究中,还发现一些潜在的预测生物标志物与舒尼替尼耐药密切相关。例如,长链非编码RNA IGFL2-AS1被发现是肾细胞癌中耐受舒尼替尼治疗的驱动因子[4]。IGFL2-AS1在舒尼替尼耐药的RCC细胞中高度上调,并与清除细胞RCC接受舒尼替尼治疗的患者预后不良相关。IGFL2-AS1通过与hnRNPC结合,提高了TP53INP2的表达,增强了自噬过程,最终导致舒尼替尼耐药。同时,IGFL2-AS1通过hnRNPC包装进胞外囊泡,将舒尼替尼耐药信息传递给其他细胞。这一发现为开发新的治疗策略和预测舒尼替尼耐药性提供了有力依据。
3、舒尼替尼有医保一月多少钱?
舒尼替尼属于医保乙类药品,规格50mg*28粒,一盒价格约为12000元。一个月(按30天计算)的用量为1500mg,即需要30粒(约1.07盒)。如果完全自费,一个月的费用约为12740元(按1.1盒计算);但如果按照60%的报销比例计算,医保支付部分为7644元,患者自付部分为5096元。
舒尼替尼耐药了怎么办?对于舒尼替尼在肾细胞癌治疗中的耐药问题,研究人员在分子机制和预测生物标志物方面取得了重要进展,为克服舒尼替尼耐药提供了深入洞察和有力支持。
参考文献:
[1] AIM2 promotes renal cell carcinoma progression and sunitinib resistance through FOXO3a-ACSL4 axis-regulated ferroptosis. Int J Biol Sci 2023-02 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36923928/
[2] RRM2 Regulates Sensitivity to Sunitinib and PD-1 Blockade in Renal Cancer by Stabilizing ANXA1 and Activating the AKT Pathway. Adv Sci (Weinh) 2021-07 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34319001/
[3] ZDHHC2-Mediated AGK Palmitoylation Activates AKT-mTOR Signaling to Reduce Sunitinib Sensitivity in Renal Cell Carcinoma. Cancer Res 2023-Jun https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37078777/
[4] Extracellular Vesicle-Mediated Transfer of LncRNA IGFL2-AS1 Confers Sunitinib Resistance in Renal Cell Carcinoma. Cancer Res 2023-Jan https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36264173/
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