医学毕业论文例文

医学毕业论文例文一.摘要

近年来，随着医学技术的不断进步和医疗模式的转变，精准医疗在肿瘤治疗领域展现出显著的应用价值。本研究以某三甲医院肿瘤科2018至2023年收治的120例肺癌患者为研究对象，旨在探讨基于基因组测序的个体化化疗方案对肺癌患者临床疗效及生活质量的影响。研究采用前瞻性队列设计，将患者分为常规治疗组（对照组）和基因组测序指导下的个体化化疗组（观察组），每组60例。对照组患者接受标准化疗方案，而观察组患者在治疗前均进行全外显子组测序，根据基因检测结果调整化疗药物及剂量。主要观察指标包括治疗反应率、无进展生存期（PFS）、总体生存期（OS）以及生活质量评分（QOL）。通过Kaplan-Meier生存分析和Cox比例风险模型进行统计学分析。结果显示，观察组患者的治疗反应率（76.7%vs53.3%）和PFS（中位时间11.2个月vs7.8个月）均显著优于对照组（P<0.05），而OS差异虽未达到统计学显著性（P=0.07），但趋势更为有利。此外，观察组患者的QOL评分在治疗3个月和6个月后均显著高于对照组（P<0.01）。研究还发现，特定基因突变（如EGFR、ALK）的存在与更好的治疗反应相关。结论表明，基于基因组测序的个体化化疗方案能够显著提高肺癌患者的治疗疗效和生活质量，为临床肿瘤治疗提供了新的循证依据，尤其适用于存在驱动基因突变的患者群体。

二.关键词

肺癌；基因组测序；个体化化疗；生存分析；生活质量

三.引言

肺癌作为全球最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率持续攀升，严重威胁人类健康。根据世界卫生国际癌症研究机构（IARC）2020年的统计数据，全球新增肺癌病例约220万，死亡病例近180万，其中约80%的病例发生在发展中国家。近年来，尽管手术、放疗和化疗等传统治疗手段取得了长足进步，但晚期肺癌患者的整体预后仍不理想，5年生存率长期徘徊在15%-20%左右。这一严峻形势主要归因于肺癌治疗的固有局限性，包括药物耐药性、毒性反应累积以及肿瘤异质性等问题。

传统化疗方案通常基于“一刀切”的理念，即对所有患者采用统一的药物组合和剂量，而忽略了肿瘤生物学行为的个体差异。这种模式在部分患者中可能因药物选择不当而效果不佳，而在另一些患者中则可能因剂量过大导致严重的毒副作用，如骨髓抑制、恶心呕吐和肝肾功能损害等。近年来，随着分子生物学技术的飞速发展，基因组测序技术逐渐成熟并应用于临床，为肺癌的精准治疗奠定了基础。通过分析肿瘤的基因突变、扩增、缺失等分子特征，可以识别驱动基因突变（如EGFR、ALK、ROS1等）和生物标志物，从而指导个体化治疗方案的选择。

个体化化疗的核心在于根据患者的分子特征优化药物选择和剂量，以达到最佳的治疗效果和最低的毒副作用。多项前瞻性研究已证实，针对EGFR突变阳性的非小细胞肺癌（NSCLC）患者，靶向药物如吉非替尼、厄洛替尼和阿法替尼等相较于传统化疗具有更高的治疗反应率和更长的PFS。同样，ALK融合阳性的患者接受克唑替尼等靶向治疗也能获得显著的临床获益。然而，如何将基因组测序结果与化疗方案有效结合，以及其在不同亚组患者中的长期疗效和安全性如何，仍是当前临床研究面临的重要挑战。

本研究聚焦于基因组测序指导下的个体化化疗方案在肺癌治疗中的应用效果。通过对比基因组测序组与常规治疗组患者的临床结局，旨在明确该策略对患者治疗反应、生存时间和生活质量的影响，并为临床实践提供循证医学支持。具体而言，本研究提出以下假设：1）基于基因组测序的个体化化疗方案能够提高肺癌患者的治疗反应率和PFS；2）该方案可显著改善患者的治疗相关毒副作用和长期生活质量；3）特定基因突变状态与临床疗效存在显著相关性。通过解决这些问题，本研究有望为肺癌的精准治疗提供新的思路和方法，推动临床实践模式的变革。

四.文献综述

肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，其中非小细胞肺癌（NSCLC）约占80%。传统治疗手段如手术、放疗和化疗在肺癌治疗中发挥了重要作用，但晚期或转移性NSCLC患者的治疗效果仍不尽人意，预后较差。近年来，随着分子生物学和基因组学技术的快速发展，精准医疗在肺癌治疗中的应用逐渐受到关注，尤其是基于基因组测序的个体化治疗策略，为改善患者预后提供了新的可能性。

基因组测序技术的应用为肺癌的精准治疗奠定了基础。多项研究表明，通过分析肿瘤的基因突变、扩增、缺失等分子特征，可以识别驱动基因突变（如EGFR、ALK、ROS1等）和生物标志物，从而指导个体化治疗方案的选择。例如，EGFR突变阳性的NSCLC患者接受EGFR-TKIs（表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂）治疗，其治疗反应率和生存期均显著优于传统化疗。同样，ALK融合阳性的患者接受ALK抑制剂治疗也能获得显著的临床获益。这些研究成果为肺癌的精准治疗提供了有力证据，推动了靶向治疗在临床实践中的应用。

个体化化疗方案的探索也是近年来研究的热点。与传统的“一刀切”化疗模式相比，个体化化疗方案基于患者的基因组特征和肿瘤生物学行为，优化药物选择和剂量，以达到最佳的治疗效果和最低的毒副作用。多项研究显示，基于基因组测序的个体化化疗方案能够提高肺癌患者的治疗反应率和生存期。例如，一项针对晚期NSCLC患者的前瞻性研究显示，接受基因组测序指导的个体化化疗方案的患者，其治疗反应率和PFS均显著优于接受标准化疗的患者。此外，该研究还发现，个体化化疗方案能够显著降低治疗相关的毒副作用，提高患者的生活质量。

然而，尽管基因组测序技术在肺癌治疗中的应用取得了显著进展，但仍存在一些研究空白和争议点。首先，基因组测序的成本较高，限制了其在临床实践中的广泛应用。其次，基因组测序结果的解读和临床应用仍需进一步规范，以确保其准确性和可靠性。此外，不同基因突变状态与临床疗效的关系仍需深入研究，以优化个体化治疗方案的选择。

此外，基因组测序指导下的个体化化疗方案的长期疗效和安全性仍需进一步验证。虽然多项短期研究显示该方案能够提高患者的治疗反应率和生存期，但其长期疗效和安全性仍需长期随访和大规模临床研究来证实。此外，如何将基因组测序结果与其他临床参数（如肿瘤负荷、免疫状态等）结合，以制定更全面的个体化治疗方案，也是当前研究面临的重要挑战。

五.正文

本研究旨在探讨基于基因组测序的个体化化疗方案对肺癌患者临床疗效及生活质量的影响。研究采用前瞻性队列设计，将120例肺癌患者分为常规治疗组（对照组）和基因组测序指导下的个体化化疗组（观察组），每组60例。研究遵循赫尔辛基宣言，并获得医院伦理委员会批准（批准号：2023-0501），所有患者均签署知情同意书。

###1.研究对象

####1.1纳入标准

1.经病理学或细胞学确诊为肺癌；

2.年龄≥18岁；

3.ECOG体能状态评分为0-2分；

4.处于化疗适应症；

5.患者同意参与本研究并签署知情同意书。

####1.2排除标准

1.合并其他恶性肿瘤；

2.存在严重心、肝、肾功能不全；

3.近期接受过放疗、化疗或其他抗肿瘤治疗；

4.存在精神疾病或认知障碍，无法配合研究。

###2.研究方法

####2.1基因组测序

观察组患者在接受化疗前均进行全外显子组测序（WES），采用IlluminaHiSeqXTen平台进行测序，测序深度均达到200X。测序数据经过质控、比对和变异检测，最终筛选出与肺癌治疗相关的基因突变，包括EGFR、ALK、ROS1、KRAS、TP53等。

####2.2治疗方案

####2.2.1对照组

对照组患者接受标准化疗方案，即培美曲塞联合顺铂（PE方案），具体剂量为：培美曲塞800mg/m²，静脉滴注，第1天；顺铂80mg/m²，静脉滴注，第1-3天。每3周为一个周期，连续治疗4-6个周期。

####2.2.2观察组

观察组患者在基因组测序结果指导下制定个体化化疗方案。根据基因检测结果，选择合适的靶向药物联合化疗。例如：

1.EGFR突变阳性：接受EGFR-TKIs（如吉非替尼或厄洛替尼）联合化疗；

2.ALK融合阳性：接受ALK抑制剂（如克唑替尼）联合化疗；

3.其他基因突变：根据具体突变类型选择相应的靶向药物或化疗方案。

###3.观察指标

####3.1主要观察指标

1.治疗反应率（RR）：完全缓解（CR）+部分缓解（PR）；

2.无进展生存期（PFS）：从治疗开始到疾病进展或死亡的时间；

3.总体生存期（OS）：从治疗开始到死亡的时间；

4.生活质量评分（QOL）：采用KPS评分评估。

####3.2次要观察指标

1.血常规指标：白细胞计数、血小板计数、血红蛋白；

2.肝肾功能指标：ALT、AST、BUN、Cr；

3.治疗相关毒副作用：恶心、呕吐、腹泻、骨髓抑制等。

###4.统计学分析

采用SPSS25.0软件进行统计学分析，计量资料采用均数±标准差（x̄±s）表示，采用t检验比较两组间差异；计数资料采用百分比表示，采用χ²检验比较两组间差异。生存分析采用Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型进行评估。P<0.05为差异有统计学意义。

###5.结果

####5.1患者基线特征

两组患者的年龄、性别、肿瘤分期、病理类型等基线特征差异无统计学意义（表1）。

表1患者基线特征

|特征|对照组（n=60）|观察组（n=60）|P值|

|------------|------------|------------|----|

|年龄（岁）|58.5±7.2|59.1±6.8|0.42|

|男性（例）|35|32|0.35|

|肺腺癌（例）|45|43|0.61|

|肺鳞癌（例）|15|17|0.54|

|III期（例）|28|30|0.51|

|IV期（例）|32|30|0.42|

####5.2治疗反应率

观察组患者的治疗反应率为76.7%（46/60），显著高于对照组的53.3%（32/60）（χ²=4.32，P=0.04）（表2）。

表2患者治疗反应率

|组别|CR（例）|PR（例）|RR（%）|P值|

|----------|-------|-------|------|----|

|对照组|5|27|53.3|0.04|

|观察组|12|34|76.7||

####5.3无进展生存期（PFS）

观察组患者的PFS中位时间为11.2个月，显著优于对照组的7.8个月（Kaplan-Meier生存分析，P=0.03）（1）。

1患者无进展生存期生存曲线

####5.4总体生存期（OS）

观察组患者的OS中位时间为23.5个月，对照组为20.1个月，虽然趋势更有利，但差异无统计学意义（Kaplan-Meier生存分析，P=0.07）（2）。

2患者总体生存期生存曲线

####5.5生活质量评分（QOL）

治疗3个月和6个月后，观察组患者的KPS评分显著高于对照组（P<0.01）（表3）。

表3患者生活质量评分

|时间|对照组（KPS评分）|观察组（KPS评分）|P值|

|------|---------------|---------------|----|

|3个月|65.2±8.3|72.5±7.6|<0.01|

|6个月|63.8±9.1|70.3±8.4|<0.01|

####5.6毒副作用

观察组患者的恶心、呕吐、腹泻等消化道反应发生率显著低于对照组（P<0.05），而骨髓抑制发生率两组间差异无统计学意义（表4）。

表4患者治疗相关毒副作用

|毒副作用|对照组（例）|观察组（例）|P值|

|--------|-------|-------|----|

|恶心|25|12|<0.05|

|呕吐|18|7|<0.05|

|腹泻|15|5|<0.05|

|骨髓抑制|20|18|0.42|

###6.讨论

本研究结果显示，基于基因组测序的个体化化疗方案能够显著提高肺癌患者的治疗反应率和无进展生存期，并改善患者的生活质量，同时降低治疗相关的毒副作用。这些发现与既往研究结果一致，进一步证实了基因组测序在肺癌精准治疗中的应用价值。

####6.1治疗反应率与无进展生存期

观察组患者的治疗反应率和PFS显著优于对照组，这主要归因于个体化化疗方案能够针对患者的基因突变状态选择最合适的药物，从而提高治疗效果。例如，EGFR突变阳性的患者接受EGFR-TKIs治疗，ALK融合阳性的患者接受ALK抑制剂治疗，均能获得显著的临床获益。这些结果提示，基因组测序指导下的个体化化疗方案能够有效提高肺癌患者的治疗疗效。

####6.2生活质量评分

观察组患者在治疗3个月和6个月后的KPS评分显著高于对照组，这表明个体化化疗方案能够更好地改善患者的生活质量。这主要归因于个体化化疗方案能够降低治疗相关的毒副作用，提高患者的耐受性。例如，观察组患者的恶心、呕吐、腹泻等消化道反应发生率显著低于对照组，这表明个体化化疗方案能够更好地保护患者的器官功能，提高患者的生活质量。

####6.3毒副作用

观察组患者的骨髓抑制发生率与对照组差异无统计学意义，这可能与样本量较小有关。未来需要更大规模的研究来进一步验证个体化化疗方案的长期安全性。

####6.4研究局限性

本研究存在一些局限性：1）样本量较小，可能影响研究结果的可靠性；2）随访时间较短，无法评估个体化化疗方案的长期疗效和安全性；3）未纳入所有相关的基因突变类型，可能影响研究结果的全面性。

###7.结论

基于基因组测序的个体化化疗方案能够显著提高肺癌患者的治疗反应率和无进展生存期，并改善患者的生活质量，同时降低治疗相关的毒副作用。本研究为肺癌的精准治疗提供了新的循证依据，推动临床实践模式的变革。未来需要更大规模、更长时间的研究来进一步验证个体化化疗方案的长期疗效和安全性。

六.结论与展望

本研究通过前瞻性队列设计，对比分析了基因组测序指导下的个体化化疗方案与常规化疗方案在肺癌患者治疗中的临床疗效及生活质量影响，取得了具有显著意义的成果。研究结果显示，接受基因组测序并据此制定个体化化疗方案的观察组患者，在治疗反应率、无进展生存期以及生活质量方面均表现出明显优于对照组的倾向，尤其在治疗反应率和无进展生存期上达到了统计学显著性。这些发现不仅验证了基因组测序在肺癌精准治疗中的潜力，也为临床医生提供了优化治疗方案的重要参考依据。

###1.研究结果总结

####1.1治疗反应率显著提高

观察组患者的治疗反应率（76.7%）显著高于对照组（53.3%），差异具有统计学意义（P=0.04）。这一结果提示，基于基因组测序的个体化化疗方案能够更精准地针对患者的肿瘤生物学特性，选择最有效的药物组合和剂量，从而提高治疗的有效性。例如，对于EGFR突变阳性的患者，使用EGFR-TKIs药物能够显著提高治疗反应率；对于ALK融合阳性的患者，使用ALK抑制剂也能够取得良好的治疗效果。这些发现与既往多项研究结果一致，进一步证实了基因组测序在肺癌精准治疗中的价值。

####1.2无进展生存期显著延长

观察组患者的无进展生存期（中位时间11.2个月）显著优于对照组（中位时间7.8个月），差异具有统计学意义（P=0.03）。这一结果提示，个体化化疗方案能够更有效地抑制肿瘤的生长和扩散，延长患者的无进展生存期。这主要归因于个体化化疗方案能够针对患者的基因突变状态选择最合适的药物，从而提高治疗效果，延缓肿瘤的进展。

####1.3生活质量显著改善

治疗3个月和6个月后，观察组患者的KPS评分显著高于对照组（P<0.01），这表明个体化化疗方案能够更好地改善患者的生活质量。这主要归因于个体化化疗方案能够降低治疗相关的毒副作用，提高患者的耐受性。例如，观察组患者的恶心、呕吐、腹泻等消化道反应发生率显著低于对照组，这表明个体化化疗方案能够更好地保护患者的器官功能，提高患者的生活质量。

####1.4总体生存期趋势有利

观察组患者的总体生存期（中位时间23.5个月）虽然略优于对照组（中位时间20.1个月），但差异未达到统计学意义（P=0.07）。这可能与样本量较小、随访时间较短有关。未来需要更大规模、更长时间的исследования来进一步验证个体化化疗方案的长期疗效。

####1.5毒副作用发生率降低

观察组患者的恶心、呕吐、腹泻等消化道反应发生率显著低于对照组（P<0.05），而骨髓抑制发生率两组间差异无统计学意义（P=0.42）。这表明个体化化疗方案能够降低治疗相关的毒副作用，提高患者的耐受性。未来需要进一步研究个体化化疗方案的长期安全性。

###2.研究建议

基于本研究的发现，提出以下建议：

####2.1推广基因组测序在肺癌治疗中的应用

基因组测序技术已经显示出在肺癌精准治疗中的巨大潜力。建议医疗机构加大对基因组测序技术的投入，降低测序成本，提高测序效率，使更多患者能够受益于精准治疗。同时，需要加强对临床医生的培训，提高其对基因组测序结果的解读能力，以便更好地将基因组测序结果应用于临床实践。

####2.2制定个体化化疗方案的临床指南

建议根据本研究的发现和其他相关研究成果，制定个体化化疗方案的临床指南，为临床医生提供更明确的指导。指南应包括基因组测序的适应症、测序流程、结果解读以及个体化化疗方案的选择等内容，以规范个体化化疗方案的应用，提高治疗效果。

####2.3开展更大规模、更长时间的临床试验

本研究样本量较小，随访时间较短，未来需要开展更大规模、更长时间的临床试验来进一步验证个体化化疗方案的长期疗效和安全性。同时，需要纳入更多类型的基因突变，以更全面地评估个体化化疗方案的应用价值。

####2.4加强多学科合作

肺癌的精准治疗需要多学科合作，包括肿瘤内科、肿瘤外科、肿瘤放疗科、病理科、基因测序中心等。建议加强各学科之间的合作，建立多学科诊疗团队（MDT），共同制定患者的治疗方案，以提高治疗效果。

###3.研究展望

随着基因组测序技术的不断发展和完善，以及生物信息学、等技术的应用，肺癌的精准治疗将迎来更加广阔的发展前景。未来，个体化化疗方案将更加成熟和完善，能够更有效地治疗肺癌患者，提高患者的生活质量，延长患者的生存期。

####3.1辅助基因组测序结果解读

技术可以辅助临床医生解读基因组测序结果，提高解读的准确性和效率。例如，可以通过机器学习算法分析大量的基因组数据，识别出与肺癌治疗相关的基因突变，并为临床医生提供治疗建议。

####3.2新型靶向药物和免疫疗法的开发

随着对肺癌分子机制的深入研究，将会有更多新型靶向药物和免疫疗法进入临床应用。这些新型药物将能够更有效地治疗肺癌患者，提高患者的治疗效果和生活质量。

####3.3肿瘤液体活检的应用

肿瘤液体活检是一种非侵入性的检测方法，可以检测血液、尿液等体液中的肿瘤细胞或肿瘤DNA。肿瘤液体活检可以实时监测患者的肿瘤负荷和治疗反应，为临床医生提供更及时的治疗决策依据。

####3.4肿瘤免疫治疗的联合应用

肿瘤免疫治疗是一种新型的治疗方法，可以激活患者自身的免疫系统来攻击肿瘤细胞。肿瘤免疫治疗可以与靶向治疗、化疗等传统治疗方法联合应用，提高治疗效果。

####3.5个体化预防策略的制定

基于基因组测序结果，可以制定个体化预防策略，预防肺癌的发生。例如，对于存在肺癌易感基因突变的人群，可以建议其进行更频繁的肺癌筛查，以及采取更严格的肺癌预防措施。

###4.总结

本研究结果表明，基于基因组测序的个体化化疗方案能够显著提高肺癌患者的治疗反应率和无进展生存期，并改善患者的生活质量。这为肺癌的精准治疗提供了新的循证依据，推动临床实践模式的变革。未来，随着基因组测序技术的不断发展和完善，以及生物信息学、等技术的应用，肺癌的精准治疗将迎来更加广阔的发展前景。通过推广基因组测序在肺癌治疗中的应用，制定个体化化疗方案的临床指南，开展更大规模、更长时间的临床试验，加强多学科合作，以及开发新型靶向药物和免疫疗法，肿瘤液体活检的应用，肿瘤免疫治疗的联合应用，制定个体化预防策略等措施，将能够更有效地治疗肺癌患者，提高患者的生活质量，延长患者的生存期，最终实现肺癌的精准治疗和个体化管理。

通过本研究的开展，我们更加深刻地认识到精准医疗在肺癌治疗中的重要性。未来，我们需要继续努力，不断探索和改进肺癌的精准治疗方法，为肺癌患者带来更多希望和帮助。

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25.Socinski,M.A.,O’Malley,J.P.,&Garon,E.B.(2020).Therapeuticlandscapeofadvancednon–smallcelllungcancer.JournalofClinicalOncology,38(34),3555-3566.

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27.Socinski,M.A.,Garon,E.B.,Shaw,A.T.,etal.(2020).Atezolizumabpluschemotherapyforlocallyadvanced,unresectableormetastaticnon–smallcelllungcancer.TheLancet,395(10227),1829-1840.

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29.Herbst,R.S.,gettinger,S.N.,andanso,J.,etal.(2020).Nivolumabplusipilimumabversuschemotherapyinpreviouslytreatedadvancednon–smallcelllungcancer.TheNewEnglandJournalofMedicine,372(12),1119-1130.

30.Society,A.C.M.T.C.C.N.(2020).Guidelineforthetreatmentofnon–smallcelllungcancer.JournalofClinicalOncology,38(34),3591-3660.

八.致谢

本研究的顺利完成离不开众多师长、同事、朋友和家人的关心与支持。首先，我谨向我的导师XXX教授致以最崇高的敬意和最衷心的感谢。在研究过程中，XXX教授以其深厚的学术造诣、严谨的治学态度和无私的奉献精神，给予了我悉心的指导和无私的帮助。从课题的选择、研究方案的设计到实验数据的分析，XXX教授都倾注了大量心血，他的教诲使我受益匪浅，不仅提升了我的科研能力，更培养了我独立思考和解决问题的能力。在XXX教授的指导下，我得以顺利完成本研究，并在此表示最诚挚的感谢。

感谢XXX医院肿瘤科全体医护人员，他们为本研究提供了宝贵的临床资源和患者样本，并给予了大力支持和配合。特别感谢XXX医生，他在患者筛选、样本采集和临床数据收集等方面给予了重要帮助，确保了研究数据的准确性和可靠性。

感谢XXX基因测序中心的技术人员，他们精湛的技术和严谨的工作态度为本研究提供了高质量的基因组测序服务。他们在实验操作、数据分析和结果解读等方面给予了悉心指导，保证了测序结果的准确性和可靠性。

感谢XXX大学医学院的各位教授和老师，他们在课程学习和科研活动中给予了我许多宝贵的知识和经验，为我开展本研究奠定了坚实的基础。

感谢我的研究团队成员XXX、XXX和XXX，他们在研究过程中给予了我无私的帮助和支持，我们共同讨论问题、分析数据、撰写论文，共同克服了研究过程中的困难和挑战。

感谢我的家人和朋友，他们一直以来对我的关心和支持是我前进的动力。在我遇到困难和挫折的时候，他们总是给予我鼓励和帮助，让我能够坚持完成研究。

最后，我还要感谢国家自然科学基金和XXX省科技计划项目对本研究的资助，为本研究提供了必要的经费支持。

在此，我向所有为本研究提供帮助和支持的单位和个人表示衷心的感谢！

九.附录

附录A：详细患者信息表

|患者编号|年龄|性别|肿瘤分期|病理类型|EGFR突变|ALK融合|ROS1融合|KRAS突变|TP53突变|治疗方案|RR|PFS（月）|OS（月）|KPS评分（3个月）|KPS评分（6个月）|恶心|呕吐|腹泻|骨髓抑制|

|--------|----|-----|--------|--------|------|------|------|------|------|--------|----|--------|--------|--------|--------------|--------------|-----|-----|-----|-------|

|001|55|男|IIIA|腺癌|有|无|无|无|无|PE+吉非替尼|PR|10.5|25.3|70|75|轻|轻|无|无|

|002|62|女|IV|鳞癌|无|有|无|无|无|PE+克唑替尼|CR|15.2|28.7|65|70|无|无|无|中|

|003|48|男|IIIA|腺癌|无|无|有|无|无