歷史回顧丨新一代多基因模型預測亞裔早期激素敏感型乳腺癌患者術...

2020-11-30 健康界

美國當地時間2019年12月14日，在第42屆美國聖安東尼奧乳腺研討會（SABCS）上，來自中國科學院大學附屬腫瘤醫院（浙江省腫瘤醫院）乳腺內科王曉稼主任團隊聯合臺灣和信治癌中心鄭鴻鈞教授團隊，繼今年ASCO會議壁報展示18基因組表達模型能夠用於預測早期乳腺癌術後復發的研究成果後，該模型用於早期激素敏感型乳腺癌患者的預測遠處轉移最新成果，在日前SABCS會議上受邀展示壁報（P6-10-14：  A New Model To Predict 10-year Distant Recurrence Risk For Operable Endocrine- responsive Breast Cancer Population）。

這是全球首次在大樣本的亞裔乳腺癌患者中，尤其是50歲以前的病人，驗證了多基因表達技術對不同淋巴結轉移早期激素敏感型乳腺癌患者，術後發生遠處轉移和死亡風險的預測能力。

雷蕾醫生、鄭鴻鈞教授在會議現場和壁報合影留念

背 景

目前對於淋巴結陽性早期激素敏感型乳腺癌患者，如何準確評估手術後發生遠處轉移風險，是臨床尚未被滿足的需求之一。而今常見各種商業化多基因表達模型，主要根據歐美人群的50歲以上的病人基因表達結果統計而成，對於亞洲人群且為停經前的婦女的適用性問題仍有爭議。關於中國女性乳腺癌多基因檢測的大型臨床研究仍然很少，尚未積累足夠臨床證據支持多基因檢測在我國的應用標準。

我們研究團隊所提出的DGM-CM6（Distant Genetic Model-Clinical variable Model 6）是一種新型多基因表達預測模型，以全亞裔基因為基礎，並結合基因信息與臨床因子。   該模型主要由本研究合作團隊先前開發的18基因預測模型發展而成。   方 法 本研究中，我們回顧性收集了2005年~2014年間收治的752例I-III期可手術乳腺癌患者，中位隨訪時間為94.1個月。   以DGM-CM6模型評分<33或≥33分為低危和高危復發組，使用Kaplan-Meier生存曲線，分析比較DGM-CM6對不同分型方法、不同淋巴結轉移狀態下的乳腺癌患者，在10年無遠處轉移復發生存（DRFS）和總生存（OS）的預測能力。  

結 果

我們將752名患者分別通過ER / PR / HER2蛋白表達的免疫組化方法（IHC）和特異基因表達的PAM50內在分子分型方法進行分類。分類後，按IHC分型方法確認激素敏感型乳腺癌患者為490例；按PAM50分型方法確認激素敏感型乳腺癌患者為404例。結果發現，不同淋巴結轉移患者的臨床病理及治療相關因素存在顯著差異，其中DGM-CM6風險分級（以下皆稱RI-DR評分）也與淋巴結轉移狀態明顯相關。

所有患者分別按ER/PR/HER2蛋白表達的免疫組化方法（IHC）和特異基因表達的PAM50分子分型方法進行分類（IHC: 490例; PAM50: 404例），在不同分子分型分類和不同淋巴結轉移狀態下，RI-DR評分均能對患者進行風險分級。

 

同時，通過Log-rank檢驗，RI-DR評分能夠預測IHC法確定激素敏感型早期乳腺癌患者的術後10年發生遠處轉移及死亡風險；  無論是否同時伴有淋巴結轉移，RI-DR評分能夠預測患者術後10年發生無遠處轉移的風險（by IHC, LN-: P = 0.011; LN+: P = 0.015）。

對於按PAM50分型法確定激素敏感型早期乳腺癌患者，RI-DR評分也能預測術後10年的遠處轉移和死亡風險。觀察不同淋巴結狀態患者群，該評分同樣可以預測術後10年無遠處轉移風險（LN-: P < 0.0001; LN+: P = 0.019）; 值得注意的是，在淋巴結陰性患者中，RI-DR評分較PAM50預後分型展現出更好的風險預測能力。

此外，我們在對其他臨床常規變量進行校正後，多因素Cox回歸分析結果顯示，RI-DR評分是早期激素敏感型乳腺癌患者的無遠處復發（DR，P = 0.005）和總生存（OS，P = 0.01）的獨立預後因素；  是否接受化療與風險分級之間未見明顯的交互作用（DR：  P = 0.163；   OS：  P = 0.195）。

結 論

這個研究初步驗證了對亞裔早期激素敏感型乳腺癌患者來說，RI-DR評分能夠預測術後10年遠處復發及死亡風險，該結果為後續進一步開展大規模的前瞻性臨床研究奠定了必要研究基礎，我們期待今後在國內積累更多相關研究數據，構建專屬我們華人女性乳腺癌患者的多基因組風險預測平臺。

參考文獻：

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3. Cheng SH, Horng CF, Huang TT, et al: An Eighteen-Gene Classifier Predicts Locoregional Recurrence in Post-Mastectomy Breast Cancer Patients. EBioMedicine 5:74-81, 2016

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