ASTROOral丨世和助力于金明院士

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导读

小细胞肺癌(SCLC)约占肺癌的15%，相较于其他类型的肺癌，SCLC有更高的化疗和放疗应答率。在疾病确诊时,局限期SCLC约占所有SCLC的30%，放化疗（CRT）是不可手术的局限期SCLC患者的标准治疗方式。虽然大多数患者最初对CRT敏感且反应迅速，但仍有一部分患者会因毒副反应严重而影响预后。

医院于金明院士、袁双虎教授团队与世和基因合作，开展了一项基于临床和遗传因素的分子标志物研究，建立了放化疗毒副作用及复发风险预测模型，该模型可预测局限期SCLC患者放化疗毒副作用发生风险和复发风险，相关成果被放疗领域国际顶级会议ASTRO（TheAmericanSocietyforRadiationOncology）接收，并以Oral展示。

研究亮点

本研究通过系统分析影响局限期不可手术SCLC患者放化疗毒副作用及复发相关因素，建立SCLC放化疗毒副作用预测模型（THOR）及SCLC放化疗复发风险预测模型（MARS），可有效筛选出易发生CRT毒副作用及疾病复发高风险的人群，可能会为患者CRT治疗方案和随访方案的制定提供参考依据。

正文

研究内容

此项多中心研究共纳入例经根治性放化疗治疗的局限期不可手术SCLC患者，将5个独立中心点划分为训练组（例）和独立验证组（86例）。本研究采用世和基因放疗大Panel瑞迪康?基因检测患者组织样本，分析患者单核苷酸多态性(SNP)、肿瘤特有突变和基因组特征，评估可能影响放化疗毒副作用及复发的因素，并结合机器学习方法进行建模，最终得到适用于临床应用的预测SCLC患者放化疗毒副作用及复发风险的模型。

研究结果

训练组与独立验证组中，患者临床特征和基因突变分布相似，TP53和RB1为SCLC最高频变异基因，与既往报道一致（图1）。

图1研究人群的突变频率

01

放化疗毒副作用预测模型-THOR

本研究中，CRT相关毒性被定义为2级或更高级别的肺炎或食管炎，肺炎发生率比食管炎更高。进一步评估训练组中患者临床特征、SNP及肿瘤特有突变分别与CRT毒副作用关系，并结合机器学习方法得到重要炎症发生相关因素。利用逻辑回归算法和内部交叉验证，最终纳入18个CRT毒性相关特征构建THOR模型（TheToxicityHazardsofRadiotherapymodel）。训练组中ROC曲线的AUC值为0.86，进一步使用独立验证组进行外部验证，其AUC值为0.69（图2）。

图2SCLC放化疗毒副作用预测模型-THOR

02

放化疗复发风险预测模型-MARS

在复发风险层面，纳入了临床特征、肿瘤特有突变和基因组特征等相关指标，进一步利用Cox回归分析计算不同变量权重，来构建MARS模型（TheMulti-featureAnalysisofpost-radiotherapySurvivalmodel）。训练组中，MARS模型评分可有效区分放化疗PFS具有显著差异的人群（HR=0.46，P0.)。同样，独立验证组中，根据MARS模型评分筛选的高、低复发风险的两组人群PFS存在显著差异（HR=0.41,P=0.)（图3）。

图3SCLC放化疗复发风险预测模型-MARS

总结

本研究建立了两个综合预测模型，即THOR和MARS模型，分别用于预测局限期SCLC患者CRT毒副作用和疾病复发风险，两个模型显示出各自对高风险及低风险人群的显著区分。两个预测模型可以为SCLC患者的放化疗方案的制定提供更多参考依据。

作者：橙月审核：Connie美编：书桓