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ASCO热评丨朱耀教授：一项最大规模前列腺癌基因组研究和一项基因组分类风险评估研究的启示( 二 )


在这篇研究所揭示的非裔前列腺癌患者基因特征之外 ， 更加值得深思的是 ， 中国前列腺癌患者的基因组特征及诊疗现状 ， 相比非裔前列腺癌患者 ， 得到的关注与研究更少 。 目前报道的最大样本量中国前列腺癌患者基因组研究 ， 也仅基于200多例患者 ， 远远落后于欧美已经进入到万例以上的研究时代 。 我们研究组最近在Nature Reviews Urology上发表的综述文章总结了中国前列腺癌患者的流行病学及基因组层面的特征 ， 分享了我们多年来诊疗过程中的思考 ， 希望以此加速中国前列腺癌精准诊疗事业的发展！
【摘要5005】一项基因组分类的前瞻性验证分析确定非裔美国男性早期局限性前列腺癌的高转移风险：VanDAAM研究
背景：前列腺癌的风险分层使用常规的临床变量仍然是次优的 ， 因其没有考虑潜在的肿瘤生物学信息 。 基因组分类可提供基本生物学信息 ， 并独立预测单个患者的转移风险 。 尽管基因组分类的性能已经在主要由白人男性组成的不同队列中进行了验证 ， 但其作为非裔美国男性（AAM）最佳基因组风险分类的验证目前尚缺乏前瞻性试验 。 本研究报告了在AAM和非AAM（NAAM）配对队列中对基因组分类的前瞻性验证初步结果
方法：这是一个有关基因组分类的多中心、前瞻性验证试验 。 低-中等风险前列腺癌AAM与NAAM患者按1:1比例入组 。 接受积极监测的患者排除在外 。 NAAM与AAM在PSA、年龄、活检Gleason评分、临床分期和活检阳性率方面相匹配 。 诊断性活检标本在CLIA认证的实验室进行处理 ， 并使用全转录组分析平台评估Decipher score 。 总体目标是有250名患者接受为期三年的中低度PC治疗 。 统计分析包括NCCN风险组和基因组分类之间种族依赖性风险组迁移的分类比较 。 采用负二项模型估计转移的相对危险度 。
结果：最终的分析队列包括207个可评价的病例（AAM=102和NAAM=107） ， 具有全面的基因组信息 。 根据预处理活检Decipher score确定转移风险 ， 并将患者分为低风险、有利风险和不利中间风险 。 尽管获得了一个可靠匹配的临床队列 ， 研究观察到在NCCN风险组中AAM和NAAM之间存在显著的基因组异质性 。 在一项比较分析中 ， 49%的低-有利、中等风险AAM中含有高基因组风险肿瘤 ， 相比之下NAAM只有10%（P=0.02） 。

ASCO热评丨朱耀教授：一项最大规模前列腺癌基因组研究和一项基因组分类风险评估研究的启示
本文插图


同样地 ， 使用由Decipher score和临床变量组成的改良临床基因组风险分类（cGC） ， 与NAAM相比 ， AAM经历了风险状态的极端偏差（cGC和NCCN之间差异≥2）（26.8% vs 8.1% ， P=0.03） 。 在二项模型中 ， 与NAAM相比 ， 相较于NAAM队列 ， AAM队列中的低-有利NCCN风险被重新归类为高基因组远处转移风险的可能性高3.9倍（RR=3.99 ， 95%CI：1.15~13.86 ， P=0.02） 。

ASCO热评丨朱耀教授：一项最大规模前列腺癌基因组研究和一项基因组分类风险评估研究的启示
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结论：临床NCCN风险分类是肿瘤生物学的一个不充分的替代物 ， 并为AAM前列腺癌提供了次优的风险分层 。 将患者特异性基因组分类整合到标准护理中将提高AAM疾病风险分类和治疗建议的准确性 。
朱耀教授
复旦大学附属肿瘤医院
既往已有大量研究证实了Decipher score作为远处转移预测工具的效力 ， 并在美国获批用于穿刺或根治术后标本 ， 指导术后辅助治疗的选择 ， 然而这些研究的结果主要基于西方白人数据 。 对于非裔患者 ， 由于种族基因差异 ， Decipher score能否用于非裔前列腺癌人群尚未可知 ， 这篇研究是Decipher score在非裔人群中前瞻性验证临床试验的初步数据披露 ， 显示出非裔前列腺癌患者与其他种族前列腺癌患者间的巨大差异性：相同的NCCN风险评分 ， 更高比例非裔患者基于Decipher score将会发生风险评分升级 。
该结论证实了基于NCCN评分进行风险分级的局限性 ， 整合基因分类工具能够更加准确地对患者远处转移、不良预后进行预测；同时 ， 由于非裔患者相比其他种族患者有着更高的风险评分升级可能 ， 因此Decipher score可能对于非裔患者指导价值更佳 。
需要强调的是 ， 该研究仅为前瞻性验证试验的初步报道 ， Decipher score在非裔前列腺癌患者中的转移预测效力 ， 还需要结合最后的研究终点来判定 。
但能够看到的是 ， NCCN风险分级、Gleason评分等传统的临床指标 ， 对于不同种族前列腺癌患者的风险分层预测存在差异 ， 建立并优化种族特异性的风险预测模型 ， 整合基因信息 ， 是下一步前列腺癌研究的方向 。
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