The Breast | UCAD技术揭秘转移性乳腺癌

导读

乳腺癌是中国乃至世界女性最常见的癌症[1,2]。迄今为止,尽管我们在乳腺癌治疗方面取得了巨大的进步,但转移性乳腺癌(MBC)仍是临床难题。数据显示,其平均总生存率(OS)约为3年,实现5年生存率的仅为25% [3]。之前,大多数研究集中在探索原发性乳腺癌的基因组特征,只有少数几项小规模研究关注了MBC的基因组特征[4-7]。而MBC患者同样需要检测方法用以提供新的治疗思路和策略。

组织活检是目前临床上常用的检测方式,但其缺陷也很明显,包括无法反应瘤内异质性以及不便重复检测等[8,9],尤其是对于转移性疾病。相比之下,液体活检的检测更加全面,且安全无创。在以往针对cfDNA的研究中,关注重点基本集中在特定的基因或突变位点,然而由此得出的结论并不能完全显示基因组的全貌。

染色体不稳定性是广泛存在于癌细胞的特征之一,以此特征为理论基础,宏元生物开发了国际领先的超高灵敏度染色体异常医学检测技术平台-UCAD。该平台将基于高通量测序的生物技术和以大数据挖掘为核心的信息技术紧密结合,通过数万例临床样本数据库(iStopCancer数据库)不断优化,为MBC患者生存率预测等临床研究方向提供技术保障。

近日,欧洲乳腺癌专科医师学会《The Breast》在线发表文章“Genome-wide chromosomal instability by cell-free DNA sequencing predicts survival in patients with metastatic breast cancer”,首次探索了染色体不稳定性与MBC患者生存率的关系,以及MBC不同亚型的拷贝数变化特征。该研究由中国医学科学院肿瘤医院徐兵河教授团队与宏元生物合作完成。

研究简介

该单中心回顾研究对2015年3月-2015年10月期间,中国医学科学院肿瘤医院65例晚期乳腺癌患者的冷冻血浆和临床资料进行回顾分析,对血浆中的细胞游离DNA进行低覆盖度全基因组测序,用染色体不稳定性(CIN)评分来研究染色体整体拷贝数的变化。

研究结果显示,对于不同亚型MBC,全基因组测序发现其染色体不稳定不同。根据ROC曲线和统计学分析,将染色体不稳定性评分临界值定为3881(敏感性78.3%,特异性64.5%)。其中,32例患者(53.3%)属于染色体不稳定性评分高,与染色体不稳定性评分低的患者相比:

临床病理特征相似;

总生存期(OS)和无进展生存期(PFS)较短。

值得注意的是,多因素比例风险回归模型分析表明,染色体不稳定性评分为独立预后因素,评分高与低相比,总死亡风险高3.563倍(95% CI, 1.481-8.572; P=0.005)。

通过U•CAD®检测,检出HER2基因拷贝数变化的灵敏度和特异性分别为87.5% (14/16) 和 95.5% (21/22),阳性预测值为93.3%(14/15),阴性预测值为91.3%(21/23)。其检测结果与IHC和FISH检测结果一致,即使用U•CAD®技术检测HER2拷贝数变化作为曲妥珠单抗反应的预测是合理的。

该研究利用U•CAD®技术,对不同MBC亚型的全基因组染色体不稳定性进行表征。证实U•CAD®技术可以预测MBC患者的生存情况,同时能够识别MBC的独特基因组特征,并可能促进我们对肿瘤内异质性和新的治疗靶点产生新的理解。

更多资料

徐兵河主任,现任国家新药(抗肿瘤)临床研究中心主任,国家癌症中心/中国医学科学院肿瘤医院第六届学术委员会委员,中国医学科学院、北京协和医学院第七届学术委员会委员,国家肿瘤质控中心乳腺癌专家委员会主任委员,国家癌症中心乳腺癌早诊早治专家委员会主任委员。

《The Breast》杂志是一本内容包括乳腺的生理、病因学、生物学、调查、医学和外科治疗以及乳腺良恶性疾病管理的期刊。它保持了基础科学和临床论文之间的平衡,是外科医生、医学肿瘤学家、流行病学家、生物化学家、病理学家、放射科医生、放射治疗师和乳房护理护士的宝贵信息来源。

参考文献

1. Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2018;68(6):394-424.

2. Chen W, Zheng R, Baade PD, et al. Cancer statistics in China, 2015. CA Cancer J Clin. 2016;66(2):115-132.

3. Cardoso F, Spence D, Mertz S, et al. Global analysis of advanced/metastatic breast cancer: Decade report (2005-2015). Breast. 2018;39:131-138.

4. André F, Bachelot T, Commo F, et al. Comparative genomic hybridisation array and DNA sequencing to direct treatment of metastatic breast cancer: a multicentre, prospective trial (SAFIR01/UNICANCER). Lancet Oncol. 2014;15(3):267-274.

5. Heidary M, Auer M, Ulz P, et al. The dynamic range of circulating tumor DNA in metastatic breast cancer. Breast Cancer Res. 2014;16(4):421. Published 2014 Aug 9.

6. Chae YK, Davis AA, Jain S, et al. Concordance of Genomic Alterations by Next-Generation Sequencing in Tumor Tissue versus Circulating Tumor DNA in Breast Cancer. Mol Cancer Ther. 2017;16(7):1412-1420.

7. Parsons HA, Beaver JA, Cimino-Mathews A, et al. Individualized Molecular Analyses Guide Efforts (IMAGE): A Prospective Study of Molecular Profiling of Tissue and Blood in Metastatic Triple-Negative Breast Cancer. Clin Cancer Res. 2017;23(2):379-386.

8. Guo G, Raje NS, Seifer C, et al. Genomic discovery and clonal tracking in multiple myeloma by cell-free DNA sequencing. Leukemia. 2018;32(8):1838-1841.

9. Jamal-Hanjani M, Wilson GA, McGranahan N, et al. Tracking the Evolution of Non-Small-Cell Lung Cancer. N Engl J Med. 2017;376(22):2109-2121.

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