CLIN CHEM:血浆游DNA用于头颈癌的疾病分层和预后
2018-06-21 MedSci MedSci原创
在头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)患者的疾病分层和预后预测中,临床医生面临着许多挑战。鉴于目前使用的临床评分,重复活检和成像技术的局限性,液体活检方法可提供有价值的额外诊断和预后信息。 利用临床资料和来自HNSCC患者的血浆样本进行非介入性单中心观察研究。通过低覆盖率新一代测序(NGS)在116名患者中测定血浆游离DNA衍生的拷贝数异常(CNA)。将重要的CNA合并在全基因组拷贝数不稳定性评分
在头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)患者的疾病分层和预后预测中,临床医生面临着许多挑战。鉴于目前使用的临床评分,重复活检和成像技术的局限性,液体活检方法可提供有价值的额外诊断和预后信息。
利用临床资料和来自HNSCC患者的血浆样本进行非介入性单中心观察研究。通过低覆盖率新一代测序(NGS)在116名患者中测定血浆游离DNA衍生的拷贝数异常(CNA)。将重要的CNA合并在全基因组拷贝数不稳定性评分(CNI)中,其针对常规临床分期和患者结果进行评估。
接受者操作特征(ROC)曲线分析比较患者(n = 103)和无瘤对照(n = 142)患者术前CNI产生的ROC曲线下面积为87.2%(95%CI,79.4 %-93.3%)。在95%的特异性下,检测肿瘤的灵敏度在46%(pT1)和94%(pT4)之间变化。高于中位数(即> 72)的CNI对于淋巴结受累(LNI)的阳性预测值为90%(95%CI,79%-96%),而阴性预测值为57%(95%CI ,43%-70%)。对于CNI> 72,总生存(OS)更差(风险比,4.89; 95%CI,1.39-17.17; P= 0.01),术后3年分别有62%和90%的生存者分别为CNI> 72和≤72。在多变量模型中,与包括LNI在内的已建立的疾病特征相比,CNI是OS的优越预测指标。
研究表明,CNI可能有助于预测HNSCC中的LNI和预后,并提示需要进行颈淋巴结清除术或更积极的治疗
原始出处:
Markus A. Schirmer, Julia Beck, Martin Leu,
Cell-Free Plasma DNA for Disease Stratification and Prognosis in Head and Neck
Cancer.
作者:MedSci
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