循环肿瘤DNA与血清PSA联合用于动态监测接受一线治疗的去势抵抗性前列腺癌

Combined ctDNA and serum PSA for dynamic monitoring of metastatic prostate cancer starting first-line treatment: a prospective national cohort study

作者信息Anuradha Jayaram, Memuna Rashid, Alison H M Reid, Francesco Orlando, Suparna Thakali, Leila Zakka, Miriam Goncalves, Jacqueline O'Dwyer, Constantine Alifrangis, Rob Jones, Elias Pintus, Sarah Needleman, Diletta Bianchini, Anna Wingate, Kenrick Ng, Mark Linch, Ursula McGovern, John Staffurth, Simon J Crabb, Susannah Brock, Alison Birtle, Osvaldas Vainauskas, Gianmarco Leone, Millenn Chiwewe, Allan Hackshaw, Andre Lopes, Daniel Wetterskog, Francesca Demichelis, Gerhardt Attard
PMID42141175
发布时间2026-06
DOI10.1038/s43018-026-01172-9

实验完整度

高

该研究为多中心前瞻性队列研究,包含患者血液样本的ctDNA检测、PSA检测、生存分析以及多个时间点的动态监测,并进行了多变量Cox回归和ROC分析,验证了ctDNA和PSA的预后价值。

主要模型

转移性前列腺癌患者队列(n=114) 高肿瘤负荷转移性前列腺癌患者(n=104) 接受ADT联合多西他赛或ARPI治疗的患者

重点核对

ctDNA检测时间点:治疗周期3或4(主要时间点) ctDNA阳性阈值:等位基因失衡≥0.01 血清PSA阈值:≤0.2、>0.2-4、>4 ng/ml 患者队列:114例高肿瘤负荷转移性前列腺癌患者 中位随访时间:41个月

摘要

新诊断的转移性前列腺癌的预后高度可变。PARADIGM 前瞻性队列研究的主要目的是评估在开始雄激素剥夺治疗联合多西他赛或雄激素受体通路抑制剂治疗的前六个治疗周期中,从114例高肿瘤负荷转移性前列腺癌(生物学男性)患者在每个治疗周期开始时采集的血液中预测生存的指标。在此,联合治疗6-12周后,29%的患者检测到循环肿瘤DNA(ctDNA)(而治疗前为70%),ctDNA阴性患者的12个月总生存率为73%对99%,24个月生存率为50%对85%。次要目的是检测ctDNA与血清前列腺特异性抗原(PSA)的结合。在多变量模型中,两者均是联合治疗的独立危险因素,最差预后组的死亡风险比为20.34,但在开始联合治疗前,仅ctDNA与雄激素剥夺治疗后的较短生存相关。使用ctDNA联合血清PSA和临床特征可以提高生存预测的准确性,并应评估基于ctDNA的治疗调整。ClinicalTrials.gov: NCT04067713。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
ctDNA检测是否能够预测接受一线联合治疗的转移性前列腺癌患者的生存结局,以及ctDNA与PSA联合是否能提高生存预测的准确性。
核心机制
ctDNA检测反映肿瘤负荷和耐药克隆,与预后相关;PSA受雄激素受体信号调控,ctDNA不受其直接调控,两者反映不同的肿瘤活动成分。
主要证据
在114例患者的前瞻性队列中,治疗周期3或4时ctDNA阳性与较短的OS相关(HR=3.07),多变量分析中ctDNA和PSA均为独立风险因素,联合PSA和临床特征可提高12个月和24个月生存预测的AUC。
研究意义
研究结果表明ctDNA检测可用于识别预后不良的患者,支持开展基于ctDNA的治疗调整临床试验,以改善患者结局。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

患者入组与队列建立

纳入高肿瘤负荷转移性前列腺癌患者,并收集临床基线数据。

前瞻性纳入114例患者,根据治疗方式分为PARADIGM-D(多西他赛组)和PARADIGM-A(ARPI组),收集血液样本。

2

ctDNA检测与动态监测

检测治疗过程中ctDNA变化,评估其与预后的关联。

在每个治疗周期(1-6)收集血液,提取ctDNA,使用PCF-SELECT panel进行靶向测序,分析等位基因失衡和拷贝数变化,计算ctDNA分数。

3

血清PSA检测

评估血清PSA水平及其与预后的关系。

在每个治疗周期同步检测血清PSA,记录PSA水平,并进一步分析PSA与ctDNA的组合对生存预测的贡献。

4

生存分析与预测模型

评估ctDNA和PSA对PFS和OS的预测价值,并构建联合预测模型。

使用多变量Cox回归分析ctDNA、PSA及临床变量对生存的影响;通过ROC曲线评估ctDNA和PSA对12个月和24个月生存预测的准确性。

5

亚组分析

探索临床病理特征对ctDNA和PSA预测价值的影响。

根据治疗队列、内脏转移状态等亚组进行生存分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
患者入组
高肿瘤负荷定义、治疗分组、入组时间窗
阅读提示:Methods: Study design and patient population
ctDNA检测
血液采集时间点、采血管类型、提取试剂盒、测序panel、ctDNA阳性判定阈值
阅读提示:Methods: Experimental procedures; Fig. 1a-c
PSA检测
PSA采样时间点、检测方法、分类阈值
阅读提示:Methods: Laboratory and clinical outcomes data; Fig. 4a,b
生存分析
主要终点OS、次要终点PFS、统计模型(Cox回归)、调整变量
阅读提示:Methods: Statistics and reproducibility; Fig. 2
预测模型
ROC分析时间点、模型比较(加/不加ctDNA)、AUC计算
阅读提示:Methods: Statistics and reproducibility; Fig. 4c,d