近日,美国加州大学旧金山分校医学实验室Mark Jesus M. Magbanua教授和他的团队在J Natl Cancer Inst.上发表了文章《Serial analysis of circulating tumor cells in metastatic breast cancer receiving first-line chemotherapy 》。探讨了循环肿瘤细胞(CTC)在接受一线化疗的转移性乳腺癌(MBC)患者治疗过程中的预后意义。
背景介绍
从过去15年的临床研究表明,CTC水平是MBC预后的有力预测因子,与组织标记物相比,CTC有易于重复测量,对患者伤害小等众多优势。但到目前为止我们对CTC在治疗过程中动态变化的临床意义知之甚少。研究团队基于治疗过程中CTC的动态变化,建立了一种新的预后模型“”CTC轨迹(tCTC)模型”,该模型可更准确评估患者的预后,并对患者进行风险分组。
方法
根据CALGB 40502临床实验中469例患者(2202份血样)的连续CTC检测数据,建立一种基于CTC动态变化的tCTC模型,该模型至少需要连续3次CTC检测结果(包含基线CTC检测), 并将患者分成阴性、低水平、中等水平和高水平tCTC 4组。采用Cox回归模型,对基线CTC(bCTC)模型( CTC ≥5为阳性, 将病人分为阴性、阳性2组)、治疗前后CTC(cCTC)模型( 依照阳性-阴性, 阳性-阳性, 阴性-阳性及阴性-阴性将患者分为4组)和tCTC三种模式的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)的进行风险评估,并采用Akaike Information Criterion(AIC)来评判最能预测患者PFS和OS的CTC模型。
结果
1、tCTC模型可把患者分成4组:tCTC阴性 (tCTCneg,56.9%)、低水平 tCTC (tCTClo,23.7%)、中等水平 tCTC (tCTCmid,14.5%)、高水平 tCTC (tCTChi,4.9%)(图1)。生存期分析显示,低水平 tCTC 、中等水平 tCTC和高水平tCTC患者的PFS和OS明显低于阴性tCTC患者(P<0.001)(图2)。
Table 2. Model selection by Akaike Information Criterion analysis.
3、对1856名 MBC 患者(EPAC数据)进行tCTC模型验证分析,得到了类似的结果。tCTC模型可将患者分成四组,如图3,阴性tCTC患者有最佳的PFS和OS,高水平tCTC患者有最差的PFS和OS(图4)。
图3
图4
结论
与bCTC和cCTC模型相比,tCTC模型对PFS和OS的预测效果更好。CTC动态分析可筛选出预后不佳的高风险患者(中等水平和高水平tCTC),有助于医师提供不同风险患者个性化治疗,以改善预后不良患者的生存率。未来MBC前瞻性临床试验也可通过tCTC模型对患者进行风险分组,以指导用药或治疗方式。
参考文献:Magbanua MJM, Hendrix LH, Hyslop T, et al. Serial analysis of circulating tumor cells in metastatic breast cancer receiving first-line chemotherapy [published online ahead of print, 2020 Aug 8]. J Natl Cancer Inst. 2020;djaa113. doi:10.1093/jnci/djaa113 华得森CytoSorter®CTC检测系统由CytoSorter®循环肿瘤细胞分离仪、CytoSorter®循环肿瘤细胞检测试剂盒、华得森®CTC伴随诊断检测试剂盒和华得森®特异性癌种CTC鉴定分析试剂盒组成。 可实现不同分型CTC、cCSC(循环肿瘤干细胞)、CFC(循环胎儿细胞)等高效检测,具有广谱性;高特异性、高准确性、高捕获率,且富集到的CTC形态完整性好,具有活性,实现CTC单细胞分离,灵活对接下游分析。
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