血液标志物预后模型这样能发8+分!

Plasma protein-based signature predicts distant metastasis and induction chemotherapy benefit in Nasopharyngeal Carcinoma基于血浆蛋白signature可预测鼻咽癌的远处转移和诱导化疗获益

一、研究背景

鼻咽癌(NPC)是一种在中国南方有较高发病率的肿瘤,目前常用TMN分期以及EB病毒感染情况来预测肿瘤的转移概率,但预测准确度尚有提升空间。而基于患者血液的液体活检技术的发展为癌症相关检查提供了新的思路,已有研究报道NPC患者的血液中某些蛋白的浓度与健康人存在差异,作者希望基于此进一步研究,以期找到可用于预测鼻咽癌的转移和化疗疗效的蛋白signature。

二、分析流程

三、结果解读

1.血浆蛋白的表达情况与预测价值

在对蛋白高通量检测的数据进行分析之后,作者筛选出了16名治疗前后的患者数据中的50个差异表达蛋白(图1A)。接下来,作者在226个局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)病人中基于这50个蛋白进行了“低通量”蛋白检测,其中8个蛋白在超过一半的病人中因为浓度太低无法检出而被排除。在对比了余下42个蛋白的血浆浓度后,作者筛选出了38个与肿瘤转移相关的蛋白。

因为远处转移是本次研究中的主要终点事件,所以作者使用单变量Cox回归分析来筛选与无远处转移生存期(DMFS)相关的蛋白,这些蛋白将作为候选的PSDM(基于蛋白质的远处转移signature)。回归分析结果提示有18个蛋白和DMFS存在显著相关,其中17个在远处转移病人中浓度提高,1个在远处转移病人中浓度降低。

图1A.50个在治疗前后患者血浆中存在浓度差异的蛋白

2.PSDM的构建以及其与预后的关系

作者选择了上述18个蛋白中17个表达上调的蛋白来构建PSDM。通过使用LASSO-Cox回归分析,作者精选出5个与DMFS高度相关的蛋白(图1B,C),并通过Cox回归模型的输出参数决定了每个蛋白的权重,最终得到了PSDM的公式:

Risk score=0.0208×SLAMF5+0.1039×ESM-1+0.1761×MMP8+0.0161×INSR+0.3738×SerpinA5

使用PSDM的ROC曲线中灵敏度和特异度之和最高时的对应值作为cutoff值,作者将病人分为了高风险组(n=81)和低风险组(n=145)。分析发现在高风险组中PSDM的5个蛋白都出现显著的上调,而且5年DMFS、DFS、OS都显著少于低风险组(图D,E,F)。作者使用单变量Cox回归来评价病人的临床表现与PSDM和临床病理之间的关系,发现PSDM,N分期以及EBV DNA水平三者都与DMFS,DFS和OS显著相关。但当病人被TNM或者单独被N分期或T分期分层之后,PSDM依然在除了T1和T2的所有分组之中与患者预后存在显著相关。多变量分析结果进一步提示了PSDM可作为一个有力的独立预后预测因子(图2)。

图1B,C.使用LASSO Cox回归模型精选预后相关蛋白

图1D,E,F.依据PSDM区分的高低风险组在生存方面的差异

图2.多因素Cox回归分析结果

3.比较PSDM与单独蛋白和临床因子的效能

为进一步评估PSDM的预测效能,作者做了时间依赖性的ROC分析,结果提示PSDM比其中5个蛋白单独用作预测的效果都要好(图3A)。另外,时间依赖性的ROC曲线也表明PSDM在较长时期的AUC值都较高且相对平稳(图3B)。作者还将PSDM与一般被认为是NPC预后标志的N分期以及EBV DNA负荷在预后预测方面进行了对比,结果依然是PSDM的表现最佳(图3C,D)。

图3A,B.PSDM和多个蛋白对患者预后的预测性能对比;图3C,D.PSDM与N分期以及EBV DNA负荷对患者预后的预测性能对比

4.基于EBV DNA水平的分层分析

目前已有大量证据证实EBV的感染与NPC存在高度相关,所以作者评估了PSDM在高低EBV DNA负荷(cutoff=2000copies/mL)分组病人中的表现。结果发现在高EBV DNA水平的组别中,PSDM有着优秀的区分病人不同预后的能力,然而在低EBV DNA水平的组中,PSDM却没有区分出预后存在差异的病人。另外,作者还发现,在高EBV DNA水平的组中,PSDM的风险评分要显著高于低EBV DNA水平的组。

图4.在高/低EBV DNA水平分组中PSDM的预测性能

5.PSDM在TPF诱导化学疗法中的预测性能

已有证据证实在基于顺铂的同步放化疗(CCRT)中,TPF诱导化疗方案的加入在一定程度上可以显著延长LA-NPC的DMFS,因此,作者希望验证PSDM是否能用于预测TPF诱导化学疗法的疗效。在使用倾向评分匹配的方法配对了42对接受了TPF诱导疗法和未接受该疗法的患者后,作者使用KM分析发现根据PSDM得分区分的高风险组的病人在接受TPF诱导治疗后预后明显改善,而低风险组则未观测到此现象。

图5.在PSDM的高/低风险组中接受与未接受TPF诱导疗法患者的生存差异

小结

作者挑选了一个很有前景的方向——液体活检作为研究的基点,通过高通量筛选得到了在鼻咽癌患者中异常表达的蛋白并构建了一个风险评估模型,后续研究证明该模型在EB病毒负荷高的患者以及在接受TPF诱导化疗患者中存在较好的预测性能。作者的选题、工作量以及研究具有的临床意义共同造就了这篇高分文章。但值得注意的是,文章缺少TNM分期为早期的患者的相关数据,故PSDM对早期NPC患者的适用性尚需要进一步验证。

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