Blood：结外自然杀伤/T细胞淋巴瘤的新预后预测评分系统！
2021-08-26 Nebula MedSci原创
该研究建立的分类模型对结外自然杀伤/T细胞淋巴瘤患者预后的预测准确性明显优于临床病理风险变量
结外自然杀伤/T细胞淋巴瘤（ENKTL）是非霍奇金淋巴瘤的一种罕见亚型，以EB病毒感染为特征，主要累及鼻腔和鼻咽。在过去的十年中，得益于以非蒽环类药物为基础的化疗和一线放疗(RT)的早期干预，ENKTL患者的生存预后得到了显著改善。
但是，目前基于临床病理变量的预后评分系统不能很好的预测结外自然杀伤/T细胞淋巴瘤（ENKTL）患者采用以非蒽环类药物为基础的治疗的治疗反应和生存期。
本研究旨在建立基于单核苷酸多态性（SNP）的分离器以提高预测精准度，指导临床决策制定。来自国际多个医疗中心的722位ENKTL患者的数据被分成了4个队列：训练队列（n=336）、内部验证队列（n=144）、两个外部队列（n=142和n=100）。
LASSO 逻辑回归模型确定了7个SNP
采用LASSO 逻辑回归模型在训练队列中建立了基于7个SNP（rs3734905、rs10272776、rs3860783、rs17776928、rs73639447、rs10844247、rs3122712）的分类器（7-SNP分类器），并在3个验证队列中得到了验证。7-SNP分类器在所有队列中都表现出了良好的预后预测效果。根据该分类器划分的高风险和低风险评分患者的无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）均表现出显著差异（p<0.001）。
多因素分析进一步证明该7-SNP分类器是一个独立的预后因素，其预测准确性明显优于临床病理风险变量。7-SNP分类器的应用不受样本量的影响。
不同风险的Ann Arbor I期患者采用联合放化疗或单放疗的PFS和OS
值得注意的是，高风险的Ann Arbor I期患者采用联合放化疗的PFS和OS均显著优于单采用放疗，但在低风险患者中，采用两种方案治疗的预后无统计学意义的差异。最后，研究人员还将分类器和临床病理变量联合起来绘制了一个诺模图，其预测准确性明显优于两者任一单用时的表现。
总而言之，基于7-SNP的分类器是对ENKTL现有风险分层系统的补充，可能对ENKTL患者的临床决策制定具有重要意义。
原始出处：
Xiao-Peng Tian, et al. A composite single-nucleotide polymorphism prediction signature for extranodal natural killer/T-cell lymphoma. Blood (2021) 138 (6): 452–463. https://doi.org/10.1182/blood.2020010637
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