Gut:机器学习模式鉴别胃癌紫杉醇生存获益的基因集:来自III期随机临床试验SAMIT的数据分析

2021-05-14 yd2015 MedSci原创

胃癌是常见的恶性肿瘤。术前或术后的化疗都能给患者带来生存获益。目前常用的药物有5-FU,铂类以及紫杉醇类药物。有研究报道了预测5-FU以及铂类药物生存获益的标志物。但是对于紫杉醇获益的生物指标仍没有报

胃癌是常见的恶性肿瘤。术前或术后的化疗都能给患者带来生存获益。目前常用的药物有5-FU,铂类以及紫杉醇类药物。有研究报道了预测5-FU以及铂类药物生存获益的标志物。但是对于紫杉醇获益的生物指标仍没有报道。近日,来自日本的团队在Gut杂志上报道了相关研究成果。

该研究是基于III期随机临床试验SAMIT进行分析。SAMIT研究是日本进行的一项III期随机试验,主要评估胃癌术后联合化疗对比单药化疗的效果,同时评估胃癌术后应用替加氟非劣效S-1。胃癌患者术后采用2x2因子随机分为四组,Pac-S-1 (紫杉醇+S-1), Pac-UFT (紫杉醇 +UFT), S-1 或 UFT 单药组。

方法:首先选择SAMIT胃癌作为实验组,其中Pac-S-1组作为训练队列,使用含476基因数据集进行分析鉴定紫杉醇敏感(DFS大于等于2年)和耐药组(DFS小于2年),然后在Pac-UFT组进行验证;最后用来自韩国的一项II期胃癌临床试验数据(Pac-Ram)作为独立组进行验证。

              研究概况

研究数据显示,最终来自SAMIT研究的499例患者进行最后分析。中位年龄为65岁,男性占69% (n=343)。中位随访时间60.5个月(范围: 47.5-78.3个月)。在Pac-S-1组训练队列时,鉴别出19基因集将患者分为紫杉醇敏感组和耐药组。在Pac-UFT组进行验证时发现,紫杉醇敏感组和耐药组3年DFS为66%和40%(HR 0.44, 95%CI 0.25 to 0.76, logrank p=0.0029)。

    紫杉醇-UFT组两组生存比较

独立Pac-Ram队列验证时,基因集鉴别的紫杉醇敏感组明显获得较长PFS(中位 PFS  147 天 vs 112 天, HR 0.48, p=0.022)。但是在S-1 或 UFT单药组中两组的生存无明显差异 (HR 0.99, 95%CI 0.55 to 1.83, p=0.99)。

        Pac-Ram队列两组生存比较

接着,研究者在TCGA数据集上验证,TCGA将胃癌分为染色体不稳定(CIN),基因组稳定(GS),微卫星不稳定和EBV阳性。GS胃癌更多的分为紫杉醇耐药组(25% vs 9%),而CIN 胃癌更多的鉴别为紫杉醇敏感组(64% vs 51%;  Fisher’s exact p=0.0019);基因突变在紫杉醇敏感组更容易发生(Wilcoxon p=0.00031)。

              TCGA数据库验证

综上,该研究首次通过胃癌大型临床试验数据使用机器学习模式鉴别出紫杉醇获益的标志物。

原始出处:

Sundar R, Barr Kumarakulasinghe N, Huak  Chan Y, et al. Machine-learning model derived gene signature predictive of paclitaxel survival benefit in gastric cancer: results from the randomised phase III SAMIT trial. Gut. 2021 May 12; gutjnl-2021-324060. doi: 10.1136/gutjnl-2021-324060. Online ahead of print.

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  1. 2021-05-14 Roy Wang

    学习学习

    0

  2. 2021-05-15 76996753

    很棒

    0

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