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研究要点：
在接受过手术治疗的II期结肠癌患者中，目前的分期方法并不能精确的预测上述患者在接受过辅助化疗之后疾病的复发风险和他们可能从辅助化疗中得到的获益。在本研究中，来自于中国中山大学第一附属医院的罗俊航等设计了一项研究，试图探索多重微RNA（miRNAs）的表达模式对上述患者手术后危险分层，以及化疗获益的价值，他们的研究结果发表在Lancet Oncol 10月的在线期刊上。 研究者们采用miRNA微序列手段，分析了40对II期结肠肿瘤和癌旁正常的粘膜组织，并且确定了在肿瘤组织和正常组织间的35个miRNAs。应用来自于另外的138名II期结肠癌患者的石蜡包埋的标本，研究者采用qRT-PCR证实了这些miRNAs之间的不同表达。 然后研究者采用LASSO Cox回归模型建立了一个基于6个miRNAs分类，该分类的建立是基于每个miRNA的表达和患者的无疾病生存期之间存在一定联系这一基础上的。研究者在内部测试组（由138名患者组成）和外部独立对照组（由460名患者组成）中验证了上述分类系统对预后预测的精确性。 应用LASSO模型，研究者建立了基于6个miRNAs（miR-21-5p，miR-20a-5p，miR-103a- 3p，miR-106b-5p，miR-143-5p和miR-215）的分类系统。使用该系统，研究者能够对患者进行分类——疾病进展高危组（高危组）和疾病进展低危组（低危组）。在这两组间，无疾病生存期存在显著差异。在首个研究组中，对低危组而言，5年无疾病生存率为89%，在高危组中为60%，HR为4.24，差异具有显著统计学意义。 在内部测试组中，5年无疾病生存率在低危组和高危组分别为85%和57%，HR为3.63，差异具有显著统计学意义。而在独立验证组中，5年无疾病生存率在低危组和高危组分别为85%和54%，HR为3.70，差异同样具有显著统计学意义。基于6个miRNA的分类系统是一种独立的预后预测因素，并且与常规的临床病例危险因素和错配修复状态相比，该系统的对预后预测的价值更高。 在ad-hoc分析中，研究者发现高危组的患者对于辅助治疗的反应更好，HR为1.69，差异具有显著统计学意义。研究者又建立了两个列线图供临床应用，目的是将给予6个miRNA的分类系统和4个临床病理危险因素整合来更好的预测在II期结肠癌患者中，哪些患者或许能在手术后从辅助化疗中获益。 本研究结果指出，对II期结肠癌患者而言，基于6个miRNA的分类系统是一种可靠的预后预测工具，能预测疾病复发在上述患者中的发生率，并且或许也能预测哪些患者可能得益于辅助化疗。对II期结肠癌患者而言，这或许能更好的促进患者咨询和患者的个体化管理。 研究背景： 在结肠癌患者中，约有四分之一的患者为II期结肠癌患者。在上述患者中，约有20-25%的患者在手术后会出现致命性的复发。一般而言，II期患者的复发风险在临床上被界定如下：T4病变、组织学分化差、肠梗阻或肠穿孔、受累淋巴结大于12个等。然而，这些临床病理危险因素并不能清楚的区分患者疾病复发的低危和高危风险，并且也不能预测哪些患者可能得益于术后的化疗。 因此，需要在现有的系统中增加一种更有价值的预后预测体系，这可以通过应用特定的生物标记来实现。既往研究者已经对数个潜在的可预测复发风险和化疗获益的分子标记进行了研究，如p53表达、KRAS表达、DNA错配修复水平等，但是对这些生物标记的有效性还需要进行进一步的验证，并且这些标记并不是临床诊疗标准中的一部分。 数个研究已经分析了小RNA（miRNA）在人类结肠癌中的表达特点，并且探究了它们潜在的临床相关性。与单个生物标记相比，在一个模型中整合数个生物标记能改善对预后的预测价值。通过生物微序列的高通量技术同步检测成千上万种标记物，协变量的数量就会接近甚至超过观察数。 虽然Cox风险比例回归分析是建立生存时间协变量模型的最流行的方式，但是当样本量大小的变量比太低（如小于10:1）的时候却不适用，所以并不适合于高维微阵列数据。因此，可以引入LASSO来克服上述缺陷。 在本研究中，研究者采用LASSO Cox回归模型建立了一种基于多-miRNA的分类系统来在已经接受过手术治疗的II期结肠癌患者中预测无疾病生存率和从辅助化疗中的获益。研究者在两个内部测试患者组中评估了该系统对预后预测的精确性，并在一个独立的患者队列中对上述系统进行验证。研究者同时也比较了该系统和单miRNAs和临床病理风险因素对预后预测精确程度的有效性比较。 |
