在今年美国临床肿瘤学会年会上,美国Nevins等报告了一种采用基因组学技术建立的预测早期非小细胞肺癌(NSCLC)预后的预测模型,研究者称之为肺Metagene预测模型,该模型的准确性好于传统方法。      虽然肺癌分期可确定哪些人群适合接受辅助化疗,但具体到某例早期NSCLC患者,该方法可能不够精确。      Nevins等对采用基因芯片数据和多基因表达谱(metagene)预测Ⅰ期肺癌患者复发危险的效果进行评估。研究者首先对初始“测试”人群构建肺Metagene预测模型,该人群中鳞癌和腺癌患者例数相等,每个肺癌组织学亚型组中都有生存期5年以上及初诊后2.5年内死亡的病例,且例数相等。然后研究者在另一组“验证”人群中对该模型进行验证,患者均来自两项多中心合作组研究(ACOSOG Z0030和CALGB 9761),其中CALGB组的验证以双盲方式进行。      多变量分析显示,在预测预后(复发危险和生存期)准确性方面,肺Metagene预测模型显著优于病理分期、肿瘤大小、淋巴结转移情况、年龄、性别、组织亚型和吸烟史等(P<0.001,比值比为16.1)。      肺Metagene预测模型在“测试”人群(89例)中预测预后准确性>90%。验证结果显示,该模型预测ACOSOG研究组(25例)预后的准确性为72%,CALGB组(84例)为81%。预测准确性在不同组织亚型和不同NSCLC分期中保持一致。重要的是,该方法还为ⅠA期肺癌提供了一个再分型的机会,以选出可能从辅助化疗中获益的高复发危险患者。另外,还可鉴别出仅需临床观察的低复发危险的ⅠB期和Ⅱ期患者和有共病的患者,以及适于采用新治疗方法进行治疗的高复发危险患者。      [王震 摘译自J Clin Oncol 2006,24(18S)∶7026]           点评 肿瘤的发生与发展是一个多基因参与的、多步骤的、复杂的生物学过程,仅仅依据病理类型、临床分期以及患者的年龄、行为状态等临床特征选择治疗方法已远远达不到个体化治疗的要求。通过采用生物信息学的方法研究肿瘤基因表达谱,全面详尽地了解肿瘤的生物学特性来指导临床治疗,这已成为实现肿瘤个体化治疗的必由之路。      该研究建立的肺癌Metagene模型如果能够在肺癌的诊断、预后以及预测中得以验证和运用,那么它在肺癌个体化治疗历程中将具有里程碑的意义。(周清 吴一龙) 摘自:中国医学论坛报