2020 SOHO | 基因表達可以預測CML患者的DMR

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對於慢性髓系白血病(CML)患者,實現穩定深度分子緩解(DMR)是無治療緩解的前提。但是,預測DMR的生物標誌物尚不清楚。美國的Jerald Radich教授等人進行了一項研究,目的是確定與DMR相關的生物指標。研究的結果在近期召開的第八屆美國血液腫瘤學會年會(SOHO 2020)上公布。小編將主要內容整理如下,供廣大讀者參考。

研究方法

設計:對隨機、開放標籤的3期研究ENESTnd(NCT00471497)樣本進行探索性分析。

患者:採集既往接受過酪氨酸激酶抑製劑(TKI)治療的112例患者(尼洛替尼 300mg BID[n=33]、尼洛替尼 400mg BID[n=32]或伊馬替尼 400mg QD[n=47])的血液樣本並進行RNA測序分析。將每組中應答較差患者(治療3個月時BCR-ABL1 IS>10%)和應答良好患者(治療12個月時BCR-ABL1 IS<0.01%)的血液樣本納入研究。

主要終點:使用多元Logistic回歸分析評估臨床變數(如Sokal風險評分、TKI、年齡、性別)與患者應答狀態的關聯。

此外,對獨立和聯合(基因和臨床)模型中的臨床變數和基因表達(13569個基因)應用了懲罰線性回歸模型,以建立患者應答狀態的預測模型。

研究結果

以分子緩解4.5(MR4.5)(BCR-ABL1 IS≤0.0032%)為終點,排除了42例在5年前未達到MR4.5的停葯患者。

其餘的70例患者包括47例(尼羅替尼31例,伊馬替尼16例)應答良好患者(5年內達到MR4.5)和23例(尼羅替尼10例,伊馬替尼13例)應答較差患者(在≥5年的治療中未達到MR4.5)。

多變數分析顯示,年齡較低(<35歲)與良好的應答相關(P<0.02)。

基因表達對實現主要分子學緩解(MMR)、DMR的可能性起著重要的作用(圖1)。在懲罰線性回歸模型測試中,預測患者的應答狀態的最佳模型使用的是來自MR4.5患者與應答較差患者的基因特徵(藥物曲線下面積[AUC]=0.87)。在模型中納入臨床變數並不能改善效果(AUC=0.85)。這些模型優於僅具有臨床變數的模型(AUC=0.65)。在基因表達模型中加入臨床變數對模型無影響。

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圖1

被歸類為應答良好患者表現出與免疫反應相關的基因上調,例如NLRP2、TNF和TNFRSF21;被歸類為應答較差患者表現出與代謝和細胞周期相關的基因上調,例如WNT6、SNX21和FLT3(圖2)。

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圖2

研究結論

基因表達模型將5年後達到DMR的患者與應答較差患者區分開。這項工作可用於開發治療靶點並促進應答較差患者的DMR。

參考來源:

Jerald Radich, Richard Larson, Hagop Kantarjian, et al. Exploratory Biomarker Analysis from ENESTnd: Gene Expression Signature Distinguishes Deep Molecular Response (DMR) from Poor Response in Chronic Myeloid Leukemia (CML). The eighth annual meeting of the SOHO. Abstract #CML-109.

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