用基因表达特征来预测淋巴结阴性原发性乳腺癌的远程转移
Yixin Wang1, Jan G M Klijn, Yi Zhang
1Veridex LLC, a Johnson & Johnson Company, San Diego, CA, USA.
Lancet (London, England)
|February 22, 2005
概括
一个76个基因表达签名准确地识别了淋巴结阴性乳腺癌患者的远程复发高风险. 这种基因配置文件有助于个性化风险评估和治疗决策,可能避免不必要的辅助系统治疗.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 基因组学就是基因组学.
- 生物标志物发现发现
背景情况:
- 基因表达特征分析有可能用于瘤的亚型和改善淋巴结阴性乳腺癌的风险评估.
- 目前在这个患者群体中进行个人风险分层的方法可能是不理想的.
研究的目的:
- 确定基因表达特征,用于预测淋巴结阴性乳腺癌的远程转移.
- 评估这个签名对个人风险分层和治疗指导的有用性.
主要方法:
- 使用 Affymetrix Human U133a GeneChips 对 22,000 个转录的全基因组基因表达分析.
- 在没有辅助全身治疗的情况下,分析了来自286名淋巴结阴性乳腺癌患者的冷瘤样本.
主要成果:
- 确定了76个基因签名 (60个为ER阳性,16个为ER阴性),显示93%的敏感性和48%的远程复发特异性.
- 这种特征是5年内转移的强有力的预测指标 (HR 5.67),即使对传统的预后因素进行了调整.
- 预后值在各个子组中是显著的,包括绝经前期 (HR 9.60),绝经后期 (HR 4.04) 和10-20毫米的瘤 (HR 14.1).
结论:
- 76基因的特征是一个强大的工具,用于识别患有淋巴结阴性乳腺癌的高风险患者.
- 鉴别出具有良好的预后的患者,可以使辅助全身疗法减缓.
- 在广泛临床应用之前需要独立确认.
