在胰腺癌中通过循环瘤DNA分析检测突变的预测模型
Rei Suzuki1, Hiroyuki Asama1, Hiroshi Shimizu1
1Department of Gastroenterology, Fukushima Medical University School of Medicine, Fukushima, Japan.
概括
一个新的模型使用液体综合基因组分析 (CGP) 预测胰腺癌 (PC) 患者的KRAS突变. 这种工具有助于对不可切除的PC做出临床决策,特别是当组织活检很困难时.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 基因组学就是基因组学.
- 翻译医学是一种翻译医学.
背景情况:
- 在胰腺癌 (PC) 中,精准医学依赖于综合基因组分析 (CGP).
- 液体CGP对于无法切除的PC至关重要,因为组织获取具有挑战性.
- 在PC中,KRAS突变很普遍 (>90%),作为有效液体CGP的生物标志物.
研究的目的:
- 为PC患者开发和验证液体CGP中KRAS突变的预测模型.
- 在血样本中确定KRAS突变检测的临床预测因子.
- 创建一个用户友好的工具,用于临床决策支持.
主要方法:
- 评估了可向突变的检测 (BRAF V600E,BRCA1 / 2,PALB2). 这些突变被评估了.
- 利用多变量逻辑回归来识别独立的KRAS突变预测因子.
- 开发了基于临床变量的评分系统和预测模型.
主要成果:
- 向突变在KRAS突变的PC中更频繁 (4.8%与0.5%相比).
- 在训练队列 (n=1574) 中开发了一个使用四个临床变量 (转移,治疗反应) 的预测模型.
- 该模型在验证队列 (n=1052) 中显示了中度的歧视 (准确度=0.70) ,并通过网络应用程序提供.
结论:
- 在PC患者的液体CGP中成功开发了KRAS突变的验证预测模型.
- 这个模型可以作为一个有价值的临床决策工具,指导PC中的液体CGP策略.
- 该工具有助于识别可能携带KRAS突变的患者,优化治疗选择.


