准确区分侵袭性癌症和惰性癌症的能力是预测患者风险的基础,并可以指导关键的治疗决策。对于良性癌症,谨慎等待/或手术切除可能是合适的,而浸润性癌症可能需要使用细胞毒疗法进行多模式治疗,这种疗法本身就会导致相当大的发病率。癌症治疗不足和癌症过度治疗都已被确定为患者死亡的重要来源,突显出迫切需要提高我们准确识别患有最具侵袭性恶性肿瘤的患者的能力。
目前的风险预测在很大程度上依赖于对疾病状态的组织病理学和放射学评估。淋巴结转移和细胞去分化等特征的存在被认为是患者预后的强有力的预测指标,并被用来确定癌症的分期和分级。然而,这些病理标记物需要主观判断,并且观察者之间的符合率较低。即使是完美的肿瘤分期也不能明确地预测患者随后的临床病程。
研究分析为预后生物标记物分析建立了丰富的资源,并阐明了患者生存数据在临床前癌症研究和治疗开发中的应用。癌症的临床决策依赖于对患者风险的准确评估。为了提高我们识别最具侵袭性的恶性肿瘤的能力,研究者使用来自10,884名患者的基因表达、拷贝数、甲基化和突变数据构建了全基因组生存模型。
研究者确定了多个重要的预后生物标记物,并证明这些基因组特征可以在临床上不明确的情况下预测患者的预后。虽然不利的生物标记物通常被认为代表癌症驱动基因和有希望的治疗靶点,但研究者表明,与较短生存时间相关的癌症特征不会对癌基因或成功的药物靶点产生丰富作用。相反,最强的不良生物标志物代表了广泛表达的细胞周期和基因,相应地,几乎所有针对这些特征的治疗都在临床试验中失败了。
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