历史回顾丨新一代多基因模型预测亚裔早期激素敏感型乳腺癌患者术后10年远处转移风险的验证性研究（2019SABCS）

美国当地时间2019年12月14日，在第42届美国圣安东尼奥乳腺研讨会（SABCS）上，来自中国科学院大学附属肿瘤医院（浙江省肿瘤医院）乳腺内科王晓稼主任团队联合台湾和信治癌中心郑鸿钧教授团队，继今年ASCO会议壁报展示18基因组表达模型能够用于预测早期乳腺癌术后复发的研究成果后，该模型用于早期激素敏感型乳腺癌患者的预测远处转移最新成果，在日前SABCS会议上受邀展示壁报（P6-10-14：  A New Model To Predict 10-year Distant Recurrence Risk For Operable Endocrine- responsive Breast Cancer Population）。

这是全球首次在大样本的亚裔乳腺癌患者中，尤其是50岁以前的病人，验证了多基因表达技术对不同淋巴结转移早期激素敏感型乳腺癌患者，术后发生远处转移和死亡风险的预测能力。

雷蕾医生、郑鸿钧教授在会议现场和壁报合影留念

背 景

目前对于淋巴结阳性早期激素敏感型乳腺癌患者，如何准确评估手术后发生远处转移风险，是临床尚未被满足的需求之一。而今常见各种商业化多基因表达模型，主要根据欧美人群的50岁以上的病人基因表达结果统计而成，对于亚洲人群且为停经前的妇女的适用性问题仍有争议。关于中国女性乳腺癌多基因检测的大型临床研究仍然很少，尚未积累足够临床证据支持多基因检测在我国的应用标准。

我们研究团队所提出的DGM-CM6（Distant Genetic Model-Clinical variable Model 6）是一种新型多基因表达预测模型，以全亚裔基因为基础，并结合基因信息与临床因子。   该模型主要由本研究合作团队先前开发的18基因预测模型发展而成。   方 法 本研究中，我们回顾性收集了2005年~2014年间收治的752例I-III期可手术乳腺癌患者，中位随访时间为94.1个月。   以DGM-CM6模型评分<33或≥33分为低危和高危复发组，使用Kaplan-Meier生存曲线，分析比较DGM-CM6对不同分型方法、不同淋巴结转移状态下的乳腺癌患者，在10年无远处转移复发生存（DRFS）和总生存（OS）的预测能力。  

结 果

我们将752名患者分别通过ER / PR / HER2蛋白表达的免疫组化方法（IHC）和特异基因表达的PAM50内在分子分型方法进行分类。分类后，按IHC分型方法确认激素敏感型乳腺癌患者为490例；按PAM50分型方法确认激素敏感型乳腺癌患者为404例。结果发现，不同淋巴结转移患者的临床病理及治疗相关因素存在显著差异，其中DGM-CM6风险分级（以下皆称RI-DR评分）也与淋巴结转移状态明显相关。

所有患者分别按ER/PR/HER2蛋白表达的免疫组化方法（IHC）和特异基因表达的PAM50分子分型方法进行分类（IHC: 490例; PAM50: 404例），在不同分子分型分类和不同淋巴结转移状态下，RI-DR评分均能对患者进行风险分级。

同时，通过Log-rank检验，RI-DR评分能够预测IHC法确定激素敏感型早期乳腺癌患者的术后10年发生远处转移及死亡风险；  无论是否同时伴有淋巴结转移，RI-DR评分能够预测患者术后10年发生无远处转移的风险（by IHC, LN-: P = 0.011; LN+: P = 0.015）。

对于按PAM50分型法确定激素敏感型早期乳腺癌患者，RI-DR评分也能预测术后10年的远处转移和死亡风险。观察不同淋巴结状态患者群，该评分同样可以预测术后10年无远处转移风险（LN-: P < 0.0001; LN+: P = 0.019）; 值得注意的是，在淋巴结阴性患者中，RI-DR评分较PAM50预后分型展现出更好的风险预测能力。

此外，我们在对其他临床常规变量进行校正后，多因素Cox回归分析结果显示，RI-DR评分是早期激素敏感型乳腺癌患者的无远处复发（DR，P = 0.005）和总生存（OS，P = 0.01）的独立预后因素；  是否接受化疗与风险分级之间未见明显的交互作用（DR：  P = 0.163；   OS：  P = 0.195）。

结 论

这个研究初步验证了对亚裔早期激素敏感型乳腺癌患者来说，RI-DR评分能够预测术后10年远处复发及死亡风险，该结果为后续进一步开展大规模的前瞻性临床研究奠定了必要研究基础，我们期待今后在国内积累更多相关研究数据，构建专属我们华人女性乳腺癌患者的多基因组风险预测平台。

参考文献：

1. Cheng SH, Tsai SY, Yu BL, et al: Validating a prognostic scoring system for postmastectomy locoregional recurrence in breast cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys 85:953-8, 2013

2. Cheng SH, Horng CF, West M, et al: Genomic prediction of locoregional recurrence after mastectomy in breast cancer. J Clin Oncol 24:4594-602, 2006

3. Cheng SH, Horng CF, Huang TT, et al: An Eighteen-Gene Classifier Predicts Locoregional Recurrence in Post-Mastectomy Breast Cancer Patients. EBioMedicine 5:74-81, 2016