乳腺癌新辅助化疗敏感性临床与分子预测模型研究

• 作 者: 黄芹
• 机 构: 汕头大学
• 出 处: 汕头大学
• 发表日期: 2019年1期
• 关键词: 乳腺癌

【目的】
　　结合临床病理特征及基因表达构建乳腺癌新辅助化疗敏感性的预测模型，并探讨MAPT在乳腺癌中的表达特点及独立预测价值，从而为新辅助化疗方案的个性化选择提供参考。
　　【方法】
　　从GEO数据库中下载基因表达谱数据集GSE20194，该数据集包含278例接受含紫杉类新辅助化疗的乳腺癌样本，筛选新辅助化疗后pCR组和RD组的差异基因。通过多因素Logistics逐步回归，并结合临床病理特征构建含紫杉类药物新辅助化疗敏感性的预测模型。随后，我们选择GEO数据库中的基因表达谱数据集GSE20271作为验证集。该数据集包含178例接受新辅助化疗的乳腺癌患者，其中91例接受了T/FAC方案新辅助化疗，另外87例接受了FAC方案新辅助化疗。在这两个数据集中分别对预测模型进行内部验证和外部验证，通过ROC曲线下面积（AUC）来衡量其区分度，并与现有的21基因、70基因评分进行对比。
　　从TCGA数据库中获取了608例乳腺癌患者的RNASeq数据和临床信息，分析MAPTmRNA与其他临床病理特征的关系。利用GSE20194数据集，探索MAPT基因的表达与乳腺癌含紫杉类药物新辅助化疗敏感性之间的相关性。此外，我们应用免疫组织化学方法，检测131例乳腺癌患者肿瘤组织中Tau蛋白的表达，分析Tau蛋白表达与其他临床病理特征的关系。对于其中接受含紫杉类药物新辅助化疗的59例患者，我们进一步探讨Tau蛋白表达与新辅助化疗敏感性之间的关系。
　　【结果】
　　我们共筛选出8个基因并结合临床病理特征构建含紫杉类药物新辅助化疗敏感性的预测模型。该模型内部验证的AUC值为0.870，优于21基因、70基因评分。外部验证中，在接受含紫杉类药物新辅助化疗的患者中，该模型的AUC值为0.767，同样优于21基因、70基因评分。在新辅助化疗方案中不含紫杉类药物组中，该模型的AUC值只有0.607，低于70基因评分。
　　MAPTmRNA的表达与ER阳性、PR阳性、HER2阴性相关。在单因素分析中，与pCR组相比，MAPT基因在RD组显著上调。在同时包含其他临床病理特征的多因素分析中，MAPT基因的表达仍然是新辅助化疗敏感性的独立预测因素。根据免疫组化的结果，Tau蛋白高表达同样与ER阳性、PR阳性、HER2阴性相关。在接受新辅助化疗的患者中，pCR组和RD组的Tau蛋白水平无统计学差异。
　　【结论】
　　结合临床病理特征及基因表达情况构建的乳腺癌新辅助化疗预测模型，在预测含紫衫类新辅助化疗敏感性时具有较高的准确度，并且包含基因个数少，相对现有的多基因检测系统，其检测成本较低，更有利于在临床中推广。
　　GEO数据库分析的结果提示，MAPT基因的表达与紫杉类新辅助化疗敏感性相关。而免疫组化的结果提示，Tau蛋白的表达在独立预测紫杉类新辅助化疗敏感性的价值不确定，仍需进一步验证。