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    分子标志物
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        分子标志物有三类:预后、预测分子标志物及药物活化抗肿瘤效应的替代分子标志物。
        预后标志物
        预后标志物是指与疾病转归、总生存时间相关的标志物,其预后本质与治疗药物等各项干预措施并不相关。如组织学类型腺癌、表皮生长因子受体(EGFR)突变等就是很好的预后因子。会议提及的潜在预后因子还有外周血浆或血清DNA、微小RNA(microRNA)分子。
        预测标志物
        预测标志物是指与临床药物等干预措施密切相关的标记物,如EGFR突变患者能从临床应用酪氨酸激酶抑制剂(TKI)中获益。香港中文大学的莫树锦(Tony Mok)及广东省人民医院的吴一龙教授等领衔的IPASS大型临床试验等结果证实,EGFR突变是TKI药物疗效的预测标志物,可指导临床个体化治疗。预测标志物的最终确认需要在试验中与安慰剂组进行比较才能确立。已经获得验证或潜在的预测标志物主要有,EGFR活化突变预测EGFR-TKI的疗效、EGFR T790M等突变、cMET扩增、胰岛素样生长因子1受体(IGF-1R)通路活化预测EGFR-TKI的耐药发生。在抗血管药物的研究中,细胞因子及血管生成因子(CAFs)、细胞间黏附分子(ICAM)、血管内皮细胞生长因子(VEGF)序列多态性、WNK1等可能是抗血管生成药物的预测分子标志物,但均须验证。在化疗研究中,基因表达的预测因子如ERCC1、RRM1、BRCA1等预测铂类及吉西他滨的疗效,胸苷合成酶(TS)表达水平预测培美曲塞的反应,βtubulin预测紫杉醇疗效等。西班牙拉塞尔(Russel)教授指出,BRAC1、GOLPH3及小RNA miR-21等表达水平也正成为化疗药物或mTOR靶向药物的疗效预测标志物。
        生物活性替代标志物
        生物活性替代标志物是指能够解释药物在体内发挥活性等作用的分子或临床因子,如p70S6K表达可作为mTOR抑制剂的替代活性标志物。除了分子标志物,外周循环肿瘤细胞数(CTCs)亦可能预测疗效,CTC和EGFR活化突变情况也可能预测癌组织的TKI疗效反应。同样,临床症状因子如皮疹可作为EGFR-TKI的疗效预测临床因子,高血压发生可能是贝伐单抗临床疗效的预测因子之一,这些均属于替代标志物。
        尽管标志物研究获得肯定的进展,但纽约大学的帕斯(Pass)指出,广泛来讲,包括分子水平的生物标志物研究仍不明了。由于多数研究因生物取材的条件不统一、样本量小、检测质控条件差异、人种的遗传学差异等因素错综复杂,目前发表的分子标志物超过99%尚未得到良好的临床研究证实,包括癌胚抗原(CEA)、细胞角蛋白19片段抗原(Cytr21-1)等。未来的发展策略应具有“3M”,即强调多重分析、多标志物和多中心验证。
        药物基因组学标志物的分子标签
        在药物或预后相关基因组学标志物研究方面,单个基因的预测能力往往显得不足。由EGFR突变、KRAS突变、ERCC1表达等单个分子标志物进行预测或预后的现象越来越少。随着分子研究的深入,可利用多个分子标志物的联合,如ERCC1、RRM1、TS等联合筛选患者进行化疗选择。多个学者指出基于分子信号通路的认识建立药物作用相关信号分子标签(指具有预测或预后意义的多个分子标志物的组合,即一组分子标志物)可作为预测标志物。美国纪念斯隆-凯特林癌症中心(MSKCC)的克里斯(Kris)等用多个肿瘤细胞模型研究KRAS突变对药物的反应性,提出对KRAS突变的疗效相关的信号通路分子标签。
        在早期肺癌术后复发预测方面,波廷(Potti)等在2006年报道了通过全基因组表达谱研究方法,提出用多个基因组成的分子标签可准确预测术后复发,从而对早期复发高危的患者尽早行药物干预。Potti在本届大会报告中指出,同样存在全基因组筛选的分子标签可作为化疗或靶向治疗的预测标志物,这对未来的抗血管药物及其他新的靶向药物有同样的借鉴意义。除了从基因表达角度,亦有学者提出进行microRNA表达谱、基因甲基化谱的研究筛选药物疗效预测或预后相关的microRNA或基因甲基化分子标签。
        除了用于寻找预测或预后分子标志物,全基因组的研究方法在发现肺癌的分子机制或新靶点方面同样有效。加拿大学者索(Tho)等报道,通过整合全基因组基因表达水平和对应的基因组DNA拷贝数缺失变化能够发现潜在的新的肿瘤抑癌基因,并提出KHL9、SMARCA2等基因可能是新的肿瘤抑癌基因,对其所在信号通路的研究可提供新的药物干预靶点。基于多个信号通路或全基因组变化的分子标签研究的增多亦反映了肺癌发生机制及其诊治预后的复杂异质性。如何选择有限数目基因构成的分子标签用于临床试验或指导选择用药是一项挑战,目前出现的用途相似的不同分子标签,其基因数目和构成多数不一致。Potti等指出,这反映了分子标签计算过程中的复杂性,如何优化分子标签及验证均是必须的。对肺癌预后或疗效预测的精细分子分型必然是个体化医学的组成部分。
        生物标志物检测方法学的进展
        美国学者希尔施(Hirsh)指出,随着分子生物标志物研究的深入,其检测方法学亦快速发展。以EGFR突变检测方法为例,有聚合酶链反应(PCR)基础上的直接测序法,亦有TaqMan探针技术的实时荧光定量法、锁核酸探针定量技术和扩增阻滞突变系统(ARMS)检测技术等。Hirsh的研究组采用新的基于免疫组化(IHC)技术的EGFR突变位点分析,其敏感性和特异性达到92%和99%。IHC技术使得检测程序大大简化,临床转化更加简便易行。在基因拷贝数的变化检测方面,如EGFR、cMET等拷贝数变化与TKI的疗效或耐药相关。荧光原位杂交技术(FISH)的临床使用步骤繁琐,仪器要求条件高,改经原位杂交银染(SISH)的技术将使得检测更加快捷易行。
        抗体除了可用于检测基因突变,对于ALK等基因的融合易位检测同样可采用抗体基础上的IHC技术。随着由多基因组成的分子标签的增多,mRNA表达水平的检测也将逐渐出现多重实时定量PCR检测,以满足检测通量的需求。不过,不管是哪种新技术,均需通过反复及前瞻性试验验证方可真正用于临床。
        分子标志物转化用于临床研究设计
        EGFR突变与TKI的关系首先是在临床前实验或临床试验中得到鉴定或初步验证,目前也有以EGFR突变分子标志物作为患者分组因子开展临床试验,目的是获得最高证据级别的前瞻性试验结果。可见,在证据医学方法学上,分子标志物作为特定药物的分层能力受到重视。专家提出在越来越多的临床试验设计阶段,就需要确定以何种临床因子或分子标志物作为选择标志物,将患者分组开展临床试验。如拉塞尔(Russel)的SCAT试验就是以EGFR突变和BRAC1表达水平进行双重分子标志物选择后分组,分别接受不同的药物方案的临床试验。通过分子标志物选择患者,可以富集肺癌群体中少数特定分子变异亚型患者,针对性进行靶向药物试验,这亦是多数与会专家强调的药物发展过程的有效方法。
        克里斯(Kris)和斯卡莉特(Scagliottie)指出,根据肺癌的分子通路活化特性,须要根据通路活化标签进行预测疗效或选择患者进行联合药物治疗。同时指出在以后的临床试验中,没有选择的临床试验将被终止开展。
        来自英国的比林厄姆(Billingham)详细介绍了以分子标志物为分层因子的试验设计方案,包括治疗与标志物相互作用的试验、靶点富集试验及基于标志物的策略试验等设计思路。这些重视分子标志物的学者必将推动分子标志物用于临床试验并使其规范化。

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