CLIN CHEM：血浆游DNA用于头颈癌的疾病分层和预后
2018-06-21 MedSci MedSci原创
在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者的疾病分层和预后预测中，临床医生面临着许多挑战。鉴于目前使用的临床评分，重复活检和成像技术的局限性，液体活检方法可提供有价值的额外诊断和预后信息。 利用临床资料和来自HNSCC患者的血浆样本进行非介入性单中心观察研究。通过低覆盖率新一代测序（NGS）在116名患者中测定血浆游离DNA衍生的拷贝数异常（CNA）。将重要的CNA合并在全基因组拷贝数不稳定性评分
在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者的疾病分层和预后预测中，临床医生面临着许多挑战。鉴于目前使用的临床评分，重复活检和成像技术的局限性，液体活检方法可提供有价值的额外诊断和预后信息。
利用临床资料和来自HNSCC患者的血浆样本进行非介入性单中心观察研究。通过低覆盖率新一代测序（NGS）在116名患者中测定血浆游离DNA衍生的拷贝数异常（CNA）。将重要的CNA合并在全基因组拷贝数不稳定性评分（CNI）中，其针对常规临床分期和患者结果进行评估。
接受者操作特征（ROC）曲线分析比较患者（n = 103）和无瘤对照（n = 142）患者术前CNI产生的ROC曲线下面积为87.2％（95％CI，79.4 ％-93.3％）。在95％的特异性下，检测肿瘤的灵敏度在46％（pT1）和94％（pT4）之间变化。高于中位数（即> 72）的CNI对于淋巴结受累（LNI）的阳性预测值为90％（95％CI，79％-96％），而阴性预测值为57％（95％CI ，43％-70％）。对于CNI> 72，总生存（OS）更差（风险比，4.89; 95％CI，1.39-17.17; P= 0.01），术后3年分别有62％和90％的生存者分别为CNI> 72和≤72。在多变量模型中，与包括LNI在内的已建立的疾病特征相比，CNI是OS的优越预测指标。
研究表明，CNI可能有助于预测HNSCC中的LNI和预后，并提示需要进行颈淋巴结清除术或更积极的治疗
原始出处：
Markus A. Schirmer, Julia Beck, Martin Leu,
Cell-Free Plasma DNA for Disease Stratification and Prognosis in Head and Neck
Cancer.
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