Br J Haematol：基于T细胞功能相关基因和血浆蛋白的急性髓系白血病生存预测优化
2022-09-18 将军的九分裤 MedSci原创
目前的 AML 生存预后模型中不包括 T 细胞功能相关特征的数据。该研究利用t细胞功能相关基因表达的数据开发了一个模型，该模型可以准确地预测AML患者的生存。
准确预测急性髓系白血病（AML）患者的生存对于治疗决定是重要的。据报道，不同的治疗前协变量与生存率相关，包括性别、年龄、病因、细胞遗传学、突变地形图、共病、虚弱等。在报道的协变量中，细胞遗传学和突变地形图已被合并为2017年欧洲白血病网（ELN）模型，这是使用最广泛的预后分层的风险评分。然而，仍有提高精度的空间。但在含有T细胞和白血病细胞的骨髓样本中，T细胞功能相关基因的转录和表达及其向同源蛋白的翻译是否与AML患者的生存相关，为了回答这个问题，国外一团队进行了以下研究。
研究团队检查了 1611 名 AML 患者的 RNA 矩阵数据，这些人是从一个训练队列和三个验证队列中的公共数据库中提取的。他们使用随机生存森林变量狩猎算法开发了一个八基因 T 细胞功能相关特征。通过量化同源血浆蛋白浓度，在真实世界的队列中测试了基因鉴定的准确性。
该模型在训练和验证队列中具有稳健的预后准确性，接受者-操作者特征曲线 (AUROC) 下的五年面积为 0.67-0.76。使用最佳截止值将签名分为高风险和低风险评分。在所有队列中，高风险组的五年生存率为 6%-23%，而低风险组的五年生存率为 42%-58%（所有 p 值均 <0.001）。
图1：构建AML患者预后TFG风险评分模型。
在多变量分析中，高风险评分独立预测更短的生存期，死亡风险比在 1.28-2.59 范围内。基因集富集分析表明，在高危人群中参与免疫抑制途径的基因显着富集。基因特征的准确性在一个包含 88 个治疗前血浆样本的真实世界队列中得到验证。
图2：风险模型的预后潜力。
图3：TFG免疫风险评分相关的生物学表型
在 scRNA-seq 分析中，签名中的大多数基因都在白血病细胞中转录。将基因表达特征与 2017 年欧洲 LeukemiaNet 分类相结合，显着提高了生存预测准确度，五年 AUROC 为 0.82，而 0.76（p < 0.001）。
图4：AML患者骨髓细胞的单细胞图谱分析
图5：建立联合列线图来预测新诊断的AML患者的OS。
总的来说，该研究利用t细胞功能相关基因表达的数据开发了一个模型，该模型可以准确地预测AML患者的生存。大多数相关基因在白血病细胞中表达，这意味着与宿主免疫细胞的串扰。将他们的模型与2017年的ELN模型相结合，显著提高了生存预测的准确性，并可能帮助血液学家根据他们的评分为个体选择合适的治疗方法。
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