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【2024 ASCO】一种基于循环肿瘤DNA的临床遗传预后模型可预测mCRPC治疗后的OS

05月27日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

美国临床肿瘤学会年会（ASCO 2024）是肿瘤学研究和临床实践领域最具影响力的国际会议。2024年第60届ASCO年会将于5月31日至6月4日（CDT）在美国芝加哥举行，与会者将有机会聆听来自全球顶尖专家的分享，深入了解前沿科技和临床应用的最新成果。
一种基于循环肿瘤DNA的临床遗传（CG）预后模型，用于预测接受强效雄激素受体抑制治疗的转移性去势抵抗性前列腺癌患者的总生存期研究入选2024 ASCO泌尿肿瘤口头摘要专场。肿瘤资讯特此整理，以飨读者。

Abstract：5007
Title：A clinical-genetic (CG) circulating tumor DNA (ctDNA)-based prognostic model for predicting overall survival (OS) in men with metastatic castrate-resistant prostate cancer (mCRPC) treated with potent androgen receptor inhibition (Alliance).
标题：一种基于循环肿瘤DNA（ctDNA）的临床遗传（CG）预后模型，用于预测接受强效雄激素受体抑制治疗的转移性去势抵抗性前列腺癌（mCRPC）患者的总生存期（OS）。
讲者：Susan Halabi | Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke Cancer Institute Center for Prostate and Urologic Cancers, Duke University School of Medicine

背景

我们之前开发并验证了一个用于预测转移性去势抵抗性前列腺癌（mCRPC）患者的总生存期（OS）的临床预后模型，该模型包括以下变量：表现状态、疾病部位、阿片类镇痛药使用、乳酸脱氢酶、白蛋白、血红蛋白、前列腺特异性抗原和碱性磷酸酶。本分析的目标是通过纳入循环肿瘤DNA（ctDNA）的致病性遗传变异（PGAs），改进OS的临床模型。

方法

使用A031201第3阶段试验的恩杂鲁胺±阿比特龙的数据来开发和验证OS的CG模型。从血浆中分离无细胞DNA，并使用69基因靶向DNA测序检测ctDNA PGAs。基于随机生存森林的特征重要性识别遗传特征，最终的CG模型包括临床和选定的遗传因素。使用时间依赖的接收者操作特征曲线下面积（tAUC）评估模型的区分能力。

结果

共有776名患者的数据可用。除了临床变量外，模型还包括以下顺序：AR及其增强子的增益、MYC、RSPO2，以及ZBTB16、PTEN、MSH6、PPP2R2A、NKX3-1、TP53、FANCA、RB1、APC、CHD1和BRCA2的缺失和/或PGAs，以及ichorCNA肿瘤分数。临床和CG模型的tAUC分别为0.72（95% CI=0.72-0.73）和0.77（95% CI=0.76-0.77）。表格中展示了三个和四个预后风险组的中位OS和风险比。

结论

CG模型鉴定了新的ctDNA PGAs，这些PGAs可以预测OS，并且可以用来将患者分类为风险组，这些风险组在mCRPC的未来试验中选择患者时非常有用。

参考文献

2024 ASCO.Abstract 5007

责任编辑：肿瘤资讯-cy
排版编辑：肿瘤资讯-cy