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WCLC22｜通过稳固的机器学习方法利用 DNA 甲基化对液体活检 SCLC 亚型进行分类

2022年07月14日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

世界肺癌大会（WCLC）是世界上最大的肺癌及胸部肿瘤会议，2022 WCLC将于8月6~9日在奥地利维也纳召开，逾100个国家的学者将进行300+场次口头报告与1000+海报展示。

7月13日WCLC官网公布了部分摘要，一项

利用DNA 甲基化，为临床样本中的小细胞肺癌提供准确分类的研究公布。亮点在于这种方法可用于液体活检，显著扩大了这种分类系统的使用，使 SCLC 亚型特异性临床试验成为可能。

介绍

小细胞肺癌 (SCLC) 是一种高度侵袭性癌症，治疗选择有限，预后普遍较差，尽管最近批准了新治疗，但预后仍无明显变化。重要的是，因为 SCLC 过去被认为是一种相对同质的恶性肿瘤，SCLC患者的治疗一直集中于未经选择的人群。最近，我们的研究小组和其他人（Gay CM 等。Cancer Cell 2021）确定了小细胞肺癌的四个主要不同亚组。4种亚型中的3种由特定转录因子ASCL1(SCLC-A)、NEUROD1(SCLC-N) 和 POU2F3(SCLC-P) 的主要表达定义，而第4种亚型由炎症表型 (SCLC-I) 定义。我们证明了这些亚组与不同的治疗缺陷相关。例如，在评估铂类药物-依托泊苷化疗基础上加用阿替利珠单抗的 III 期 IMpower133 试验中，SCLC-I亚型获益最高（Gay CM等人。Cancer Cell.2021）。因此，我们假设患者将从亚型特异性治疗方法中获益。那么就迫切需要开发稳固和实用的选择性生物标志物，在临床背景下定义这些亚型。我们以前报道过基于 DNA 甲基化的分类器 (SCLC-DMC)，准确率为98%(AACR 2022)。我们通过在液体活检检测 (SCLC-cfDMC)改善我们的初代分类器，在多个血浆样本队列中高精度地扩展了我们的初始发现，使基于液体活检的 SCLC 个性化治疗成为可能。

方法

我们使用了简化重亚硫酸盐测序 (RRBS)，方案经过了专门修改，使用 FFPE 和 cfDNA 样本的片段化DNA，以便在以广泛期为主的SCLC 患者不同临床队列中分析 > 100份样本。基于我们最初的SCLC-DMC，我们通过结合2000个极限梯度增强机器学习模型使用共识分类，以便根据预测中的重叠对样本进行分类，将 > 50%共识的样本归类为相应的亚型。

结果

相较于初代分类器RNAseq ，通过将SCLC-DMC 应用于其他队列可以使其准确性>90%。同时，经组织训练的 SCLC-DMC 在血浆样本上表现良好，精确度 > 80%，我们可以通过保持相同的 DNA 甲基化位点来适应算法，并将分类精确度增加到 > 90%，这是一个和临床相关的显著改善。重要的是，我们可以证明基于 DNA甲基化分类的临床结果与基于RNA分类的方法没有差异 [SCLC-A HR(95%CI)RNA vs SCLC-DMC = 1.57(0.84～2.95) ；SCLC-N = 0.93(0.4～2.15)]，突出说明基于 DNA 甲基化的分类可应用于SCLC 临床相关的亚型分型。

结论

SCLC 亚型已经为实现个性化治疗铺平了道路，但需要在临床试验中建立稳固的分类。在本文中，我们证明了 DNA 甲基化可以为临床样本中的小细胞肺癌提供准确的分类。此外，我们强调这种方法可用于液体活检，显著扩大了这种分类系统的使用，使 SCLC 亚型特异性临床试验成为可能。

责任编辑：肿瘤资讯-Kate
排版编辑：肿瘤资讯-Kate