李洪濤++++沈贊*
摘 要 骨肉瘤在新輔助化療后的原發(fā)灶腫瘤組織壞死率對于患者的預(yù)后具有決定性意義,尋找有效的檢測手段或檢測指標(biāo)在手術(shù)前預(yù)測化療療效,并在術(shù)前及時(shí)調(diào)整治療顯得尤為重要。本文綜述基因芯片對骨肉瘤新輔助化療療效的預(yù)測作用。
關(guān)鍵詞骨肉瘤新輔助化療壞死率預(yù)測基因芯片
中圖分類號:R738.1文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1006-1533(2014)12-0013-03
Progress in predicting response to neoadjuvant chemotherapy for osteosarcoma by gene-expression profiles
LI Hongtao, SHEN Zan
(Department of Oncology of Shanghai Six Peoples Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200233, China )
Abstract Histological response or tumor necrosis rate to neoadjuvant chemotherapy has been shown to be associated with survival in osteosarcoma patients. Accurate and noninvasive detective methods to predict response to neoadjuvant chemotherapy would be important for planning surgery and adjustment subsequent therapy. This review summarizes recent advances in predicting response to neoadjuvant chemotherapy for osteosarcoma by gene-expression profiles.
KEY WORDSosteosarcoma; neoadjuvant chemotherapy; necrosis rate; gene chip
骨肉瘤是青少年原發(fā)性惡性骨腫瘤中發(fā)病率最高的腫瘤[1- 2]。由于新輔助化療的治療進(jìn)展,使5年生存率從<20%提高到60%~70%[3],而骨肉瘤在新輔助化療后的原發(fā)灶腫瘤組織壞死率對于患者的預(yù)后具有決定性意義。根據(jù)Salzer-Kuntschik標(biāo)準(zhǔn)(6級標(biāo)準(zhǔn))或Huvas標(biāo)準(zhǔn)(4級標(biāo)準(zhǔn)),COSS臨床研究顯示骨肉瘤5年無事件生存期(event-free survival)在腫瘤組織壞死率高的人群為68%, 而壞死率低的則為39%[4-5]。
通過病理學(xué)評估腫瘤組織壞死率是目前驗(yàn)證新輔助化療療效的金標(biāo)準(zhǔn),因病理評估多為術(shù)后回顧性評估,故有其局限性。因此,尋找有效的檢測手段或檢測指標(biāo)在手術(shù)前預(yù)測化療療效,并在術(shù)前及時(shí)調(diào)整治療顯得尤為重要。預(yù)測化療的腫瘤組織壞死率有多種方法,包括血清學(xué)、影像學(xué)及核素顯像等[6-7]。
近年來,以高密度基因芯片為核心的基因組學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展,已廣泛應(yīng)用到生物醫(yī)學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域并取得突出進(jìn)展,使基因芯片預(yù)測腫瘤患者的治療反應(yīng)性、預(yù)后及生存成為可能。本文僅就基因芯片對骨肉瘤新輔助化療療效研究進(jìn)行綜述。
細(xì)胞水平
在骨肉瘤細(xì)胞系水平研究方面,Walters等[8]用Human Genome U133 Plus 2.0基因芯片(1張可容納47 000個(gè)轉(zhuǎn)錄本)對比了MG3耐藥株M6和M8(MG3對依托泊苷、多柔比星和順鉑較M6和M8敏感)的表達(dá)差異,結(jié)果發(fā)現(xiàn)252個(gè)顯著差異表達(dá)基因(false discovery rate, FDR=0.5%),這些基因中包括149個(gè)上調(diào)表達(dá)基因和103個(gè)下調(diào)表達(dá)基因,通過RT-PCR和Western印跡法選擇其中8個(gè)進(jìn)行確認(rèn),證明了表達(dá)差異具有一致性。進(jìn)一步對這些基因進(jìn)行文獻(xiàn)復(fù)習(xí),發(fā)現(xiàn)其中ABCG2、ADD3、NMT2、WNT5a和PTN與腫瘤細(xì)胞化療耐藥相關(guān)。通過對比同類研究,作者發(fā)現(xiàn)252個(gè)差異表達(dá)基因中的TRIM22、ADD3、PTN、WNT5A基因與Mintz等[9]通過芯片分析臨床標(biāo)本的差異表達(dá)基因名稱重疊,前者上述4個(gè)基因表達(dá)倍數(shù)變化為4.4、2.2、3.3和-3.1[8],而Mintz等[9]的研究則為-2.4、-2.2、3.2和-2.4,這種差異可能由于標(biāo)本的不同或芯片平臺差異所致。
動(dòng)物模型
Bruheim通過在可容納約20 000個(gè)探針的UniSet Human 20K Oligo Bioarray芯片上對比了10個(gè)骨肉瘤動(dòng)物模型分別對多柔比星、順鉑和異環(huán)磷酰胺耐藥的表達(dá)差異,其中對多柔比星耐藥的差異表達(dá)基因有85個(gè)(FDR=5%),包括48個(gè)高表達(dá)基因和37個(gè)低表達(dá)基因;對順鉑耐藥的基因差異表達(dá)有74個(gè)(FDR=2%),包括38個(gè)高表達(dá)基因和36個(gè)低表達(dá)基因;而對異環(huán)磷酰胺耐藥的差異表達(dá)則有118個(gè)(FDR=0.5%),高表達(dá)基因67個(gè)和低表達(dá)基因51個(gè)。上述三組差異表達(dá)的基因中,順鉑與多柔比星耐藥組中有21個(gè)基因重疊,順鉑與異環(huán)磷酰胺組中僅有2個(gè)重疊,而多柔比星與異環(huán)磷酰胺則無重疊[10]。這項(xiàng)研究提示同一腫瘤對不同化療藥物耐藥機(jī)制差異顯著。
臨床標(biāo)本
Mintz等[9]收集30個(gè)骨肉瘤穿刺標(biāo)本(15個(gè)Huvos I/Ⅱ級和15個(gè)HuvosⅢ/Ⅳ級),在含有12 625個(gè)轉(zhuǎn)錄本的U95Av2芯片上分析后發(fā)現(xiàn)腫瘤組織壞死率低的標(biāo)本中有104個(gè)顯著差異表達(dá)基因,其中包括63個(gè)上調(diào)表達(dá)基因和41個(gè)下調(diào)表達(dá)基因。作者用這104個(gè)基因?qū)熌退幍墓侨饬雎闶竽P蜆?biāo)本進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果符合預(yù)期。在上述104個(gè)基因中包括有護(hù)骨素顯著低表達(dá),而參與破骨過程(如annexin-2、SMAD、PLA2G2A和TGFB1)、細(xì)胞外基質(zhì)重構(gòu)過程(如desmoplakin、SPARCL1、biglyca和PECAM)相關(guān)基因卻出現(xiàn)了顯著高表達(dá),這些基因經(jīng)過RT-PCR驗(yàn)證符合芯片檢測結(jié)果,作者據(jù)此推論雙膦酸鹽治療骨肉瘤中的可能意義。
Man等[11]通過自組裝含有9 216個(gè)獨(dú)立元件的芯片對比了7個(gè)化療壞死率大于90%的標(biāo)本和13個(gè)化療壞死率小于90%的標(biāo)本,確定了由45個(gè)基因組成的預(yù)測模型,這45個(gè)基因中有91%在壞死率小于90%的標(biāo)本中呈高表達(dá)。作者用此預(yù)測模型對6個(gè)穿刺標(biāo)本進(jìn)行預(yù)測檢驗(yàn),而這6個(gè)標(biāo)本先前在建立45個(gè)基因預(yù)測芯片過程中已經(jīng)檢測,結(jié)果提示正確符合率為83%,而用該模型對8個(gè)單獨(dú)穿刺標(biāo)本進(jìn)行預(yù)測,正確符合率則為100%。Ochi等[12]在自組裝的含有23 040個(gè)cDNA位點(diǎn)的芯片中對比了13個(gè)骨肉瘤標(biāo)本,包括6個(gè)壞死率大于90%和7個(gè)壞死率小于90%的標(biāo)本,并從兩組共有率70%的4 722個(gè)基因中選取60個(gè)基因組成藥物反應(yīng)評分系統(tǒng)(drug response scoring, DSR),該評分系統(tǒng)能準(zhǔn)確區(qū)分骨肉瘤標(biāo)本對化療的反應(yīng)性,其中最顯著的基因名稱為AKR1C4。
雖然,上述研究充分說明基因芯片檢測臨床標(biāo)本預(yù)測療效的可能性,但也有研究并未發(fā)現(xiàn)陽性結(jié)果,如Cleton-Jansen通過收集25個(gè)化療前的活檢標(biāo)本,包括8個(gè)化療壞死率大于90%和17個(gè)化療壞死率小于90%的標(biāo)本,在Hu133A GeneChip Arrays中分析并未發(fā)現(xiàn)差異表達(dá)基因的存在[13]。
自2002年《Nature》雜志發(fā)表成功利用基因表達(dá)譜芯片的差異對乳腺癌患者5年內(nèi)的預(yù)后進(jìn)行預(yù)測以來[14],越來越多的基因芯片經(jīng)FDA批準(zhǔn)用于臨床。然而,芯片平臺差異及芯片檢測結(jié)果的重復(fù)性尚值得進(jìn)一步確證。通過上述文獻(xiàn)分析,我們看出重復(fù)性的結(jié)果少于研究結(jié)論,這有可能是樣本本身、樣本量及檢測手段的差異造成?;跅l件所限,我們僅對5年前文獻(xiàn)進(jìn)行了分析總結(jié),而近年來,基因芯片技術(shù)以其標(biāo)準(zhǔn)化的流程、堅(jiān)實(shí)的理論和實(shí)驗(yàn)的支持,已成為非常穩(wěn)定可信的實(shí)驗(yàn)技術(shù),相信通過擴(kuò)大樣本量進(jìn)行必要的重復(fù)研究將使芯片快速檢測預(yù)測骨肉瘤化療療效成為可能。
參考文獻(xiàn)
Duong LA, Richardson LC. Descriptive epidemiology of m alignant primary osteosarcoma using population-based registries, United States, 1999-2008[J]. J Registry Manag, 2013, 40(2): 59-64.
Ottaviani G, Jaffe N. The epidemiology of osteosarcoma[J]. Cancer Treat Res, 2009, 152: 3-13.
Allison DC, Carney SC, Ahlmann ER, et al. A meta-analysis of osteosarcoma outcomes in the modern medical era[J/OL]. Sarcoma, 2012, doi: 10.1155/2012/704872.
Carrle D, Bielack SS. Current strategies of chemotherapy in osteosarcoma[J]. Int Orthop, 2006, 30(6): 445-451.
Bielack SS, Kempf-Bielack B, Winkler K. Osteosarcoma: relationship of response to preoperative chemotherapy and type of surgery to local recurrence[J]. J Clin Oncol, 1996, 14(2): 683-684.
Hongtao L, Hui Z, Bingshun W, et al. 18F-FDG positron emission tomography for the assessment of histological response to neoadjuvant chemotherapy in osteosarcomas: A meta-analysis[J]. Surg Oncol, 2012, 21(4): e165-170.
李洪濤, 沈贊. 18F-FDG PET/CT對骨肉瘤新輔助化療療效評估的進(jìn)展[J].中國癌癥雜志, 2012, 22(9): 675-679.
Walters DK, Steinmann P, Langsam B, et al. Identification of potential chemoresistance genes in osteosarcoma[J]. Anticancer Res, 2008, 28(2A): 673-679.
Mintz MB, Sowers R, Brown KM, et al. An expression signature classifies chemotherapy-resistant pediatric osteosarcoma[J]. Cancer Res, 2005, 65(5): 1748-1754.
Bruheim S, Xi Y, Ju J, et al. Gene expression profiles classify human osteosarcoma xenografts according to sensitivity to doxorubicin, cisplatin, and ifosfamide[J]. Clin Cancer Res, 2009, 15(23): 7161-7169.
Man TK, Chintagumpala M, Visvanathan J, et al. Expression profiles of osteosarcoma that can predict response to chemotherapy[J]. Cancer Res, 2005, 65(18): 8142-8150.
Ochi K, Daigo Y, Katagiri T, et al. Prediction of response to neoadjuvant chemotherapy for osteosarcoma by gene-expression profiles[J]. Int J Oncol, 2004. 24(3): 647-655.
Cleton-Jansen AM, Anninga JK, Briaire-de Bruijn IH, et al. Profiling of high-grade central osteosarcoma and its putative progenitor cells identifies tumourigenic pathways[J]. Br J Cancer, 2009, 101(11): 1909-1918.
van ‘t Veer LJ, Dai H, van de Vijver MJ, et al. Gene expression profiling predicts clinical outcome of breast cancer[J]. Nature, 2002, 415(6871): 530-536.
(收稿日期:2014-05-07)*作者簡介:沈贊,副主任醫(yī)師,副教授,碩士研究生導(dǎo)師,腫瘤內(nèi)科行政副主任,醫(yī)學(xué)博士。擅長乳腺癌、肺癌及前列腺癌轉(zhuǎn)移的診斷和綜合治療、骨轉(zhuǎn)移癌及惡性淋巴瘤的診斷和治療。