比利时大规模研究:综合基因组分析助力晚期癌症精准治疗

【字体: 时间:2025年03月12日 来源:npj Precision Oncology 6.8

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  为解决晚期癌症治疗难题,研究人员开展 BALLETT 研究,证实 CGP 可行性,意义重大。

  《比利时大规模研究:综合基因组分析助力晚期癌症精准治疗》
在医学飞速发展的今天,癌症治疗始终是人们关注的焦点。晚期癌症,因其复杂性和异质性,治疗决策一直是个难题。随着生物标志物特异性和肿瘤非依赖性系统疗法的日益普及,癌症治疗面临着前所未有的挑战。传统的小基因检测面板虽然成本较低且操作相对简单,但在识别可操作靶点方面能力有限。而全外显子测序、全基因组测序和全转录组测序等技术,虽能提供更全面的信息,却因高昂的成本、复杂的基础设施要求和数据解读难题,难以广泛应用。在这样的背景下,为了突破晚期癌症治疗的困境,让更多患者受益,研究人员开展了一项具有重要意义的研究。

比利时的研究人员在《npj Precision Oncology》发表了相关研究成果。由比利时肿瘤学家协会(BSMO)的 PRECISION 工作组牵头,联合众多研究机构的研究人员开展了比利时本地实验室广泛肿瘤检测方法(BALLETT)研究。该研究旨在评估综合基因组分析(Comprehensive Genomic Profiling,CGP)在晚期癌症临床决策中的可行性,探索其为患者提供更多治疗选择和改善治疗结果的潜力。

为开展此项研究,研究人员采用了多个关键技术方法。首先,组建了由九个比利时 NGS 实验室组成的联盟,这些实验室均符合 ISO15189 标准。使用标准化的商业试剂盒 TruSight Oncology 500 CGP(TSO500)对肿瘤组织进行检测,可检测 523 个肿瘤相关基因的单核苷酸变异(SNVs)、短插入和缺失(indels)、59 个基因的拷贝数变异(CNVs)、55 个癌症驱动基因的融合,以及微卫星不稳定性(MSI)和肿瘤突变负荷(TMB)等。此外,还在部分实验室开展了同源重组缺陷(HRD)检测。同时,设立了虚拟的国家分子肿瘤委员会(nMTB),由多领域专家组成,根据 CGP 结果为患者提供治疗建议 。患者样本来自 12 所比利时医院,涵盖多种实体瘤类型。

研究结果如下:

  • 患者招募与 CGP 成功率:2021 年 5 月至 2023 年 10 月,872 名患者参与研究,因组织、DNA 或 RNA 不足等原因,58 名患者未进行 CGP 分析。对 814 名患者进行了 CGP 检测,最终 756 名患者的结果可解读,总体 CGP 成功率达 93%。CGP 成功率在不同肿瘤类型中有所差异,在不同实验室间,除 NGS 实验室 #6 外,差异不显著。从纳入研究到 nMTB 报告的中位周转时间为 29 天,不同医院间存在显著差异。
  • 分子改变和全基因组生物标志物:在 756 份 CGP 图谱中,共识别出 1957 个致病性或可能致病性的 SNVs 或 indels、80 个致病性基因融合和 182 个扩增,涉及 276 个不同基因。最常改变的基因包括 TP53、KRAS 等。此外,124 名患者(16%)TMB 高,8 名患者 MSI 高,且这 8 名患者 TMB 也高。对 100 名患者进行 HRD 检测,11 名(11%)结果为阳性。
  • 可操作性:756 份 CGP 图谱中,识别出 1086 个可操作标记,616 名患者(81%)至少有一个可操作结果。相比比利时标准诊断基因面板(ComPerMed)21% 的可操作性,CGP 的可操作性显著更高。
  • nMTB 治疗建议:756 名 CGP 分析成功的患者中,524 名(69%)收到 nMTB 的治疗建议,主要为参与生物标志物驱动的临床试验,部分患者因药物未获批或缺乏相关临床试验等原因未收到建议。
  • 治疗建议的采纳:454 名患者中,104 名(23%)采纳了 nMTB 的治疗建议。不同医院的采纳率和未采纳原因差异显著,主要原因包括治疗医生的选择、试验不可及和患者病情快速恶化等。
  • 偶然发现的可能种系变异:90 名患者(12%)检测到癌症易感基因(CSG)变异,重新分析数据后,113 名患者(15%)符合 ESMO 标准。

研究结论和讨论部分指出,BALLETT 研究证实了在晚期癌症患者中实施分散式 CGP 的可行性,其能在大多数患者中识别可操作靶点,为精准治疗提供依据。同时,研究也发现了一些问题和挑战。例如,创新治疗的可及性困难,部分患者虽检测到可操作基因标记,但因药物获批延迟、临床试验仅在国外开展、比利时缺乏大规模类似试验等原因,无法获得治疗建议。此外,治疗建议的标准化存在挑战,需要开发更好的决策支持工具。CGP 的成本效益也不明确,影响其在医疗系统中的报销。尽管如此,该研究为其他地区实施分散式 CGP 提供了潜在框架,强调了合作、标准化和综合决策的重要性,推动了精准肿瘤学的发展,为将 CGP 整合到常规临床实践提供了重要参考。
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