生物学衰老在乳腺癌脑转移患者的预后分层中起到了比单纯年龄更重要的作用

《Journal of Neuro-Oncology》：Biological aging enhances prognostic stratification beyond chronological age in breast cancer brain metastases

乳腺癌脑转移患者PhenoAgeAccel加速衰老指标对预后的独立影响及其对现有GPA模型的优化作用。

　　

摘要

目的

目前的乳腺癌特异性分级预后评估（GPA）模型主要依赖于实际年龄和临床疾病特征，这些因素可能无法充分反映个体间的易感性和生理储备能力。我们研究了通过PhenoAgeAccel量化表型生物老化是否能够在乳腺癌脑转移（BCBM）患者中提供超出实际年龄的预后信息，以及整合生物老化指标是否能够提升现有Breast-GPA模型的预测性能。

方法

我们回顾性分析了432名连续诊断为BCBM的患者。总体生存期（OS）从脑转移诊断时开始计算。生物老化程度是通过PhenoAgeAccel评估的，该指标基于常规可获得的实验室参数得出。多变量Cox模型用于评估独立预后因素，主要分析对象为具有实质脑转移的患者。原始Breast-GPA评分和经过PhenoAge调整后的评分通过Harrell’s C指数及里程碑生存分析（3个月和36个月）进行了比较。

结果

整个队列的中位生存期为8.7个月（95%置信区间7.4–10.1个月）。在294名可评估患者中（n=294），39.8%的患者表现出加速的生物老化（PhenoAgeAccel > 0），这种生物老化与更短的生存期显著相关（中位数分别为4.4个月和14.6个月；p < 0.001）。在多变量分析中，PhenoAgeAccel仍与死亡率独立相关（风险比HR 1.88，95%置信区间1.44–2.46；p < 0.001），而实际年龄则无关。在具有实质脑转移的患者中也观察到了类似的结果（HR 1.83，95%置信区间1.35–2.48；p < 0.001）。加入生物老化指标后，Breast-GPA模型的区分能力得到提升（C指数提高至约0.71），并且对早期（3个月）和长期（36个月）生存状态的预测准确性也得到了增强。

结论

表型生物老化能够在乳腺癌脑转移患者中提供超出实际年龄的预后信息，并强化基于GPA的风险分层。整合生物老化指标可能有助于在临床实践中实现更个性化的预后评估。