Gene-Mutation-Based Algorithm for Prediction of Treatment Response in Colorectal Cancer Patients
基于基因突變的算法用于預(yù)測結(jié)直腸癌患者的治療反應(yīng)
發(fā)表期刊：Cancers (Basel)
發(fā)表日期：2022 Apr 18
DOI:? 10.3390/cancers14082045
一裤纹、背景
????????結(jié)直腸癌（CRC）是全球最流行的癌癥之一蠕啄，也是癌癥相關(guān)死亡的主要原因，初次診斷的患者中約有20%患有轉(zhuǎn)移性CRC（mCRC）婚瓜。病理評估的高變異性限制了它們的臨床準(zhǔn)確性，并造成了有針對性的治療決策和預(yù)測治療結(jié)果的錯(cuò)誤刑棵。重要的是要考慮到CRC的高度異質(zhì)性和復(fù)雜性巴刻，特別是mCRC的原發(fā)和轉(zhuǎn)移性病變，在多個(gè)致癌基因中存在功能增益突變蛉签，在多個(gè)腫瘤抑制因子中存在功能缺失胡陪，這些都參與了增殖、生存和侵襲碍舍。
????????基于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的算法和通過使用CT或MR成像和切片上的組織形態(tài)學(xué)開發(fā)的模型在臨床決策中變得有用柠座。目前，基于ML的預(yù)測模型已經(jīng)成為預(yù)測CRC疾病轉(zhuǎn)移和治療反應(yīng)的有力工具乒验。新技術(shù)的快速發(fā)展使我們能夠從每個(gè)病人的原發(fā)腫瘤中獲得大量的基因組愚隧、表觀基因組和影像學(xué)數(shù)據(jù)，基于人工智能的ML工具不僅對數(shù)據(jù)處理而且對癌癥的早期檢測和預(yù)后也特別有用。
二狂塘、材料與方法
1.數(shù)據(jù)來源
1） 結(jié)直腸癌MSK隊(duì)列：從cBioportal獲得了471名在紀(jì)念斯隆凱特琳醫(yī)院治療的不可切除的結(jié)直腸癌（CRC）患者的數(shù)據(jù)
2） TCGA Firehose Legacy的結(jié)直腸癌隊(duì)列：在隨訪的221名患者中录煤，共有191名有基因突變和治療后癌癥進(jìn)展/復(fù)發(fā)的信息，組成了TCGA隊(duì)列
2.實(shí)驗(yàn)流程
三荞胡、實(shí)驗(yàn)結(jié)果
01妈踊、開發(fā)7種基因的算法
????????由于RAS-RAF-MEK-ERK和PI3K/Akt/PTEN/mTOR途徑的基因突變以及TP53和APC主要參與CRC治療反應(yīng)，作者想研究這些途徑的基因突變情況是否可用于預(yù)測治療反應(yīng)泪漂。治療后的疾病進(jìn)展是治療反應(yīng)的一個(gè)主要指標(biāo)廊营；因此，研究了是否可以建立一個(gè)基于基因突變的ML模型作為生物標(biāo)志物萝勤，在診斷場合對CRC患者的治療反應(yīng)進(jìn)行分層和預(yù)測露筒。根據(jù)MSK隊(duì)列中447名患者的臨床數(shù)據(jù)，將患者分為兩個(gè)亞組：（i）應(yīng)答組：患者在50個(gè)月內(nèi)一線化療后沒有疾病進(jìn)展敌卓；（ii）無應(yīng)答組：患者在50個(gè)月內(nèi)一線化療后出現(xiàn)疾病進(jìn)展慎式。然后利用隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)分類篩選，測試候選基因的各種突變情況組合是否能夠區(qū)分應(yīng)答者和非應(yīng)答者趟径。一種被稱為7-基因算法的算法由七個(gè)基因的突變譜組成：KRAS瘪吏、BRAF、ERBB2蜗巧、MAP2K1掌眠、TSC2、TP53和APC幕屹，與所有其他基于基因突變的測試算法相比蓝丙，使用邏輯回歸分析確定的分類準(zhǔn)確率最高。7-基因算法的敏感性為83%香嗓，特異性為98%迅腔，區(qū)分應(yīng)答者和非應(yīng)答者的表現(xiàn)準(zhǔn)確性AUC為0.98（圖2A）。
????????作者比較了7-基因算法與臨床和病理風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)之間的表現(xiàn)準(zhǔn)確性靠娱，包括癌癥分期、輔助治療掠兄、原發(fā)腫瘤的手術(shù)和MSI像云。Logistic回歸分析顯示，癌癥分期對區(qū)分應(yīng)答者和非應(yīng)答者的效用AUC值為0.5（圖2B）蚂夕。輔助治療的敏感性為0%迅诬，AUC為0.41；原發(fā)腫瘤手術(shù)的敏感性為0%婿牍，AUC為0.41侈贷；MSI的敏感性為0%，AUC為0.34（圖2C-E）等脂。當(dāng)7-基因算法與所有這些參數(shù)結(jié)合在一起時(shí)俏蛮，癌癥分期撑蚌、輔助治療、原發(fā)腫瘤手術(shù)和MSI搏屑，其敏感性和AUC值仍與單獨(dú)的7-基因算法相似（圖2F）争涌。這些數(shù)據(jù)表明，7-基因進(jìn)展算法作為區(qū)分一線化療應(yīng)答和無應(yīng)答的分類器具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義辣恋；但是亮垫，當(dāng)使用臨床和病理指標(biāo)，包括癌癥分期伟骨、輔助治療饮潦、原發(fā)腫瘤的手術(shù)和MSI作為分類器對患者進(jìn)行分層時(shí)，沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義携狭。
02继蜡、評估7-基因算法用于預(yù)測MSK隊(duì)列治療后的無進(jìn)展生存期
????????為了評估7-基因算法是否可以作為生物標(biāo)志物來預(yù)測MSK隊(duì)列的無進(jìn)展生存期（PFS），作者進(jìn)行了對數(shù)秩分析暑中。K-M圖顯示壹瘟，根據(jù)7基因算法評分分層的亞組之間的PFS存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異。診斷時(shí)原發(fā)腫瘤的7基因算法評分高的患者與得分低的患者相比鳄逾，PFS明顯較差（圖3A）稻轨。
????????接下來，研究了臨床和病理指標(biāo)雕凹，包括癌癥分期（I/II期與III/IV期）和輔助治療（治療與不治療）殴俱，原發(fā)腫瘤的手術(shù)（手術(shù)與不手術(shù)），以及MSI類型（穩(wěn)定與不穩(wěn)定）枚抵，是否可以用來預(yù)測MSK隊(duì)列的PFS线欲。K-M圖與log-rank分析顯示，根據(jù)癌癥分期汽摹、治療方法和MSI類型的狀況分層的亞組之間的PFS沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異（圖3B,C,E）李丰，而根據(jù)原發(fā)腫瘤的手術(shù)狀態(tài)分層的亞組之間有小的但有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的差異（圖3D）。
????????作為與該算法的比較逼泣，作者研究了7-基因算法中每個(gè)單獨(dú)基因的突變狀態(tài)是否可用來預(yù)測PFS趴泌。進(jìn)行了K-M分析，比較診斷時(shí)確定的原發(fā)腫瘤中每個(gè)基因有突變型和野生型的患者的PFS拉庶。根據(jù)每個(gè)基因突變狀態(tài)分層的突變組和WT組之間的PFS沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異嗜憔。同時(shí)，原發(fā)腫瘤中BRAF或APC突變的患者與這些單個(gè)基因?yàn)閃T的患者之間存在著統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異氏仗。這些數(shù)據(jù)表明吉捶，與MSK隊(duì)列中的每個(gè)單獨(dú)基因相比，7-基因算法可能被用作預(yù)測無進(jìn)展生存期（PFS）的生物標(biāo)志物，具有更好的精確性呐舔。
????????作者進(jìn)一步進(jìn)行了點(diǎn)陣圖分析币励，以說明7-基因算法的分類分?jǐn)?shù)在MSK隊(duì)列中治療應(yīng)答和無應(yīng)答病人之間的分布。該圖顯示兩組患者之間的7-基因算法得分有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異（圖4）滋早。綜合來看榄审，邏輯回歸分析、Kaplan-Meier圖和點(diǎn)陣圖的結(jié)果是一致的杆麸，表明7-基因算法作為預(yù)測治療反應(yīng)的生物標(biāo)志物的準(zhǔn)確表現(xiàn)搁进。
03、7-基因進(jìn)展算法用于預(yù)測治療后的進(jìn)展情況
????????為了進(jìn)一步評估7-基因算法是否可以作為獨(dú)立的預(yù)測性生物標(biāo)志物來預(yù)測首次診斷時(shí)CRC的治療反應(yīng)昔头，作者根據(jù)MSK隊(duì)列的PFS進(jìn)行了單變量和多變量的Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析饼问。單變量分析顯示，7-基因算法對PFS的預(yù)測能力揭斧，如用風(fēng)險(xiǎn)比（HR）表示莱革，為7.5；而癌癥分期的HR值為1.3讹开，輔助治療的HR為1.1盅视，手術(shù)的HR為0.8，MSI的HR為0.7旦万。這些數(shù)據(jù)表明闹击，與其他臨床和病理指標(biāo)相比，7-基因進(jìn)展算法的HR要高得多成艘，在預(yù)測PFS方面具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義赏半。為了進(jìn)一步證實(shí)7-基因算法對PFS的預(yù)測價(jià)值與臨床指標(biāo)的關(guān)系，進(jìn)行了多變量的Cox分析淆两。7-基因算法作為一個(gè)獨(dú)立的生物標(biāo)志物預(yù)測PFS的HR為8.9断箫，而癌癥分期的HR為1.1，輔助治療的HR為1.1秋冰，手術(shù)的HR為0.7仲义，MSI的HR為0.6。這些結(jié)果表明剑勾，7-基因算法有很大的潛力作為PFS的預(yù)測性生物標(biāo)志物光坝。
04、7-基因進(jìn)展算法用于預(yù)測治療后的進(jìn)展情況
????????為了驗(yàn)證7-基因算法對治療后進(jìn)展的預(yù)測甥材，作者使用了一個(gè)有119名患者的TCGA隊(duì)列（圖1）。在這個(gè)隊(duì)列中性含，119名患者中有30人對治療有反應(yīng)洲赵，沒有進(jìn)展/復(fù)發(fā)。使用與MSK隊(duì)列相同的隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法，利用7個(gè)基因的突變情況叠萍，將每個(gè)患者分為無進(jìn)展的治療應(yīng)答或有進(jìn)展的治療無應(yīng)答芝发。邏輯回歸分析顯示，7-基因算法在區(qū)分應(yīng)答和無應(yīng)答患者群體方面表現(xiàn)出很高的準(zhǔn)確性苛谷，敏感性為96%辅鲸，特異性為77%，AUC為0.97（圖5A）腹殿。與在MSK隊(duì)列中觀察到的情況類似独悴，臨床和病理參數(shù)，包括癌癥分期锣尉、新輔助治療刻炒、手術(shù)和MSI，在區(qū)分應(yīng)答者和非應(yīng)答者方面沒有表現(xiàn)出高的特異性和高的AUC值（圖5B自沧，C）坟奥。通過使用7-基因算法與上述所有臨床指標(biāo)相結(jié)合，進(jìn)行邏輯回歸分析拇厢。數(shù)據(jù)顯示爱谁，在TCGA隊(duì)列中，7-基因算法與所有臨床指標(biāo)一起使用孝偎，在區(qū)分治療的應(yīng)答者和非應(yīng)答者方面的表現(xiàn)仍與單獨(dú)使用7-基因算法相似（圖5D）访敌。
????????為了進(jìn)一步驗(yàn)證7-基因算法作為治療反應(yīng)預(yù)測性生物標(biāo)志物的性能，使用TCGA隊(duì)列進(jìn)行了K-M分析邪媳。與使用MSK隊(duì)列觀察到的情況類似捐顷，診斷時(shí)原發(fā)腫瘤中7-基因算法得分高的患者與得分低的患者相比，其PFS明顯較差（圖6A）雨效。作者研究了臨床和病理指標(biāo)迅涮，包括癌癥分期（I/II期與III/IV期）和輔助治療（治療與不治療），是否可用于預(yù)測TCGA隊(duì)列的PFS徽龟。K-M圖與對數(shù)分析顯示叮姑，根據(jù)癌癥分期或治療方法的狀態(tài)分層的亞組之間的PFS沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異（圖6B,C）。
????????作為比較据悔，在MSK和TCGA隊(duì)列中传透，也通過K-M圖評估了算法中七個(gè)基因的突變狀態(tài)對PFS的預(yù)測能力。在這個(gè)隊(duì)列中极颓，KRAS朱盐、ERBB2、TSC2和TP53的突變對PFS沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義菠隆，WT MAP2K1和MAP2K1突變患者的PFS有明顯差異兵琳。結(jié)果顯示狂秘，大多數(shù)單個(gè)基因突變沒有表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，無法對患者的PFS進(jìn)行分層躯肌。
????????為了進(jìn)一步驗(yàn)證7-基因算法作為TCGA隊(duì)列中治療反應(yīng)的預(yù)測性生物標(biāo)志物的性能者春，作者在TCGA驗(yàn)證隊(duì)列中進(jìn)行了單變量和多變量的Cox回歸分析。在單變量分析中清女，7-基因算法的HR所顯示的PFS的預(yù)測能力為16.9钱烟，而癌癥分期的HR為1.2，輔助治療的HR為3.0×10?7嫡丙。在多變量分析中拴袭，調(diào)整了癌癥分期和輔助療法后，7-基因算法的HR值為16.9迄沫，這與單變量分析相似稻扬。癌癥分期和輔助治療的HR值在單變量分析中也相似。有趣的是羊瘩，7-基因算法預(yù)測PFS的HR值在TCGA隊(duì)列中比在MSK隊(duì)列中高泰佳。與在MSK隊(duì)列中觀察到的情況類似，TCGA隊(duì)列中的點(diǎn)陣圖顯示尘吗，治療應(yīng)答和無應(yīng)答的7-基因算法分類得分有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異（圖7）逝她。這進(jìn)一步顯示了7-基因算法區(qū)分進(jìn)展期和非進(jìn)展期患者的能力。TCGA隊(duì)列的所有評估結(jié)果與MSK隊(duì)列獲得的結(jié)果一致睬捶，證實(shí)了7-基因算法在預(yù)測治療后癌癥進(jìn)展方面的高準(zhǔn)確性黔宛。
05、預(yù)測mCRC患者治療反應(yīng)的7-基因算法的評估
????????在471名CRC患者中擒贸，有388名患者在MSK隊(duì)列中有轉(zhuǎn)移性疾病臀晃。在臨床實(shí)踐中，沒有預(yù)測性生物標(biāo)志物可用于預(yù)測mCRC患者的治療反應(yīng)介劫。因此徽惋，作者想研究7-基因算法是否可用于預(yù)測這388名mCRC患者的反應(yīng)。進(jìn)行了K-M圖和對數(shù)排名分析座韵，發(fā)現(xiàn)在mCRC隊(duì)列中险绘，根據(jù)7-基因算法得分分層的亞組之間的PFS存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異。在診斷時(shí)原發(fā)腫瘤中7-Gene Algorithm得分高的mCRC患者與得分低的患者相比PFS明顯較差（圖8A）誉碴。與在MSK隊(duì)列總?cè)丝谥杏^察到的情況類似宦棺，通過使用病理指標(biāo)分層的亞組之間的PFS沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異，包括癌癥分期（I/II期與III/IV期）和輔助治療（治療與不治療）（圖8B黔帕，C）代咸。同時(shí)，按原發(fā)腫瘤使用手術(shù)（手術(shù)與不手術(shù)）和MSI類型（穩(wěn)定與不穩(wěn)定）分層的亞組之間的PFS差異很小成黄，但有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（圖8D侣背，E）白华。
????????為了進(jìn)一步評估7-基因算法是否可以作為一個(gè)獨(dú)立的預(yù)測性生物標(biāo)志物來預(yù)測mCRC患者在診斷場合的治療反應(yīng)，作者通過使用單變量和多變量的Cox比例危險(xiǎn)回歸分析來評估7-基因算法作為mCRC患者PFS的獨(dú)立生物標(biāo)志物的預(yù)測價(jià)值贩耐。單變量分析顯示，7-基因算法對mCRC PFS的預(yù)測能力用HR表示為16.9厦取。多變量分析顯示潮太，7-基因算法對mCRC PFS的預(yù)測能力為17.6爱榔，與癌癥分期（I/II期與III/IV期）涩馆、輔助治療（治療與不治療）、原發(fā)腫瘤的手術(shù)（手術(shù)與不手術(shù)）搬素、MSI類型有關(guān)霎箍。這些臨床指標(biāo)在單變量和多變量Cox分析中都沒有表現(xiàn)出作為mCRC患者PFS的預(yù)測性生物標(biāo)志物的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義奇钞。有趣的是，7-基因算法預(yù)測mCRC患者PFS的預(yù)測HR值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其在MSK隊(duì)列總?cè)巳褐械念A(yù)測HR值漂坏，這是用單變量和多變量分析確定的景埃。7-基因算法可作為一種預(yù)測性生物標(biāo)志物，在首次診斷場合對mCRC患者進(jìn)行分層和預(yù)測治療反應(yīng)顶别。
四谷徙、結(jié)論
????????作者建立并比較了7-基因算法與現(xiàn)有的臨床和組織病理學(xué)指標(biāo)來預(yù)測CRC的治療反應(yīng)。這種生物標(biāo)志物模型具有很大的優(yōu)勢驯绎，可以在大型患者群中進(jìn)一步發(fā)展和驗(yàn)證完慧。基于ML的算法的效用將對改善臨床實(shí)踐中的個(gè)性化醫(yī)療和降低CRC的死亡率有很大的好處剩失。
