通过生物特征预测肺腺癌患者的突变基因

来源 :南方医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tony_one
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研究目的:有关肺癌靶向治疗的研究,目前大部分围绕在新药的研发及新基因的检测上,加上基因测序的广泛开展,很少有关注到那些因为客观条件的不允许,无法获得基因检测结果的人。尽管临床上不少的临床研究致力于探索患者生物特征与突变基因的关系,但大多只是关注到一些表面规律。为此,针对临床上无法获取活体组织或取材不理想无法进行基因检测的肺腺癌患者,我们通过收集他们的临床生物特征,分析数据,试图探讨其中存在的隐藏联系,进而预测可能发生的基因突变类型,以此为依据选择合适的靶向药物,提高靶向治疗的有效性,延缓疾病发展,提高生存率。研究方法:选取南方医科大学某医院2018年1月1日至2020年12月31日在肿瘤内科、呼吸科、胸外科等科室首诊为肺腺癌的Ⅳ期患者303例,详细记录他们的性别、年龄、吸烟史、初治时的CEA值以及远处转移情况,采用卡方检验、多分类Logistic回归分析及交互效应分析等生物统计学方法,利用SPSS软件、graphpad prism软件分析这些生物特征与其突变基因类型之间的关系和因素间的相互作用,得到突变基因的预测模型。结果:从是否具有基因突变来看,卡方分析显示,性别、吸烟及脑转移在结局上都具有显著差异。从是否发生EGFR突变来看,性别、吸烟、CEA及骨转移均具有显著差异。而从机体发生哪种基因突变的概率来看,性别、年龄、吸烟史、CEA值以及骨转移均为有统计学意义的因素。并且,发生骨转移的不吸烟女性更容易发生EGFR突变,年龄相对较小的不吸烟女性发生ALK突变的概率更高,而ROS1突变也常见于不吸烟的女性当中。此外,利用多分类Logistic回归分析,我们还得到三个基因预测模型,EGFR:P=1/(1+exp(-(0.590-0.992*性别+0.047*年龄+1.052*吸烟史-0.522*骨转移-0.386*CEA)));ALK:P=1/(1+exp(-(-2.690-0.897*性别+1.286*年龄+1.327*吸烟史-0.180*骨转移+0.480*CEA)));ROS1:P=1/(1+exp(-(-4.091-1.268*性别+0.646*年龄+0.793*吸烟史+1.652*骨转移+0.314*CEA)))。模型总的预测准确度为60.4%,其中对EGFR突变预测效果最好(预测准确度=72.3%)。主要结论:性别、吸烟及脑转移在机体是否发生基因突变上具有显著差异,而性别、吸烟、CEA及骨转移则主要是在EGFR的发生上具有显著差异。另外,以年龄、性别、吸烟史、CEA及是否发生骨转移建立的预测模型对EGFR的预测价值较高。
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