肿瘤基因测试可以有助于预测卵巢癌预后

肿瘤试验可以帮助鉴定卵巢癌患者预测差的生存差，而且沿着轨道通知新的治疗方法，主要的国际合作结果表明。

这研究论文该研究由新南威尔士医学牵头，涉及86个组织的125名作者，包括南加州大学(USC)、剑桥大学、不列颠哥伦比亚大学、亨茨曼癌症研究所、梅奥诊所和墨尔本的彼得·麦卡勒姆癌症中心《肿瘤学。

2020年，据预测，1,532名澳大利亚女性将被诊断出卵巢术癌症今年，1,068人将死于该疾病。它的存活率差，本文研究的类型高级浆液癌 - 是最常见和最糟糕的存活型。卵巢癌是女性最常见的癌症，2018年近300,000名全球新案例。

“我们对来自卵巢癌的女性的3,769个肿瘤样本进行了分析，发现我们能够可靠地使用一块肿瘤来确定诊断后五年后的女性生存机会有多好，”俄罗斯教授苏尔维斯教授药物。

研究人员发现它们的基因表达试验在预测存活方面比使用患者的年龄和癌症阶段更好。

“当妇女分为五组时，我们发现肿瘤基因表达与最佳预后的女性有9年的存活，而最贫穷的存活组女性有两年的生存，这是一个非常大的差异，”拉穆斯教授说。

“我们的愿景是,临床医生可以在诊断确定使用我们的测试组患者不会做好当前治疗和潜在的为他们提供替代的例子中,我们可以把这些病人到临床试验,为他们提供不同的治疗可能改善他们的生存。”

在这项研究中，该团队使用了一组训练样本和一组测试样本——总计近4000个样本。

“使用新的统计方法，我们分析了之前六项基因表达研究的数据，这帮助我们识别了可能与高级别浆液性卵巢癌生存率有关的基因，”该论文的第一作者，南加州大学的约书亚·米尔斯坦博士说。

在将约500个候选基因的面板放在一起后，使用纳米过度平台测量4000个样品中的基因表达。

米尔斯坦博士说:“为了通过基因表达来预测生存率，我们从四种机器学习方法中选择了一种，这种方法被称为‘弹性网’，它在训练数据中表现最好。”

“我们使用培训集来确定在预测中可以使用哪些基因，然后我们测试了他们在其他集合中获得了相同的结果，”Ramus教授说。

Ramus教授是卵巢肿瘤组织分析(OTTA)联盟的联合创始人，该联盟是一个国际研究组织，致力于多个不同的大型项目，使用联盟收集的样本来解决重要的临床问题。

“该联盟在这一领域是独一无二的，因为它有数以千计的样本，这是很多罕见疾病的样本卵巢癌，“ 她说。

“这就是使我们能够开发这种预后工具的东西 - 其他群体在看预后，但没有任何临床使用过。目前，只有患者年龄和阶段用于确定生存，所以我们的工具就像我们的工具一样需要。“

研究人员表示，他们选择了具有已知药物靶标的分析的基因。

“一些基因我们确定，作为良好或不良生存的预测因素，可能是新的治疗的潜在目标。目前大多数卵巢癌患者接受同样的治疗——它不像乳腺癌或其他癌症那样，医生会看着你的肿瘤，然后从一系列的治疗方案中进行选择。因此，这是一种对患者进行分类的方法，未来可能会提供更个性化的治疗。”

为了进一步验证调查结果，研究团队希望在潜在的研究中包含测试临床试验。

Ramus教授说:“我们有可能将其纳入临床试验，这样那些预计生存期较差的女性就可以尽快接受替代治疗。”

研究人员希望他们的测试将准备好临床使用在不远的将来。

---

---