Сигнатуры экспрессий генов оказались полезными инструментами для определения различных подтипов болезни на основе молекулярных особенностей, от которых зависит патогенез и прогноз клинического исхода при многих раковых заболеваниях. Однако, сигнатуры рака почки, которые можно было бы применять в клинической практике, не определены.

Цель

Создать сигнатуру биомаркера для субтипов светлоклеточного почечно-клеточного рака почки (скПКР) низкого (скА) и высокого риска (скВ), которые могут быть легко применены к клиническим образцам для разработки комплексной модели биологически определенной стратификации риска.

Дизайн, установки и участники

В ходе разработки 34-генного классификатора (ClearCode34) для разделения скПКР на подтипы был использован набор из 72 стандартов образца скПКР. Классификатор был применен к РНК-секвенсированным данным 380 неметастатических образцов скПКР из Атласа генома рака (TCGA), и к 157 фиксированных формалином клиническим образцам, полученным в Университете Северной Каролины.

Результат измерений и статистический анализ

Посредством анализа Каплана-Мейера в отдельных когортах рассчитывались безрецидивная (БРВ), канцер-специфическая (КСВ) и общая выживаемость (ОВ). Обучающие и тестовые серии были выбраны случайным образом из объединенных когорт для создания модели прогнозирования риска рецидива заболевания.

Результаты и ограничения

Подтипы были значительно связаны с БРВ (р <0,01), КСВ (р <0,01), и ОВ (р <0,01). Отношения рисков для подтипа классификации были аналогичны стадии и степени в сочетании с риском рецидива и оставались значительными по результатам многомерного анализа. Интегрированная молекулярная/клиническая модель безрецидивной выживаемости для назначения больным в группах риска были в состоянии точно предсказать КСВ выше установленных, клинических алгоритмов для прогнозирования риска.

Выводы

ClearCode34-ориентированная модель обеспечивает стратификацию, которая улучшает установленные алгоритмы оценки риска рецидива и смерти для пациентов с неметастатическим скПКР.

Резюме для пациентов

Мы разработали 34-генный классификатор светлоклеточного рака почки в соответствии с подтипами скA или скB и построили модель подтипов для анализа результатов выживаемости пациентов.

Ключевые слова: биомаркеры; рак почки; прогноз; почечно-клеточный рак; TCGA; скПКР

ClearCode34: A prognostic risk predictor for localized clear cell renal cell carcinoma

Brooks SA1, Brannon AR2, Parker JS1, Fisher JC1, Sen O1, Kattan MW3, Hakimi AA4, Hsieh JJ4, Choueiri TK5, Tamboli P6, Maranchie JK7, Hinds P7, Miller CR8, Nielsen ME9, Rathmell WK10

UNC Lineberger Cancer Center, Chapel Hill, NC, USA.

UNC Lineberger Cancer Center, Chapel Hill, NC, USA; Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.

Department of Quantitative Health Sciences, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USA.

Department of Surgery, Urology Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, USA.

Department of Medical Oncology and Kidney Cancer Center, Dana Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA.

Department of Pathology, MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA.

Department of Urologic Oncology, University of Pittsburgh Medical Center, Pittsburgh, PA, USA.

UNC Lineberger Cancer Center, Chapel Hill, NC, USA; Department of Pathology, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA.

UNC Lineberger Cancer Center, Chapel Hill, NC, USA; Department of Urology, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA; Department of Epidemiology, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA.

UNC Lineberger Cancer Center, Chapel Hill, NC, USA; Department of Medicine, Division of Hematology and Oncology, and Department of Genetics, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA. Electronic address: Rathmell@med.unc.edu.