Цель

Полагают, что некоторые недавно идентифицированные рекуррентные геномные изменения влияют на патологию и клинический исход светлоклеточного рака почки. Мы проанализировали, может ли учет характерных для светлоклеточного рака почки рекуррентных онкомутаций и изменений числа генных копий, представленных в TCGA (Атлас Генома Рака), повысить аккуратность существующих прогностических моделей.

Материалы и методы

У 413 пациентов, перенесших нефрэктомию/резекцию почки, проведено исследование полного экзома (часть генома, состоящая из экзонов генов), копийности генов и проанализированы клинические показатели. Мы идентифицировали 65 распространенных рекуррентных геномных альтераций, объединив их в 35 альтераций, включающих 12 онкомутаций. С помощью алгоритма Elastic Net мы комбинировали геномные маркеры с предоперационными факторами (размер опухоли плюс возраст пациента) и клиническими составляющими СРДН (стадия, размер, дифференциация и некроз) верифицированной постоперационной прогностической модели, разработанной в клинике Мейо (Рочестер, США). Мы провели дополнительную верификацию комбинированных моделей с использованием Bootstrap.

Результаты

Период наблюдения выживших пациентов составил в среднем 45 месяцев. Некоторые маркеры коррелировали со снижением выживаемости при раке (cancer specific survival) и временем до рецидива (time to recurrence) в однофакторном анализе. Однако большинство из них утратило значимость в преоперационной модели, включающей размер опухоли с учетом или без учета возраста, а также в постоперационной модели, учитывающей СРДН. Добавление геномных маркеров с помощью алгоритма Elastic Net в стандартные пре- и постоперационные прогностические модели существенно не повлияло на точность прогнозирования выжваемости при раке и времени рецидивирования.

Выводы

В то время как рекуррентные изменения копийности и онкогенные мутаций являются биологически значимыми, включение этих факторов в существующие модели прогнозирования выживаемости при светлоклеточном раке почки и времени рецидивирования не способствует повышению прогностической аккуратности данных моделей.

Ключевые слова: почки, карцинома, клетки почечного эпителия, изменения числа ДНК-копий, анализ мутаций ДНК.

Impact of Recurrent Copy Number Alterations and Cancer Gene Mutations on the Predictive Accuracy of Prognostic Models in Clear Cell Renal Cell Carcinoma