编者按：前列腺癌是英国男性最常见的癌症，疾病早期无明显症状，进展缓慢。大多数患者无需治疗，少部分患者出现转移，危害生命健康。然而，临床医生很难预测哪些前列腺癌具有侵袭性，相应地临床决策也举步维艰。2020年3月20日发表于British Journal of Cancer的一项研究揭秘潜在过程分解（LPD）模型可清晰分析基因组数据，指导药物靶向，构建DESNT与其他临床因素相结合的列线图，优化前列腺癌的临床综合管理。

 

层次聚类分析常用于分析基因组平台数据，但会忽略前列腺的非均匀成分癌组织样本，不足以提供可操作性的临床建议。潜在过程分解（LPD）模型是一种无监督的贝叶斯分析法，将样本分解为多种代表基因表达的子成分，既可分析前列腺癌个体间的异质性，又可分析8个系列前列腺癌的全基因组表达。研究基于8类转录组数据（MSKCC、CancerMap、Stephenson、Klein、CamCap、TCGA、Erho、Karnes），纳入1785例以PSA失败和转移为临床终点的恶性前列腺癌标本、173例正常标本， 此研究采用潜在过程分解（LPD）模型进行分析大样本癌组织、基因组，并采用OAS-LPD分析单个癌组织样本。

 

MSKCC转录数据组分解出8项特征，见图1。图1a说明了每例MSKCC中标识的DESNT表达所占比例，DESNT表达占比最高的单个癌症样本被认为为“DESNT癌症“。PSA失败且DESNT表达较高的前列腺癌患者往往预后不佳。Cox模型分析显示PSA失败与DESNT表达水平相关（HR=1.52，95%CI：1.36~1.70，P=9.0×10-14），且DESNT表达水平越高，前列腺癌患者转移风险越高。

 

图1. MSKCC转录组LPD分析结果

 

为进一步实现分层，基于DESNT表达占比对癌组织样本进行分类：DESNT表达占比>0.001、DESNT表达占比0.001~0.3、DESNT表达占比0.3~0.6、DESNT表达占比>0.6。其中，约47.4%PSA失败的癌组织样本中DESNT表达占比>0.001。上述4类且PSA失败的前列腺癌患者5年生存率分别为82.5%、67.4%、59.5%、44.9%。Cox比例风险模型显示DESNT表达是预后的独立预测因子(HR=1.33，95%CI：1.14~1.56，P=3.0×10-4)，其他预测因子包括Gleason分级=4+3 (HR=2.43，95%CI：1.10~5.37，P=2.7×10-2)，Gleason分级>7(HR=5.05，95%CI:2.35~10.89，P<1×10-4)，手术切缘阳性(HR=1.65，95%CI：1.07~2.56，P=2.2×10-2)。见图2。

 

图2. 基于DESNT表达水平对前列腺癌组织进行分层

 

LPD可检测癌组织个体样本中DESNT表达。不同LPD特征（LPD1、2、3、4、5、6、7、8）可能与分子表达相关。当基因组数据与临床数据（MSKCC、CancerMap、Stephenson、CamCap）相结合时，DESNT表达的癌症患者预后更差（P=3.4×10-14），LPD4表达的癌症患者预后更好（P=0.0081）。

 

UEA诺维奇医学院的首席研究员Colin Cooper教授评论道，“研究为区分侵袭性前列腺癌、非侵袭性前列腺癌设计了LPD和OAS-LPD检测方法，可有效避免不必要的侵入性诊疗，降低了手术引起阳痿等损害性副作用的风险。研究分析了肿瘤样本中‘侵袭性’细胞的数量及其对疾病进展、转移速度的影响。研究揭示了三种前列腺癌新亚型，可对不同分层的患者采取针对性治疗。“

 

UEA计算科学学院Vincent Moulton教授评论，“通过应用潜在过程分解模型（LPD）分析全球前列腺癌转录数据组发现，DESNT表达的前列腺癌临床预后最差。DESNT高表达的前列腺癌患者发生转移的风险更高。同时，LPD帮助我们对前列腺癌患者进行分层，有助于临床医生针对性的制定治疗方案。这项研究强调了LPD分析基因组数据、构建预测前列腺癌患者预后的新分层框架的重要性”。

 

参考文献：

British Journal of Cancer https://doi.org/10.1038/s41416-020-0799-5