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ASCO-GU 2020丨前列腺癌领域的研究报道

作者:  聂会珍   日期:2020/2/19 10:51:41  浏览量:14130

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编者按:美国临床肿瘤学会泌尿生殖系统肿瘤研讨会(ASCO-GU 2020)于当地时间2月13日在旧金山拉开帷幕,世界各地的泌尿领域专家学者将齐聚这场多学科治疗的研讨会,披露并分享泌尿生殖系肿瘤领域的研究成果。本文整理大会首日oral报道的前列腺癌重点研究如下。

CHAARTED探索分析:管腔B型可作为mHSPC多西他赛治疗获益的标志物
 
通过基因表达谱分析(GEP)可见,PAM50在局限性前列腺癌治疗预后评估中有一定的预测价值,且临床前药物反应模型提示管腔型的预测敏感性高于基底型。麻省总院的研究人员试图在人群中探索雄激素剥夺治疗(ADT)前检测PAM50对患者预后的预测价值,对E3805 CHAARTED试验中ADT和ADT+多西他赛(D)治疗患者活检标本进行全转录组分析。主要终点是总生存率(OS)。次要终点是至去势抵抗性前列腺癌时间(TTCRPC)。
 
入组的198例患者中有160例成功完成了GEP,并有可用的标本。80例(50%)、77例(48%)和3例(2%)分为管腔B型、基底型和管腔A型。高肿瘤负荷疾病同样存在于管腔B型(79%)和基底型(78%)。在ADT组中,相较于基底型,管腔B型与较短的患者OS相关(HR 1.75,p=0.05);多变量分析结果也相似。ADT+D治疗的管腔B型患者TTCRPC和OS明显改善(下表)。相比之下,即使在高肿瘤负荷疾病的患者中,基底型患者也没有从ADT+D中获益。
 
 
 
TITAN研究事后分析:mCSPC患者阿帕鲁胺序贯治疗的二次进展时间
 
随机、双盲、Ⅲ期临床试验TITAN已经证实,包括高负荷、低负荷以及既往接受过多西他赛治疗的mCSPC患者,在ADT基础上加入阿帕鲁胺(APA)治疗可显著改善患者rPFS和OS(Chi KN等,NEJM 2019)。Neeraj Agarwal等在本次会议上报道了TITAN的事后分析,探讨APA+ADT基础上的序贯治疗(激素 vs 紫杉醇)对患者PFS2的影响。PFS2定义为从随机化开始到序贯治疗后发生疾病进展或死亡。
 
共有277例患者(APA 87例;安慰剂190例)接受了序贯全身治疗;其中86例(APA,24;PBO,62)序贯激素治疗(醋酸阿比特龙+强的松或恩扎鲁胺),99例(APA,30;PBO,69)序贯紫杉醇(多西他赛或卡巴他赛)。两组之间的基线人口统计学特征和疾病特征大体相似。与激素组相比,紫杉醇组高负荷患者和>10处骨转移患者的比例更高,且先前的多西他赛暴露比例更低。激素组APA和安慰剂治疗的中位时间分别为11.9个月和11.1个月,紫杉醇组则分别为11.0和11.3个月。与安慰剂治疗相比,APA治疗患者无论序贯治疗如何,PFS2均显著延长(HR 0.66,95%CI 0.50-0.87,p=0.0026),二次进展风险均有显著降低(激素:HR 0.68,95% 0.48-0.97,p=0.0326;紫杉醇:HR 0.67,95% 0.48-0.94,p=0.0189;中位值未达到)。尚未进行安全性分析;所有患者均已停止治疗,大部分是由于疾病进展。
 
NRG Oncology/RTOG 9601:基因组分类在挽救性放疗随机试验中的预后分析
 
Decripher是一种基因组分类法(GC),用于评估根治性前列腺切除术后前列腺癌远处转移的风险。Felix Y Feng等对挽救性放疗±2年比卡鲁胺治疗的3期安慰剂对照随机试验NRG/RTOG 9601中前列腺标本进行集中回顾,并对最高级别的肿瘤进行RNA提取。通过质量控制(QC)的样品进行临床全转录组分析以分配GC评分(0-1级)。主要终点是验证GC独立预测远处转移累积发病率的能力,次要终点为前列腺癌特异性死亡率(PCSM)和总生存率(OS)。
 
在有可用组织的患者中,352例患者通过了质量控制并纳入分析。最后的GC队列是整个队列的代表性样本,中位随访期为13年。在多变量分析显示,GC在调整年龄、种族、Gleason评分、T分期、边缘状态、PSA和治疗组后,与远处转移(HR 1.19,95%CI 1.06-1.35,p=0.003)、PCSM(HR 1.37,95%CI 1.18-1.61,p<0.001)和OS(HR 1.16,95%CI 1.06-1.28,p=0.002)独立相关。相较于GC评分较高患者,比卡鲁胺对GC评分较低患者的12年OS估计绝对影响更低(2.4% vs 8.9%),在PSA<0.7 ng/mL时接受早期挽救性放疗的患者中同样更低(-2.0% vs 5.0%)。
 
尿外泌体非编码小分子RNA分析可用于前列腺癌诊断和分级
 
基于对尿外泌体分离的小分子非编码RNA(sncRNA)研究,Laurence Klotz等建立一种新的前列腺癌预后分级模型。研究者对233例接受前列腺活检受试者(89例为活检良性,88例为组织学1级/GG1,56例为组织学2-5级/GG2-5)微阵列分析。在定制的OpenArray平台查询280个信息量最大的sncRNA,该平台可利用miR Sentinel PCa检测区分患者是否为癌症,利用miR Sentinel CS检测将患者区分为GG1或GG2-5。
 
结果显示:在233例患者中,miR Sentinel PCa检测可正确地将89/89例无癌患者和144/144例有癌患者进行分类。miR Sentinel CS检测可正确识别55/56例GG2-5和87/88例GG1前列腺癌患者。该方法的敏感性和特异性均达到了98%,阴性预测值和阳性预测值分别为98%和93%。为了进一步验证,一项对329例PSA升高的受试者(NEPC=139;GG1=88;GG2-5=102)的前瞻性观察研究中,可准确地将134/139受试者诊断为无癌,敏感性和特异性分别达到了98%(195/199)和96%(134/139),阳性预测值和阴性预测值分别为98%和97%。miR Sentinel CS检测可将87/88例患者区分为GG1,102/102例患者区分为GG2-5,敏感性和特异性分别达到了100%(102/102)和99%(87/88),阳性预测值和阴性预测值分别为99%和100%。
 

版面编辑:洪山  责任编辑:彭伟彬

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