肝癌肝移植受者选择：基于基因表达特异性的预测更精准！

来源:觅健 2022-08-12 15:33:33

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关键词：复发

肝细胞癌（HCC）是最常见的肝脏恶性肿瘤，全球每年约有超过90万新确诊病例，是第三位癌症肿瘤致死病因，每年有超过80万患者因其死亡。肝移植术（LT）是HCC患者的最佳治疗方法。目前，米兰标准内的HCC患者在LT后的5年生存率高达61%~94%，与良性疾病相当。但由于器官短缺，筛选出最佳的移植受者极为关键。

米兰标准虽然获得了广泛认可，但一方面该标准仍然选择了大量的器官移植术后复发的患者，致使器官被分配给那些不能从LT中获益的患者；另一方面，米兰标准预测存在假阴性，很多不符合米兰标准的患者在移植后也能有较好的预后。

近日，葡萄牙Curry Cabral医院的Hugo Pinto-Marques等人提出了一种结合肿瘤基因表达特征与决策算法和临床变量的新算法，该模型可准确预测LT术后复发率低和生存率高的肝硬化合并HCC患者，进而指导临床选择更合适的肝移植受者。相关内容于近日在线发表于Annals of Surgery杂志。《国际肝病》特此整理，欢迎各位读者交流讨论。

DOI: 10.1097/SLA.0000000000005637

方法

研究者对1992年9月至2014年2月期间于Curry Cabral医院肝胆胰移植中心于进行LT手术的138例HCC患者进行回顾性分析。患者排除标准包括：＜18岁；没有肝硬化；纤维板层或肝胆管癌；肝外浸润或残留病灶。所有的患者在首次择期肝移植手术时均接受了全肝移植。主要研究终点是复发。随机抽样选择米兰标准内/外或有/没有复发的病例子集（26例），作为最初检测候选生物标志物的试验组。

从受试者的肿瘤组织中，通过定量PCR评估RNA水平，挑选出候选的生物标志物。由此获得的四个基因特征结果与临床标准相结合，用以开发一种使用机械学习路径的决策算法。该方法命名为HepatoPredict。

结果

HepatoPredict识别出回顾性队列中99%的无病生存患者（＞5年），包括很多在临床标准之外的患者（16%～24%），降低了假阴性率。灵敏度的提升伴随着阳性预测值的提高（88.5%～94.4%），对于HepatoPredict认定的符合条件的患者，没有任何长期总生存率或复发率的损失；那些被认定为不符合条件的患者显示出短期和长期的生存率降低和复发率增加。

HepatoPredict是一个两级线性支持向量机（SVM）预测器：第一级（class I），以最高精度工作；第二级（class II ）具有更高的召回率，是另外一个线性SVM，对第一级的阴性预测进行预测，应用不同的变量和截断值。当使用最高的精度（class1）时，与米兰标准和UCSF相比，HepatoPredict分别建议约57%和约51%的患者肝移植，但阳性预测值（PPV）为94.3%。在最高灵敏度模式（class I II），HepatoPredict建议肝移植的患者比米兰标准多31%，比UCSF标准多17%（图1A），并且没有损失阳性预测值（PPVH），同时可以鉴别出经米兰标准或UCSF预测的所有预后良好的患者（图1B）。

图1.HepatoPredict两步算法

（引自发表文章）

HepatoPredict（class I II）具有更高的灵敏度，可识别出更多符合肝移植条件的患者，且这部分患者的5年复发率未升高（图2）。相比米兰标准或UCSF标准，在class I II模式下的复发率显著不同（图2A，2B），与原本根据米兰标准（图2C，2E）或UCSF标准（图2D，2F）不符合或者符合肝移植条件的患者无关。

图2.肝移植患者术后5年的复发曲线

（引自发表文章）

此外，HepatoPredict似乎是增加了阴性预测力，因为它拒绝的患者有更高的复发率。在总生存期方面，相比米兰标准和UCSF标准，HepatoPredict（Class I II）识别出更多5年和15年总生存期的患者，排除了更多同期内死亡率更高的患者。在HepatoPredict阳性和阴性预测能力的观察结果适用于在米兰标准和UCSF标准内/外的患者。获益时间可持续16年（图3）。

图3.肝移植患者术后15年的总生存曲线

（引自发表文章）

结论

HepatoPredict优于常规的临床病理选择标准，提供了更优的预后信息；可精准地识别出最可能从肝移植手术中获益的患者，从而有利于对肝移植等待名单进行客观分层，同时基于信息分配最优和次优器官。

END

参考文献：Pinto-Marques H, Cardoso J, Silva S, et al. A Gene Expression Signature to Select Hepatocellular Carcinoma Patients for Liver Transplantation. Ann Surg. 2022 Aug 1.

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