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目的 筛选能预测乳腺癌患者新辅助化疗(NAC)疗效的基因,识别最适合NAC的乳腺癌人群.方法 前瞻性收集60例乳腺癌患者NAC前后标本,进行高通量RNA测序.选出与肿瘤化疗耐药相关候选基因AHNAK、CIDEA、ADIPOQ、AKAP12,采用Logistic回归分析以上基因与乳腺癌NAC疗效关系并构建疗效预测模型,采用列线图对预测模型进行展示.结果 non-pCR组接受化疗后的患者残余癌组织中,四个基因表达较化疗前升高(P<0.05);与pCR组相比,non-pCR组的四个基因表达显著升高(P<0.05),Logistic单因素及多因素分析显示,四个基因的高表达显著降低了乳腺癌NAC的pCR率(P<0.05).选取以上四个差异基因构建化疗疗效预测模型,H1拟合优度检验(χ2=6.3967,P=0.4945)及ROC曲线(AUC 0.8249,95%CI:0.7227~0.9271)结果显示模型的拟合效果好.结论 AHNAK、CIDEA、ADIPOQ、AKAP12或可成为乳腺癌NAC疗效新标志基因.基于此构建的疗效预测模型有望成为挑选适合NAC的乳腺癌人群的新方法.

作者:陆眉;杨晓娟;邹洁雅;郭瑢;王鑫;张倩;邓学鹏;陶建芬;聂建云;杨庄青

来源:肿瘤防治研究 2021 年 48卷 12期

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作者:
陆眉;杨晓娟;邹洁雅;郭瑢;王鑫;张倩;邓学鹏;陶建芬;聂建云;杨庄青
来源:
肿瘤防治研究 2021 年 48卷 12期
标签:
乳腺癌;新辅助化疗;基因表达;疗效预测模型
目的 筛选能预测乳腺癌患者新辅助化疗(NAC)疗效的基因,识别最适合NAC的乳腺癌人群.方法 前瞻性收集60例乳腺癌患者NAC前后标本,进行高通量RNA测序.选出与肿瘤化疗耐药相关候选基因AHNAK、CIDEA、ADIPOQ、AKAP12,采用Logistic回归分析以上基因与乳腺癌NAC疗效关系并构建疗效预测模型,采用列线图对预测模型进行展示.结果 non-pCR组接受化疗后的患者残余癌组织中,四个基因表达较化疗前升高(P<0.05);与pCR组相比,non-pCR组的四个基因表达显著升高(P<0.05),Logistic单因素及多因素分析显示,四个基因的高表达显著降低了乳腺癌NAC的pCR率(P<0.05).选取以上四个差异基因构建化疗疗效预测模型,H1拟合优度检验(χ2=6.3967,P=0.4945)及ROC曲线(AUC 0.8249,95%CI:0.7227~0.9271)结果显示模型的拟合效果好.结论 AHNAK、CIDEA、ADIPOQ、AKAP12或可成为乳腺癌NAC疗效新标志基因.基于此构建的疗效预测模型有望成为挑选适合NAC的乳腺癌人群的新方法.