解放军307 医院 贾茹 译
本文首发于2018年第1期《肿瘤学年鉴中文版-胃肠肿道瘤专刊》，经授权在聚焦oncology 上发表。未经授权，严禁转载。
原文出处：Goncalves-Ribeiro, S., et al., Prediction of pathological response to neoadjuvant treatment in rectal cancer with a two-protein immunohistochemical score derived from stromal gene-profiling. Ann Oncol, 2017. 28(9): p. 2160-2168.
【研究背景】
术前放化疗后行全直肠系膜切除术是局部晚期直肠癌的标准治疗。然而，预测患者对治疗的反应仍是一项临床挑战。
【实验设计】
采用激光捕获显微切割技术，前瞻性从术前标本的基质和肿瘤腺体中分离RNA（n = 15）。通过杂交PrimeView Affymetrix阵列获得转录组分布情况。我们使用GSE39396过滤肿瘤相关成纤维细胞特异性基因。
【主要结果】
分析有效和无效患者的基质/肿瘤腺体的差异表达基因，发现大部分差异与间质成分相关；差异基因主要编码细胞外基质和核糖体成分。
研究者构建了一个肿瘤相关成纤维细胞（CAF）基因特异性分类法，发现基因表达（FN1，COL3A1，COL1A1，MMP2和IGFBP5）随着肿瘤消退级别发生改变。研究者通过免疫组化染色在蛋白水平上评估这五个基因（n = 38）。为了达到预测目的，我们使用了阳性预测值（PPV）83.3％的缺一交叉验证模型。随机森林法确定FN1和COL3A1为最佳预测指标。
重建缺一交叉验证回归模型进一步提高了分类性能，PPV达到93.3％。另一个独立队列用于分类验证（n = 36），PPV可达88.2％。
在多因素分析中，该双蛋白分类法是疗效的唯一独立预测因子。
【研究结论】
本研究结果显示这种双蛋白免疫组化分类法，可以很好地预测新辅助治疗无效的直肠癌。
关键词：直肠癌，治疗前，预测，有效，微环境，基质
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