6月28日，河北醫(yī)科大學趙群教授團隊在期刊《Journal of Experimental & Clinical Cancer Research》上發(fā)表了題為“Transcriptomics-based liquid biopsy panel for early non-invasive identification of peritoneal recurrence and micrometastasis in locally advanced gastric cancer”的研究論文，本研究提供了一種新型的基因表達生物標志物面板，顯著提高了對LAGC患者腹膜復發(fā)和微轉(zhuǎn)移的早期診斷能力。RSA模型的預測能力為制定個性化治療策略提供了有前途的工具，強調(diào)了在精準醫(yī)學中將分子生物標志物與臨床參數(shù)相結(jié)合的重要性。
為了評估6-mRNA面板在LAGC患者早期檢測腹膜轉(zhuǎn)移灶和微轉(zhuǎn)移灶（P0CY1）中的應(yīng)用，研究人員基于外周血數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個圖解。盡管目前的診斷方法經(jīng)常漏診P0CY1腫瘤，但研究人員的RSA模型（結(jié)合6-mRNA和臨床特征）通過研究證實了其預測能力。診斷性腹腔鏡在66例患者中發(fā)現(xiàn)了12例P0CY1，強調(diào)了這一亞組需要新的治療方法。通過RT-qPCR分析6種mRNA的外周血漿水平，預手術(shù)RSA模型（AUC=0.941）在預測P0CY1方面顯著優(yōu)于臨床特征（AUC=0.852）和6-mRNA面板（AUC=0.904）。此外，混淆矩陣和校準曲線分析驗證了其優(yōu)越的預測準確性。RSA模型將高?；颊吒鼓?nèi)微轉(zhuǎn)移的檢出率從13.6%提高到16.7%，并將低?；颊哒`診為腹膜復發(fā)的比率從4.5%降低到1.5%。采用尤登指數(shù)對患者進行分層后，隨訪發(fā)現(xiàn)高風險組的5年無復發(fā)生存率顯著低于低風險組（37.5% vs. 61.8%，P=0.029），這凸顯了RSA模型在LAGC中改善預后和指導決策的潛力。
