肿瘤诊断和预后生物标志物的研究进展.ppt

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　　肿瘤诊断和预后生物标志物的研究进展

　　xxx

　　xxx伊利沙伯医院

　　结论五个基因指纹与非小细胞肺癌的无复发生存期和总生存期密切相关

　　Dual-specificity phosphatase 6 (DUSP6), monocyte-to-macrophage differentiation associated protein (MMD), signal transducer and activator of transcription 1 (STAT1), v-erb-b2 avian erythroblastic leukemia viral oncogene homolog 3 (ERBB3), lymphocyte-specific protein tyrosine kinase (LCK).

　　根据五个基因指纹RT-PCR检测的不同结果，用Kaplan-Meier法分析非小细胞肺癌患者的生存时间 Overall survival and relapse-free survival are shown for the 101 patients with NSCLC (Panel A and Panel B, respectively) and for the 59 patients with stage I or II disease (Panel C and Panel D, respectively). Overall survival is also shown for the independent cohort of 60 patients (Panel E), for the 42 patients in this cohort who had stage I or II disease (Panel F), and for the 86 patients described in an independent set of published NSCLC microarray data10 (Panel G).

　　设定为 10%假阴性灵敏性 91 %, 特异性 73%

　　70 个预后相关基因表达谱监督分析

　　(Gp:) van′t Veer et al., Nature 415, p. 530-536, 2002

　　(Gp:) 70 个与预后显著相关的基因

　　(Gp:) 肿瘤标本

　　(Gp:) 细胞增殖

　　(Gp:) 血管新生

　　(Gp:) 与细胞外基质的黏附

　　(Gp:) 局部侵犯

　　(Gp:) 进入血管内、存活、外渗

　　(Gp:) 细胞增殖

　　(Gp:) 血管新生

　　(Gp:) 与细胞外基质的黏附

　　(Gp:) 未知功能的基因 (25)

　　70 个预后相关基因与肿瘤细胞生物学各个方面均有关

　　(Gp:) 独立验证： Buyse et al, JNCI 2006;98:1183-92

　　(Gp:) 307 例

　　微阵列试验具有高度的可重复性 (99%)

　　Glas et al, BMC Genomics 2007

　　可重复性：重复试验

　　良好预后组患者没有一例复发

　　MammaPrint: 良好预后组 (n = 23) 不良预后组 (n = 144)

　　Straver M et al, Brit Cancer Res Treat 2009

　　Oncotype Dx的临床研究发展

　　发展高通量、实时RT-PCR技术来定量检测固定肿瘤标本中的基因表达筛选出250个候选基因在来自3个临床研究、共447例患者中检测250个候选基因与复发风险的相关性

　　(Gp:) 已发表的文献

　　(Gp:) 基因组数据库

　　(Gp:) 基于DNA 阵列的实验

　　16 个肿瘤相关基因 + 5 个参考基因 → Oncotype DX (复发风险指数)

　　Paik et al. NEJM. 2004.

　　如何评估乳腺癌患者的复发风险

　　传统病理学标准

　　(Gp:) Oncotype DX

　　(Gp:) 基因组学时代的新工具…

　　(Gp:) 年龄

　　(Gp:) 肿瘤大小

　　(Gp:) 淋巴结状态

　　(Gp:) ER/PRHER2

　　(Gp:) 肿瘤分期

　　(Gp:) 辅助化疗基于电脑模式

　　细胞增殖 Ki-67 STK15 Survivin Cyclin B1 MYBL2

　　雌激素 ER PR Bcl2 SCUBE2

　　细胞侵润 Stromelysin 3 Cathepsin L2

　　HER2 GRB7 HER2

　　BAG1

　　GSTM1

　　参考基因 Beta-actin GAPDH RPLPO GUS TFRC

　　CD68

　　Paik et al, NEJM 2004;351:2817-26

　　16个肿瘤基因和5个参考基因构成了Oncotype DX基因组，根据这些基因的表达情况计算复发指数：

　　Oncotype DX 21-基因复发指数

　　复发指数

　　(Gp:) 40

　　(Gp:) 35

　　(Gp:) 30

　　(Gp:) 25

　　(Gp:) 20

　　(Gp:) 15

　　(Gp:) 10

　　(Gp:) 5

　　(Gp:) 0

　　(Gp:) 5

　　(Gp:) 10

　　(Gp:) 15

　　(Gp:) 20

　　(Gp:) 25

　　(Gp:) 30

　　(Gp:) 35

　　(Gp:) 40

　　(Gp:) 45

　　(Gp:) 50

　　(Gp:) 复发指数

　　(Gp:) 十年内远处复发转移发生率

　　(Gp:) 95% C.I.

　　(Gp:) 复发指数

　　低危组 RS < 18 复发风险 = 6.8% C.I. = 4.0% - 9.6%

　　中危组 RS 18 - 31 复发风险 = 14.3% C.I. = 8.3% - 20.3%

　　高危组 RS ? 31 复发风险 = 30.5% C.I. = 23.6% - 37.4%

　　Paik et al, NEJM 2004;351:2817-26

　　Oncotype DX

　　低复发指数(RS)与最小化疗获益相关; 高复发指数(RS)与较好的化疗获益相关。 Oncotype DX复发指数提供了简洁、定量的个体预后信息，是具有统计学意义、与患者年龄、肿瘤大小和肿瘤分期分级无关的独立指标。

　　2006年诺贝尔生理学和医学奖

　　Andrew Z. Fire Craig C. Mello

　　C. elegans

　　Cho WC. MicroRNAs in cancer - from research to therapy. Biochim Biophys Acta - Rev Cancer 2010;1805:209-17

　　非编码-RNA：曾经被认为是毫无意义的「多余物」

　　tRNA rRNA snRNA tmRNA Rnase P RNA vRNAs gRNAs MRP RNA SRP RNAs 端粒酶RNA

　　转录/染色体结构调节因子转录调节因子蛋白功能调节因子 RNA/蛋白定位调节因子

　　RNA 转录

　　调节RNAmiRNA siRNApiRNA反义 RNA

　　编码蛋白的mRNA

　　非编码 RNA 转录

　　核仁小RNAs

　　管家 RNAs

　　非编码-RNA在复杂的基因组学中起重要作用

　　肺癌诊断和预后的独特microRNA表达谱

　　先天和后天的转变可能改变miRNA的表达，从而引起肿瘤靶基因的异常表达

　　Yanaihara et al, Cancer Cell 2006: - 采用miRNA微阵列法对104对原发性肺癌和相应非肿瘤肺部组织的miRNA表达谱做分析 - 43个miRNAs显示出了统计学差异

　　miRNAs是非编码的小RNA，在调节mRNA的反应和降解中发挥重要作用

　　一项单变量Cox比例风险回归模型全局排列检验显示：miRNA hsa-miR-155 和 hsa-let-7a-2 的表达与腺癌患者的结局相关

　　hsa-miR-155高表达或hsa-let-7a-2低表达的肺腺癌患者预后较差

　　Yanaihara N, et al. Unique microRNA molecular profiles in lung cancer diagnosis and prognosis. Cancer Cell 2006, 9:189-198.

　　肺癌诊断和预后的独特microRNA表达谱

　　microRNAs在肿瘤诊断中的作用

　　应用原位RT-PCR技术，发现miR-221、miR-301和miR-376a 只在胰腺癌细胞中异常表达，但在细胞基质、正常腺泡或导管中无表达。异常miRNA表达为胰腺肿瘤形成机制提供新的线索，可能是胰腺癌诊断的生物标志物。 Lee et al. Expression profiling identifies microRNA signature in pancreatic cancer. Int J Cancer 2007;120:1046-1054. Cho WC. MicroRNAs: potential biomarkers for cancer diagnosis, prognosis and targets for therapy. Int J Biochem Cell Biol 2010. Cho WC. MicroRNAs in cancer - from research to therapy. Biochim Biophys Acta - Rev Cancer 2010;1805(2):209-217.

　　microRNAs在肿瘤预后中的角色

　　let-7 miRNA在肺癌中往往表达下降，而let-7 miRNA表达下调与患者术后生存期较短明显相关。过表达的 let-7 miRNA 在A549肺腺癌细胞中能抑制体外肺癌细胞的生长。 Takamizawa et al. Reduced expression of the let-7 microRNAs in human lung cancers in association with shortened postoperative survival. Cancer Res 2004;64:3753-3756.

　　microRNAs在肿瘤预后中的角色

　　采用miRNA微阵列，比较胰腺癌和正常胰腺组织以及慢性胰腺炎中miRNA的表达差异： miRNAs表达的差别可以用以鉴别胰腺癌、正常胰腺组织或/和慢性胰腺炎。 miR-196a-2的高表达能预测患者预后，高表达者往往活不过24个月。 Bloomston et al. MicroRNA expression patterns to differentiate pancreatic adenocarcinoma from normal pancreas and chronic pancreatitis. JAMA 2007;297:1901-1908.

　　Cho WC. MicroRNAs: potential biomarkers for cancer diagnosis, prognosis and targets for therapy. Int J Biochem Cell Biol 2010. Cho WC. OncomiRs: the discovery and progress of microRNAs in cancers. Mol Cancer 2007;6:60.

　　相同的基因组不同的蛋白组

　　基因以外的因素

　　在分子水平上描述蛋白和DNA的特性是理清基因功能的关键

　　(Gp:) DNA

　　(Gp:) mRNA

　　(Gp:) t-RNA

　　(Gp:) 核糖体

　　(Gp:) (....)

　　(Gp:) 蛋白

　　(Gp:) CHO PO4

　　(Gp:) (....)

　　(Gp:) 翻译后修饰

　　(Gp:) X

　　(Gp:) 具有活性的蛋白

　　基因组学

　　功能性基因组学

　　蛋白组学

　　蛋白组学：引领21世纪生物科学

　　蛋白组学代表着对有机生物、器官和细胞器中所有蛋白的特性、分子量、结构和生物化疗、细胞功能加以明确同时了解这些特性在空间、时间或不同生理状态下的变化

　　Cho WC. Proteomics - leading biological science in the 21st century. Science J 2004;56(5):14-17. Cho and Cheng. Oncoproteomics: current trends and future perspectives. Expert Rev Proteomics 2007;4(3):401-410.

　　传统方法 vs 高通量技术

　　蛋白组学的出现和应用

　　ESI: 电喷雾电离 MALDI: 基质辅助激光解吸电离 SELDI: 表面增强激光解吸离子化 TOF: 飞行时间

　　Cho and Cheng. Oncoproteomics: current trends and future perspectives. Expert Rev Proteomics 2007;4:401-10.

　　(Gp:) 化学表面 – 蛋白表达谱:

　　(Gp:) 疏水性 H50 – C9 链 H4 – C16 链

　　(Gp:) 阳离子 WCX2 - 羧酸盐

　　(Gp:) 金属离子亲和层析金属螯合物 (Cu, Ni, Zn, Ga, Mn, …)

　　(Gp:) 常态 NP20 – SiO2

　　(Gp:) 阴离子 SAX2 – 4O 铵盐

　　(Gp:) PS-10 or PS-20 蛋白耦合

　　(Gp:) 抗体 – 抗原

　　(Gp:) 受体 – 配体

　　(Gp:) DNA – 蛋白

　　(Gp:) 生物表面 – 蛋白相互作用检测:

　　表面增强激光解吸离子化 (SELDI)

　　Cho WC. Proteinchip. In: Encyclopedia of Cancer, 2nd Ed. Springer 2009.

　　HTP 自动化

　　高度可重复的采样程序化流程

　　蛋白芯片系统 PCS4000

　　Aquarius (Tecan)

　　Biomek 2000 (Beckman)

　　Cho WC, et al. Clin Cancer Res 2004;10:43-52. Cho WC. Chin J Biotech 2006;22(6):871-876. Cho WC, et al. J Cell Biochem 2006;99(1):256-68. Cho WC, et al. Dis Markers 2006;22(3):153-66. Cho WC, et al. J Ethnopharmacol 2006;108(2):272-9. Cho WC, et al. Clin Chem 2007;53(2):241-250.

　　SELDI-TOF-MS技术样本分溜、芯片结合和数据获得

　　生物标志物的发现

　　通过比较蛋白图谱可以容易地找出标志物 SELDI 技术比2D PAGE速度快，可重复性高这一技术用以发现多种疾病的生物标志物，如卵巢癌、乳腺癌、前列腺和膀胱癌

　　(Normal)

　　(Cancer)

　　Cho WC. Contribution of oncoproteomics to cancer biomarker discovery. Mol Cancer 2007;6:25.

　　蛋白质作为生物标志物

　　大多数情况下，相对于遗传基因，蛋白与实际疾病进程关系更为密切蛋白是细胞功能的最终调节因子大多肿瘤标志物都是蛋白质绝大多数的药物靶点均为蛋白质

　　蛋白成分可能与机体疾病进展相关，因而可研发成为诊断标志物。

　　Cho WC. Cancer biomarkers. In: Methods of Cancer Diagnosis, Therapy and Prognosis. New York: Springer, 5 Jan 2010.

　　鼻咽癌 (Nasopharyngeal carcinoma)

　　香港人群中第七大常见肿瘤鼻咽癌临床诊疗中的难题： 1. 诊断时往往已是晚期 (3/4期) 2. 复发常见 (其中>50%是CR的患者)

　　正常的鼻咽组织

　　鼻咽肿瘤

　　肿瘤位于右侧咽鼓管垫

　　Cho WC. Most common cancers in Asia-Pacific region: nasopharyngeal carcinoma. In: Cancer report of Asian-Pacific region 2010:284-289.

　　蛋白质芯片的应用：鼻咽癌肿瘤生物标志物的发现

　　149 例鼻咽癌患者的血样 (未分化型鼻咽癌或分化差的鳞癌) 35 例正常人血样

　　(Gp:) 1021

　　(Gp:) 1386

　　(Gp:) 1524

　　(Gp:) 854

　　(Gp:) 600

　　(Gp:) 1600

　　胰蛋白酶消化

　　质谱分析 (肽图信息)

　　2-D 凝胶纯化

　　标本

　　寻找蛋白

　　数据库

　　识别鉴定

　　质谱数据采集进行蛋白识别鉴定

　　MS/MS法识别标志物

　　34/37离子与血清淀粉样A配对

　　随访生物标志物11,695 Da水平(3例鼻咽癌复发，11例缓解)

　　Cho WC et al. Clin Cancer Res 2004;10:43-52

　　血清生物标志物在鼻咽癌复发患者化疗前后的改变

　　EP: Biomarker: 7,659 Da

　　GC: Biomarker: 7,765 Da

　　EP方案：依托泊苷和顺铂 GC方案：吉西他滨和顺铂

　　Cho WC et al. ProteinChip array profiling for identification of disease- and chemotherapy-associated biomarkers of nasopharyngeal carcinoma. Clin Chem 2007;53:241-50.

　　卵巢癌的基本数据

　　患病率 40/100,000 (每2500人里有一个) 每年新诊断患者23,000人每年死亡人数14,000人五年总生存率20-30% 75%患者初诊时已是晚期 (III/IV期) I/IIa期治愈率90% 因此，早期发现对提高患者总生存期至关重要

　　发现生物标志物的研究设计

　　(Gp:) 地区 1 (100)

　　(Gp:) 良性 (50)

　　(Gp:) 对照组 (30)

　　(Gp:) 良性 (90)

　　(Gp:) 对照组 (49)

　　(Gp:) III/IV期 (2)

　　(Gp:) I/II期 (35)

　　(Gp:) 良性 (26)

　　(Gp:) 对照组 63

　　(Gp:) III/IV期 (103)

　　(Gp:) I/II期 (20)

　　(Gp:) I/II期 (35)

　　(Gp:) Ca (41)

　　(Gp:) Other Ca 2 (20)

　　(Gp:) 对照组 (41)

　　(Gp:) Other Ca 1 (20)

　　(Gp:) Other Ca 3 (20)

　　(Gp:) 独立确认

　　(Gp:) 交叉比较

　　(Gp:) 候选标志物

　　(Gp:) 地区 2 (176)

　　(Gp:) 地区 3 (164)

　　(Gp:) 地区 4 (63)

　　(Gp:) 地区 5 (142)

　　(Gp:) 多因素模型

　　(Gp:) 蛋白 ID

　　(Gp:) 免疫化验独立确认

　　(Gp:) 结果: 描述性数据两组间 t-检验表现 ROC曲线分析

　　(Gp:) 多因素模型获得

　　(Gp:) 发现 1

　　(Gp:) 发现 2

　　总体表现

　　采用蛋白质芯片系统发现第I/II期卵巢癌的生物标志物五个机构共503个样本严密的交叉确认和独立确认研究设计固定特异性 (97%) 三个标志物组 (载脂蛋白 A1、间α胰蛋白酶抑制物 IV和甲状腺素运载蛋白)：敏感性74% CA125：敏感性65% 固定敏感性 (83%) 三个标志物组：特异性94% CA125：特异性54%

　　(Gp:) 确认各个生物标志物的身份, 与相应的疾病生物学相联系

　　多标志物研究的开拓

　　(Gp:) Peak A Criteria

　　(Gp:) Peak B Criteria

　　(Gp:) Peak C Criteria

　　(Gp:) 肿瘤

　　(Gp:) 正常

　　FDA于2009年9月11日批准了OVA1 试验

　　将生物标志物的发现从实验室开拓到临床应用中基于一项前瞻性双盲的临床研究，纳入27个机构共516例患者 269 例患者只根据手术前信息进行评估 247 例患者根据手术前信息和OVA1结果进行评估 OVA1 检测能识别出额外的潜在恶性肿瘤患者有助于指导手术决策

　　OVA1

　　首个FDA获准的基于蛋白水平的体外诊断多因素指数检测首个FDA获准的用于卵巢癌术前和术后的预后检测在血标本中检测 5 个蛋白 SELDI技术筛选出β2-微球蛋白、转铁蛋白、载脂蛋白A1、甲状腺素运载蛋白 CA125 预测良恶性可能

　　Scientific American