Hee Sue Park1,2, Junseo Park3, Kyongok Im4, Sung-Min Kim5, Jiwon Yun2, Dajeong Jeong2, Dong-Yeop Shin6, Sang Mee Hwang7, Sung-Soo Yoon8, Dong Soon Lee2
1Department of Laboratory Medicine, Chungbuk National University Hospital, Seoul, South Korea
2Department of Laboratory Medicine, Seoul National University Hospital, Seoul, Korea, Republic of (South)
3The Webb schools, Claremont, CA
4Institute of Reproductive Medicine and Population Medical Research Center, Seoul, Korea, Republic of (South)
5Cancer Research Institute, Seoul National University College of Medicine, Seoul, Korea, Republic of (South)
6Department of Internal Medicine, Seoul National University, Seoul, Korea, Republic of (South)
7Department of Laboratory Medicine, Seoul National University Bundang Hospital, Seongnam, Korea, Republic of (South)
8Department of Internal Medicine, Seoul National University Hospital, Seoul, Korea, Republic of (South)
Tóm tắt
Tóm tắt
Nền tảng: Các biến đổi di truyền phân tử và chiều dài telomere ngắn đã được báo cáo là ảnh hưởng đến kết quả lâm sàng của bệnh nhân mắc hội chứng suy tủy (MDS). Gần đây, đột biến gen đã được đề xuất như một biến số mới trong mô hình chấm điểm tiên đoán mới phát triển được tích hợp với IPSS-R. Thêm vào đó, chiều dài telomere ngắn phản ánh sự không ổn định di truyền và liên quan chặt chẽ đến nhiều tình trạng bệnh lý nghiêm trọng khác nhau. Chúng tôi đã đề xuất một hệ thống chấm điểm mới bao gồm các biến đổi gen, chiều dài telomere và IPSS-R cùng nhau.
Phương pháp: Ở 153 bệnh nhân được chẩn đoán mắc MDS tại Bệnh viện Quốc gia Seoul, các phương pháp như G-banding, hybrid hóa huỳnh quang tại chỗ (FISH), giải trình tự bắt có mục tiêu đối với 88 gen liên quan đến huyết học, và đo chiều dài telomere (TL) được thực hiện. Phân tích sống sót Kaplan-Meier với kiểm tra log-rank và phân tích hồi quy tỷ lệ nguy cơ Cox được sử dụng để phát triển một hệ thống tiên đoán mới bằng cách sử dụng Mathematica.
Kết quả: Tổng cộng đã tìm thấy 378 đột biến ứng cử viên trong 72 gen. Đột biến của TP53, ASXL1, EZH2 cho thấy mối tương quan đáng kể với tiên lượng không thuận lợi trong số 12 gen có tần suất trên 5% (ASXL1, U2AF1, TP53, RUNX1, TET2, DNMT3A, SRSF2, BCOR, EZH2, SF3B1, STAG2, và WT1). Bệnh nhân có chiều dài telomere <5.37 cho thấy sống sót kém. Chúng tôi đã phát triển một mô hình chấm điểm mới kết hợp các hệ số trọng số của các biến này: Tuổi x 0.017 + Điểm số IPSS-R x 0.220 + Đột biến ASXL1 x 0.406 + Đột biến TP53 x 0.897 + Đột biến EZH2 x 0.706 + Chiều dài telomere (dưới 5.37) x 0.548. Tuổi và điểm số IPSS-R được sử dụng như một biến liên tục. Sự hiện diện của đột biến gen và TL dưới 5.37 được tính điểm là 1. Theo hệ thống chấm điểm mới này, bệnh nhân được chia thành bốn nhóm: điểm thấp (cutoff <1.5, n=16), trung gian-1 (1.5-2.0, n=27), trung gian-2 (2.0-2.5, n=39), cao (≥2.5, n=45). Tuổi thọ trung bình OS lần lượt là 150, 73, 67 và 36 tháng cho nhóm thấp, trung gian-1, trung gian-2, và cao (p<0.001). Trong khi đó, theo hệ thống chấm điểm IPSS-R thông thường, tuổi thọ trung bình OS là 97, 78, 79, 63, và 34 tháng cho rất thấp, thấp, trung gian, cao và rất cao (p <0.001). Đột biến của ASXL1, TP53, EZH2, RUNX1, SFSR2 và STAG2 được quan sát thấy có tần suất cao hơn ở nhóm nguy cơ trung gian-2 và cao trong mô hình chấm điểm mới. Chỉ số C (C-index) tăng lên trong mô hình chấm điểm mới (0.79) so với IPSS-R hiện có (0.69). Ngoài ra, chúng tôi đã đánh giá mô hình chấm điểm mới không bao gồm chiều dài telomere. Điểm cutoff đã thay đổi nhẹ ở điểm thấp (cutoff <1.7, n=29), trung gian-1 (1.7-2.0, n=50), trung gian-2 (2.2-2.7, n=34), cao (≥2.5, n=40). Chỉ số C là 0.78 trong mô hình này.
Kết luận: Chúng tôi đã đưa ra mô hình mới kết hợp TL, các biến đổi phân tử tích hợp với IPSS-R hiện tại. Mô hình mới này cho thấy khả năng tiên đoán thông tin tốt hơn so với IPSS-R hiện tại. Và chiều dài telomere ngắn làm cho hệ thống chấm điểm phân tử mới trở thành một mô hình tiên đoán mạnh mẽ.
Các khai báo
Không có xung đột lợi ích nào liên quan cần công nhận.
