Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đánh giá cấp độ bằng chứng cho bài kiểm tra biểu hiện gen đối với melanoma da
Tóm tắt
Sự ra đời của y học phân tử có thể cho phép dự đoán tiên lượng cá thể hóa cho bệnh nhân ung thư, từ đó cải thiện quản lý lâm sàng và hy vọng nâng cao kết quả cho bệnh nhân. Một bài kiểm tra biểu hiện gen 31 gen (31-GEP) hiện đang có sẵn cho bệnh nhân được chẩn đoán mắc melanoma da; bài kiểm tra này giúp định hướng kế hoạch điều trị cá nhân cho bệnh nhân, đặc biệt khi được kết hợp với các dấu ấn sinh học truyền thống. Mục tiêu của nghiên cứu này là xem xét tài liệu hiện có và thiết lập cấp độ bằng chứng cho bài kiểm tra 31-GEP đối với melanoma da. Đã tiến hành xem xét bảy nghiên cứu phát triển và xác thực cho bài kiểm tra 31-GEP. Điểm mạnh và điểm yếu tương ứng của từng nghiên cứu đã được áp dụng vào tiêu chí cấp độ bằng chứng từ các tổ chức lớn công bố hướng dẫn quản lý melanoma: Ủy ban Liên hiệp về Ung thư Hoa Kỳ, Mạng lưới Ung thư Toàn diện Quốc gia, và Học viện Da liễu Hoa Kỳ. Đánh giá từng nghiên cứu dẫn đến việc phân loại bài kiểm tra 31-GEP theo cấp độ I/II, I–IIIB và IIA theo tiêu chí của Ủy ban Liên hiệp về Ung thư Hoa Kỳ, Mạng lưới Ung thư Toàn diện Quốc gia, và Học viện Da liễu Hoa Kỳ. Điều này trái ngược với trạng thái không được đánh giá chính thức do Ủy ban Liên hiệp về Ung thư Hoa Kỳ và Mạng lưới Ung thư Toàn diện Quốc gia đưa ra và xếp hạng II/IIIC do Học viện Da liễu Hoa Kỳ chỉ định. Sự khác biệt giữa những phát hiện của tác giả và các xếp hạng chính thức được công bố có thể được giải thích bởi vấn đề thời gian, vì nhiều nghiên cứu chưa được công bố khi các tổ chức nói trên tiến hành xem xét. Ngoài ra, cũng gặp khó khăn trong việc áp dụng tiêu chí Mạng lưới Ung thư Toàn diện Quốc gia cho bài kiểm tra dự đoán này, vì hướng dẫn của họ được thiết kế để đánh giá các dấu ấn dự đoán. Tuy nhiên, dựa trên dữ liệu hiện có, việc tích hợp bài kiểm tra 31-GEP vào thực hành lâm sàng có thể được xem xét trong một số tình huống lâm sàng nhất định.
Từ khóa
#gen biểu hiện #melanoma #ung thư #y học phân tử #tiên lượng #Tài liệu tham khảo
American Cancer Society. Cancer facts & figures 2018. Atlanta: American Cancer Society; 2018. https://www.cancer.org/content/dam/cancer-org/research/cancer-facts-and-statistics/annual-cancer-facts-and-figures/2018/cancerfacts-and-figures-2018.pdf.
American Cancer Society. Cancer facts & figures 2008. Atlanta: American Cancer Society; 2008. https://www.cancer.org/content/dam/cancer-org/research/cancer-facts-and-statistics/annual-cancer-facts-and-figures/2008/cancer-factsand-figures-2008.pdf.
Amin MB, American Joint Committee on Cancer, American Cancer Society. AJCC cancer staging manual, 8th edn. Amin MB, editor-in-chief. Chicago: Springer; 2017.
Febbo PG, Ladanyi M, Aldape KD, et al. NCCN Task Force report: evaluating the clinical utility of tumor markers in oncology. J Natl Compr Cancer Netw. 2011;9(Suppl. 5):S1–32 (quiz S33).
Swetter SM, Tsao H, Bichakjian CK, et al. Guidelines of care for the management of primary cutaneous melanoma. J Am Acad Dermatol. 2019;80(1):208–50.
Ebell MH, Siwek J, Weiss BD, et al. Strength of recommendation taxonomy (SORT): a patient-centered approach to grading evidence in the medical literature. Am Fam Physician. 2004;69(3):548–56.
Gerami P, Cook RW, Wilkinson J, et al. Development of a prognostic genetic signature to predict the metastatic risk associated with cutaneous melanoma. Clin Cancer Res. 2015;21(1):175–83.
Gerami P, Cook RW, Russell MC, et al. Gene expression profiling for molecular staging of cutaneous melanoma in patients undergoing sentinel lymph node biopsy. J Am Acad Dermatol. 2015;72(5):780–5.
Morton DL, Thompson JF, Cochran AJ, et al. Sentinel-node biopsy or nodal observation in melanoma. N Engl J Med. 2006;355(13):1307–17.
Ferris LK, Farberg AS, Middlebrook B, et al. Identification of high-risk cutaneous melanoma tumors is improved when combining the online American Joint Committee on Cancer Individualized Melanoma Patient Outcome Prediction Tool with a 31-gene expression profile-based classification. J Am Acad Dermatol. 2017;76(5):818–25.
Hsueh EC, DeBloom JR, Lee J, et al. Interim analysis of survival in a prospective, multi-center registry cohort of cutaneous melanoma tested with a prognostic 31-gene expression profile test. J Hematol Oncol. 2017;10(1):152.
Zager JS, Gastman BR, Leachman S, et al. Performance of a prognostic 31-gene expression profile in an independent cohort of 523 cutaneous melanoma patients. BMC Cancer. 2018;18(1):130.
Gastman BR, Gerami P, Kurley SJ, Cook RW, Leachman S, Vetto JT. Identification of patients at risk of metastasis using a prognostic 31-gene expression profile in subpopulations of melanoma patients with favorable outcomes by standard criteria. J Am Acad Dermatol. 2019;80(1):149–57.
Greenhaw BN, Zitelli JA, Brodland DG. Estimation of prognosis in invasive cutaneous melanoma: an independent study of the accuracy of a gene expression profile test. Dermatol Surg. 2018;44(12):1494–500.
Cook RW, Middlebrook B, Wilkinson J, Covington KR, Oelschlager K, Monzon FA, et al. Analytic validity of DecisionDx-melanoma, a gene expression profile test for determining metastatic risk in melanoma patients. Diagn Pathol. 2018;13:13.
Dillon LD, Gadzia JE, Davidson RS, McPhee M, Covington KR, Cook RW, et al. Prospective, multicenter clinical impact evaluation of a 31-gene expression profile test for management of melanoma patients. Skin. 2018;2:111–21.
Berger AC, Davidson RS, Poitras JK, Chabra I, Hope R, Brackeen A, et al. Clinical impact of a 31-gene expression profile test for cutaneous melanoma in 156 prospectively and consecutively tested patients. Curr Med Res Opin. 2016;32:1599–604.
Schuitevoerder D, Heath M, Cook RW, Covington KR, Fortino J, Leachman S, et al. Impact of gene expression profiling on decision-making in clinically node negative melanoma patients after surgical staging. J Drugs Dermatol. 2018;17:196–9.
Farberg AS, Glazer AM, White R, Rigel DS. Impact of a 31-gene expression profiling test for cutaneous melanoma on dermatologists’ clinical management decisions. J Drugs Dermatol. 2017;16:428–31.
Mirsky R, Prado G, Svoboda R, Glazer A, Rigel D. Management decisions made by physician assistants and nurse practitioners in cutaneous malignant melanoma patients: impact of a 31-gene expression profile test. J Drugs Dermatol. 2018;17:1220–3.
Svoboda RM, Glazer AM, Farberg AS, Rigel DS. Factors affecting dermatologists’ use of a 31-gene expression profiling test as an adjunct for predicting metastatic risk in cutaneous melanoma. J Drugs Dermatol. 2018;17:544–7.
Freeman M, Laks S. Surveillance imaging for metastasis in high-risk melanoma: importance in individualized patient care and survivorship. Melanoma Manag. 2019;6(1):MMT12.
Monzon FA, Kurley SJ, Perry L, Dossett LA, Vetto JT, Matthews C. Economic impact of the 31-gene expression profile test in the Medicare-eligible population with cutaneous melanoma. J Clin Oncol. 2019;37(Suppl):abstract 6630.
Masic I, Miokovic M, Muhamedagic B. Evidence based medicine: new approaches and challenges. Acta Inform Med. 2008;16(4):219–25.
Simon RM, Paik S, Hayes DF. Use of archived specimens in evaluation of prognostic and predictive biomarkers. J Natl Cancer Inst. 2009;101(21):1446–52.