SNP项目文章登顶刊Blood│中山大学肿瘤防治中心蔡清清教授构建SNP预后评价系统

英文题目：A composite single-nucleotide polymorphism prediction signature for extranodal natural killer/T-cell lymphoma

发表期刊：Blood（IF 17.543）

通讯作者：中山大学肿瘤防治中心内科蔡清清教授

DOI：10.1182/blood.2020010637

2021年3月16日，中山大学肿瘤防治中心内科蔡清清教授课题组在国际血液学期刊Blood上发表了题为：“A composite single-nucleotide polymorphism prediction signature for extranodal natural killer/T-cell lymphoma”的文章。蔡清清教授为唯一通讯作者，中山大学肿瘤防治中心田小朋副研究员、马淑云博士，美国杜克大学Ken H. Young教授，新加坡国立癌症中心Choon Kiat Ong教授，广东省人民医院刘艳辉教授为共同第一作者。该国际回顾性多中心队列研究首先使用高通量SNP芯片（Illumina ASA，由伯豪生物提供服务）鉴定出与生存相关的36个SNP位点。进一步采用LASSO回归模型构建了一个基于7个SNP的预测模型。创建的ENKTL单核苷酸多态性(Signal nucleotide polymorphism, SNP)预后评价系统修正了肿瘤异质性及活检取材部位的偏差，作为有效工具个体化预测ENKTL患者预后，可用于指导早期高危患者接受联合放化疗。该评价系统可为不同预后风险的ENKTL患者指导精准治疗决策。

摘要：当前基于临床病理变量的预后评分系统不足以预测接受非蒽环类药物治疗的结外鼻型NK/T细胞淋巴瘤（ENKTL）患者的生存和治疗反应。这项国际回顾性多中心队列研究旨在构建基于单核苷酸多态性（SNP）的分类器，以提高预测准确性并指导临床决策。分析了来自国际多中心的722名ENKTL患者的数据，使用LASSO 回归在训练集（n = 336）中构建了基于7-SNP的分类器，并在内部测试集（n = 144）和两个外部验证集（n = 142; n = 100）中进一步进行了验证。基于7-SNP的分类器在训练集和三个验证集中显示出良好的预后预测功效。由分类器计算的高风险评分和低风险评分的患者表现出显着不同的无进展生存期（PFS）和总体生存期（OS）（所有p <0.001）。通过多变量分析进一步证明了基于7-SNP的分类器是一个独立的预后因素，其预测准确性明显优于临床病理风险变量。基于7-SNP的分类器的应用不受样品类型及肿瘤异质性的影响。值得注意的是，与单纯放疗相比，在高风险的Ann Anbor I期患者中，化学疗法联合放疗的显著改善了PFS和OS，而在低危患者中，两种治疗方式之间没有统计学差异。由分类器和临床病理变量结合的nomogram评分系统明显提高了预测的准确性。基于7-SNP的分类器是对ENKTL中现有风险分层系统的补充，这可能会对ENKTL患者的临床决策产生重大影响。

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