约翰霍普金斯大学的研究人员开发出可以早期识别侵袭性卵巢癌的测试
约翰·霍普金斯金梅尔癌症中心和约翰·霍普金斯大学医学院妇产科的研究人员开发了一种算法来识别输卵管上的高风险癌前病变。这些病变被称为浆液性输卵管上皮内癌(STIC)，被认为是卵巢高级别浆液性癌(HGSC)的主要前兆，而HGSC是女性最常见的卵巢癌形式。
该算法称为“REAL-FAST”(基于 RealSeqS 的 STIC 中输卵管非整倍体模式算法)，识别出输卵管中五组不同的癌前病变，其中两组被确定为潜在侵袭性且经常与复发性 HGSC 相关。这些结果提供了第一个分子证据，证明 STIC 具有独特的可识别遗传特征。
该试点研究于 2 月 1 日发表在《临床癌症研究》杂志上，由病理科住院医师 Yeh Wang 医学博士、哲学博士领导，并在Ie-Ming Shih 医学博士、哲学博士的指导下进行。理查德·W·特林德 (Richard W. TeLinde) 杰出教授，约翰·霍普金斯大学医学院妇产科教授。尽管患卵巢癌风险较高或一般的女性通常会接受输卵管切除术，这是一种通过手术切除双侧输卵管以降低患卵巢癌风险的手术，但目前的临床实践并不包括对潜在癌前病变的详细检查，这意味着许多女性施说，他们面临着不确定的未来。
“这是一个高风险环境——这些患者需要更直接的诊断方法，”克里斯托弗·杜维尔博士说。约翰·霍普金斯大学医学院肿瘤学助理教授，也是该研究的主要作者之一。“这项测试是为了在病变发展为癌症之前识别它们。”
然而，Douville 表示，并非所有 STIC 的分子都是相同的，早期识别侵袭性 STIC 具有挑战性。由于病变面积较小，目前的评估方法无异于大海捞针。Shih、Douville 和他们的团队着手开发一种工具，可以根据关键的基因改变和突变来检测 STIC 并对其进行分层。
研究人员使用一种称为重复元素 AneupLoidy 测序系统(RealSeqS)的技术对 150 个 DNA 样本进行测序，并分析 STIC 与 HGSC 以及正常样本中的非整倍性水平、缺失或额外 DNA 染色体的存在。初步结果表明，虽然外观正常的样本非整倍性水平较低，但 STIC 具有显着更多的非随机遗传改变，即使它们看起来结构正常，包括肿瘤抑制 p53 蛋白特征中 17 号染色体的全部和部分缺失。
作者认为，17 号染色体的丢失为TP53和BRCA1基因同时失活提供了潜在的解释，这两个基因都位于 17 号染色体上，代表已知参与 HGSC 发展的最重要的肿瘤抑制因子。这可以解释为什么涉及BRCA1基因而非BRCA2(发现于 13 号染色体)的种系突变与 HGSC 的高风险相关。
基于这些发现，研究人员随后构建了 REAL-FAST 算法，将样本分类为不同的分子组，而与其结构特征无关。REAL-FAST 确定了五个组，包括具有独特染色体改变的 STIC 亚组，这些改变与增殖增加和异常生长相关。
REAL-FAST 用于检测 STIC 和 HGSC 的进一步验证表明，该测试在 95.8% 的情况下准确检测出癌症的存在，并在 97.1% 的情况下正确排除癌症。
总之，研究结果表明，只有一些 STIC 进展为 HGSC，并且这种进展与染色体异常的非随机增加有关。
“对 RealSeqS 数据的分析为回答与 HGSC 发展最早事件相关的基本问题提供了基础，”Douville 说。“虽然将研究转化为临床实践很容易需要十年的时间，但施博士认为这项研究可以通过为临床医生提供具有定量答案的诊断替代方案，对患者护理产生快速影响。”
尽管 REAL-FAST 需要进一步验证其在临床环境中的实用性，以将分子数据与患者的结果相关联，但作者相信，更清楚地了解 HGSC 如何发展将很快为数千名被诊断的女性提供更好的诊断和改善结果每年都会患癌症。
研究合著者包括约翰·霍普金斯大学的 Yeh Wang、Yen-Wei Chien、Russell Vang、Nickolas Papadopoulos 和 Tian-Li Wang。其他作者来自迈阿密大学西尔维斯特综合癌症中心;俄勒冈州波特兰的传统医疗系统;费城宾夕法尼亚大学妇产科和 BRCA 巴塞尔中心;纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心;华盛顿特区的西布利纪念医院;台北医学大学;乔治城大学医学中心，位于华盛顿特区;以及弗吉尼亚州伊诺瓦费尔法克斯医院和医学院伊诺瓦校区。
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