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Nature:利用白血病干细胞LSC17评分可预测AML病人治疗反应

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  3. 化疗
  4. 急性髓系白血病
  5. 白血病干细胞

来源:生物谷 2016-12-08 21:08

在一项新的研究中,研究人员开发出一种源自白血病干细胞的17基因标志,从而能够在诊断时预测急性髓系白血病(AML)病人是否将对标准治疗作出反应。

2016年12月08日/生物谷BIOON/--在一项新的研究中,来自加拿大大学健康网络(University Health Network, UHN)玛嘉烈公主癌症中心的白血病研究人员开发出一种源自白血病干细胞的17基因标志(17-gene signature),从而能够在诊断时预测急性髓系白血病(acute myeloid leukemia, AML)病人是否将对标准治疗作出反应。相关研究结果于2016年12月7日在线发表在Nature期刊上,论文标题为“A 17-gene stemness score for rapid determination of risk in acute leukaemia”。

论文通信作者Jean Wang博士说,这些发现通过给医生们提供一种风险评估工具而可能潜在地引发AML病人治疗变革,其中这种工具能够在一天或两天的诊断内预测个体反应和有助指导治疗决策。

这种新的生物标志物被命名为LSC17评分(LSC17 score,白血病干细胞17基因标志评分),这是因为它来自促进疾病产生和复发的白血病干细胞。这些休眠的干细胞具有允许让它们抵抗标准化疗的性质,其中化疗被设计用于击败快速分裂的癌细胞。尽管在治疗后病情获得缓解,但是这些干细胞的持续存在是病人癌症复发的原因。AML是最为致命性的白血病类型之一,也是成年人最为常见的白血病类型;随着我们年龄增加,它的发病率会增加。

研究人员在论文中写道,利用LSC17评分挑选出高风险病人“给医生提供一种快速的强大工具来鉴定更不可能被标准疗法治愈的AML病人。”

研究人员利用测量基因表达的分子分析技术检测来自78名AML病人的血液或骨髓样品的白血病干细胞性质,从而鉴定出这种LSC17评分。基于玛嘉烈公主癌症中心白血病诊所、美国和欧洲合作者提供的AML病人数据,他们利用严谨的统计学方法开发和测试这种新的“干性评分(stemness score)”。

Wang博士说,“我们鉴定出在预测这些AML病人存活中起着至关重要作用的最小基因集合,不论他们在哪儿接受治疗。利用这种核心的LSC17评分,我们证实我们能够快速地测量新确诊出的AML病人的风险。”

在这项新的研究中,对病人样品进行分析证实高的LSC17评分意味着当前的标准疗法取得较差的结果,即便病人已接受过异基因造血干细胞移植。低的LSC17评分表明病人将对标准疗法反应良好,而且具有长期的病情缓解。

测定LSC17评分的测试方法经改进可适用于一种被称作NanoString的技术平台。随着研究人员继续验证这种干性风险评分,在玛嘉烈公主癌症中心开展的一项临床试验中测试这种评分的计划正在制定之中。

Wang博士解释道,在NanoString系统上测量这种LSC17评分的快速周转时间将是把这种测试转移到诊所的关键。

Wang博士说,“对AML而言,这种LSC17评分是当前可获得的最为强大的预测性的预后生物标志物,而且是以这种方式为一种人类癌症开发的首个基于干细胞的生物标志物。如今,医生将有一种他们能够使用的工具来调整AML的治疗风险。”(生物谷 Bioon.com)

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A 17-gene stemness score for rapid determination of risk in acute leukaemia

Stanley W. K. Ng, Amanda Mitchell, James A. Kennedy, Weihsu C. Chen, Jessica McLeod, Narmin Ibrahimova, Andrea Arruda, Andreea Popescu, Vikas Gupta, Aaron D. Schimmer, Andre C. Schuh, Karen W. Yee, Lars Bullinger, Tobias Herold, Dennis Görlich, Thomas Büchner, Wolfgang Hiddemann, Wolfgang E. Berdel, Bernhard Wörmann, Meyling Cheok, Claude Preudhomme, Hervé Dombret, Klaus Metzeler, Christian Buske, Bob Löwenberg, Peter J. M. Valk, Peter W. Zandstra, Mark D. Minden, John E. Dick & Jean C. Y. Wang

doi:10.1038/nature20598

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