Изследователите установяват, валидират прогностичен модел за увеален меланом

Моделът се състои от 3 свързани с метаболизма гена – карбоанхидраза 12, член на семейството с дълга верига на ацил-КоА синтетазата 3 и синаптоянин 2 – които според изследователите биха могли да бъдат използвани като биомаркери и цели за лечение на заболяването.

Авторите на а ново проучване са създали и валидирали прогностичен модел, за който казват, че може точно да предскаже прогнозата увеален меланом (UM), заболяване, което носи висок процент на смъртност и обща преживяемост (OS) от приблизително 1 година.

Групата подчерта полезността на техния модел, базиран на метаболитни сигнатури, който според тях би могъл също да позволи идентифицирането на високорискови пациенти, които могат да се възползват от по-чести стратегии за проследяване.

„Въпреки че са открити няколко рискови фактора за UM, тези общи традиционни клинични характеристики, като възраст, пол и класификация на стадия, не могат точно да предскажат прогнозата и преживяемостта на пациентите с UM“, обясни групата. “Следователно идентифицирането на нови прогностични биомаркери е спешно и от изключително значение.”

Моделът се състои от 3 свързани с метаболизма гена – карбоанхидраза 12, член на семейството с дълга верига на ацил-КоА синтетазата 3 и синаптоянин 2 – които според изследователите биха могли да бъдат използвани като биомаркери и цели за лечение на заболяването.

Първоначално изследователите идентифицираха 861 генни сигнатура от пациенти в базата данни The Cancer Genome Atlas (TCGA), 23 от които показват асоциации с OS сред 80 пациенти в еднопроменлива регресия на Кокс. Използвайки стъпаловидна регресия, изследователите успяха да стеснят оптимизирания прогностичен модел до 3 избрани гена. Моделът също така се състои от 3 клинични параметъра – възраст, пол и стадиране на метастази.

Тествайки модела, изследователите показаха, че рисковият резултат е независим прогностичен фактор за оцеляване след коригиране за объркващи фактори и в двете TCGA кохорти (коефициент на опасност [HR] = 3,967; 95% CI, 1,761-8,937, П<.001) и кохортата за валидиране от 63 пациенти от базата данни Gene Expression Omnibus (GEO) (HR = 14.013; 95% CI, 2.874- 68.332, П<.001).

Пациентите, които се считат за висок риск, имат значително по-ниска прогноза, с по-висок дял на смъртността сред високорисковите пациенти в кохортата TCGA (35% срещу 6%) и GEO кохортата (71% срещу 0%) в сравнение с пациентите, считани за нискорискови.

„Нашият новоизграден модел предлага някои предимства в сравнение със съществуващия прогностичен модел на UM (напр. визуализираните номограми и онлайн калкулатори улесняват информираното лечение и управленски решения за офталмолози и пациенти)“, казаха изследователите, пишейки за силните страни на техния модел. „Второ, други модели трябва да изследват 9, 10, 22 или 18 гена или 5 алтернативни събития на сплайсинг, докато само 3 гена бяха необходими за прогнозиране чрез използването на нашия модел, което позволява по-голямо удобство и скорост. Трето, бяха приложени анализи за калибриране и дискриминация, за да се докаже предсказуемата сила на нашия модел и да се направи по-точен за прогнозиране.

Изследователите отбелязват няколко ограничения на своето проучване, включително липсата на включване на определени рискови фактори в установяването на техния модел, като цвят на кожата и излагане на радиация.

Препратки:

Shi K, Li X, Zhang J, Sun X. Разработване и валидиране на нов базиран на метаболитни сигнатури прогностичен модел за увеален меланом. Transl Vis Sci. 2022; 11 (5): 9. doi: 10.1167 / tvst.11.5.9

.