纽约——一项新的研究发现，拷贝数的变化可以预测食管癌患者的前体条件，否则几年前就会被发现。
由于拷贝数变化经常在肿瘤组织中发现，但很少在正常组织中发现，由剑桥大学的丽贝卡·菲茨杰拉德领导的研究人员研究了它们是否预示着巴雷特食管患者食管腺癌的发展。虽然巴雷特食管是食管腺癌的前体，但并不是所有的患者都会发展到这个阶段——每年只有0.3%的巴雷特食管患者会发展成食管腺癌。
通过评估进展为食管腺癌和未进展为食管腺癌的Barrett食管患者的拷贝数变化，研究人员开发了一个预测疾病进展的模型。当他们报道称，自然医学他们发现，这些基因组变化可能发生在组织病理转变的10年前，这表明基因组监测和分类可以使早期治疗成为可能。
菲茨杰拉德和她的同事在他们的论文中写道:“这表明，基因组风险分层具有现实的潜力，可以对高危情况进行早期干预，同时降低监测强度，甚至减少稳定疾病病例的过度治疗。”
研究人员对88名患者的回顾性病例对照队列进行了浅全基因组测序，平均深度为0.4X。在巴雷特食管的临床监测中，从患者中收集了770多份内窥镜样本。研究人员指出，他们使用了浅全基因组测序，因为它不仅提供了全基因组拷贝数变化的视图，而且优化了用于福尔马林固定的石蜡包埋样本。
总的来说，他们发现，从病情发展为癌症的患者中提取的样本在基因组中表现出广泛性紊乱。
基于他们生成的拷贝数数据和对整体复杂性的衡量，研究人员开发了一种疾病进展和分类的弹性网络正则化逻辑回归模型。他们在76名患者的独立队列中验证了该模型，并使用248名患者的SNP阵列样本进行了正交验证。
在他们的队列中，相对风险最高的样本发展为食道癌的可能性是平均水平的20倍以上，而相对风险最低的样本发展为食道癌的可能性是平均水平的10倍。利用这一点，研究人员开发了低、中、高风险分类，他们也将其应用到验证队列中。
根据研究人员的模型，来自没有进展的患者的样本中，略多于一半(55%)被归为低风险患者。与此同时，77%的进展患者样本被归为高风险。
此外，当研究人员评估从患者整个病史中收集的样本时，他们注意到，大多数来自进展患者的样本在整个时间段内被划分为高风险，而来自没有进展的患者的样本始终被划分为低风险。大约一半进展的患者在转化前8年多的样本被认为是高风险的。
当结合现行的巴雷特食道管理指南进行分析时，研究人员估计，他们的方法将导致54%的进展患者接受早期治疗。与此同时，他们还估计，如果应用了他们的模型，在没有进展的患者中，51%的人将较少进行内窥镜检查。
不过，研究人员提醒说，这种分析依赖于一个相对较小的队列，未来需要更多纵向基因组数据的研究，以提高他们模型的敏感性和特异性。