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Blood:下一代测序技术辅助识别高复发风险急淋白血病患者

2025-04-03 儿童肿瘤前沿 儿童肿瘤前沿

该研究利用下一代测序(NGS)技术系统分析72个相关基因的突变情况,构建并验证了一个新的风险分层模型。

T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)是一种起源于T淋巴细胞前体的恶性血液肿瘤,约占儿童急性淋巴细胞白血病的15%-20%。近年来,儿童T-ALL整体治疗效果有所提升,但仍有约四分之一的患儿在治疗后复发,且复发后预后差,如何在诊断初期准确识别具有高复发风险的患者,仍是临床急需解决的问题。

已有研究表明某些特定基因突变(如NOTCH1和FBXW7)与T-ALL预后相关,早期也提出了基于这类突变的分层模型,但在实际应用中仍有不少高危患者未能被准确识别。因此,亟需一种更全面、精准的分子分层工具,以辅助临床决策。

近日,Vahid Asnafi 和 Nicolas Boissel 的联合研究团队在 Blood 发表了题为 NGS-based stratification refines the risk stratification in T-ALL and identifies a very-high-risk subgroup of patients 的研究论文。该研究利用下一代测序(NGS)技术系统分析72个相关基因的突变情况,构建并验证了一个新的风险分层模型。研究结果显示,该模型能更精准地识别出一组极高复发风险的患者,其五年复发率高达51%。该研究为T-ALL患者的精准风险评估和治疗策略优化提供了关键的分子依据,具有重要的临床转化价值。

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本研究的数据来源于两个大型多中心临床试验队列:GRAALL2003/2005试验(GRAALL为成人急性淋巴细胞白血病研究合作组,提供的队列包括II期临床试验和其后续的III期随机对照临床试验),共纳入198例在首次完全缓解(CR1)后的成人T-ALL患者,以及FRALLE2000T(FRALLE为法国儿童急性淋巴细胞白血病协作组)试验中242例接受标准治疗的儿童T-ALL患者。所有患者均提供了诊断时的DNA样本,研究团队利用高通量NGS技术对72个T-ALL相关基因进行测序分析,构建验证新的分子风险分层模型。

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NGS风险分层模型的构建过程,该图总结了:(A-B)T-ALL患者中不同功能类别关键基因的突变频率,(C)各基因突变与复发风险之间的统计学关联分析结果,以及(D)通过LASSO模型筛选显著基因变量,以构建NGS风险分类器的分析流程。

之后,研究者们分别对比了传统NFRP模型与新NGS模型在预测患者复发率(CIR)和总生存率(OS)方面的差异,并进一步在两个独立队列中验证了NGS模型的稳定性和适用性。结果显示,无论在成人还是儿童群体中,NGS分层均能显著区分高低风险患者,其中NGS低风险组的5年复发率和生存率明显优于高风险组,强调了该模型在不同年龄阶段T-ALL患者中均具有良好的预后预测能力

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NGS风险分层模型的验证结果,该图总结了:(A-B)在成人T-ALL患者中,不同分层模型(NFRP与NGS)对复发风险的预测效果;(C-D) 成人NGS低/高风险组对应的总生存率比较;(E-F)在儿童T-ALL患者中应用NGS分层模型的复发率预测;以及(G-H)儿童患者的总生存率对比,全面验证了该模型在不同年龄群体中的适用性与预后预测能力。

研究团队在NGS模型基础上,进一步整合传统临床指标——白细胞计数(WBC)和诱导结束时的微小残留病灶(MRD)——构建出的三因素风险分层模型。患者根据NGS分层、高WBC(≥200×10⁹/L)和高MRD(≥10⁻⁴)被划分为三个风险组:低风险组(CR1-FAV)、中等风险组(CR1-INT)和极高风险组(CR1-ADV)。

结果显示,不同风险组的预后差异显著:CR1-FAV组患者5年复发率仅为12%,总生存率高达93%;CR1-INT组复发率为26%,生存率为81%;而CR1-ADV组的复发率高达51%,生存率仅53%。该分层模型显著提升了对极高风险患者的识别能力,为临床个体化治疗提供了更精准的风险依据,有助于早期干预和治疗策略调整。

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整合NGS分层、白细胞计数和MRD后的风险分层结果,该图总结了:(a)基于三因素模型划分的不同风险组(CR1-FAV、CR1-INT和CR1-ADV)在T-ALL患者中的5年累计复发率分布;(b)对应三组患者的5年总生存率,进一步验证了该综合分层模型在精准识别高风险人群方面的有效性。

总之,该研究通过整合NGS突变信息与传统临床指标,建立了更精准的风险分层模型,为T-ALL患者的个体化治疗提供了有力工具。研究不仅验证了分子分型在预后评估中的独立价值,还识别出一组具有极高复发风险的患者,有望在临床中提前干预、优化治疗路径。文章指出,单一分子指标难以全面评估T-ALL的异质性,将多基因信息纳入风险评估模型,可显著提升高危患者的识别能力。特别是对MRD阴性的患者,该模型仍能提供补充性预测价值,有助于避免风险误判。

研究同时提示,儿童T-ALL存在特定的分子变异谱,与成人存在差异,强调儿童患者需要独立的分层标准和精准策略。未来若能将NGS模型应用于更大规模的前瞻性试验,并结合靶向治疗等手段,将有望进一步改善高危T-ALL患儿的长期生存结局。

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