大连Gut:英国研究者成功开发首个预测IBD患者预

2022-05-20 01:30 来源:未知 【我要咨询】 【我要预约】 编辑:admin

Gut:英国研究者成功开发首个预测IBD患者预后的生物学标志物


近年来,人们逐渐认识到炎症性肠病(IBD)的个性化治疗,能够在恰当的时间,为IBD患者提供正确的治疗。事实上,个性化治疗的理念已在许多疾病领域得到了认可,尤其是肿瘤领域,其通过生物标志物准确预测癌症治疗效果及预后。而IBD个性化治疗的优势也是显而易见的。首先,它能预测患者预后发生的各种变化,也意味着“一刀切”的方法无法给每位患者提供最佳治疗;其次,它能帮助临床医生更好地利用逐渐增多的IBD相关治疗方法,进而改善患者临床效果。遗憾的是,在IBD以及大多数自身免疫和炎症疾病中,缺乏预测疾病进程的生物学标志物,进而阻碍了个体化治疗的普及。


在之前的报道中,通过对患有活动性、未治疗自身免疫性疾病的患者,进行CD8+ T细胞基因表达数据的无假设检测,鉴定出成千上万个基因,其差异表达可以定义两个不同的患者亚群。而这两个亚群,通过使用同一批患者来源的未分离外周血单核细胞(PBMCs)是无法进行区分的。在包括克罗恩病(CD)和溃疡性结肠炎(UC)的所有疾病研究中,将患者纳入队列时无法鉴别其亚型,然而他们会在后续研究过程中经历不同的疾病进程,包括首次复发时间以及所需升级治疗的次数方面都会有差异。最近的研究认为,T细胞耗竭在IBD患者间存在差异。最早的报道认为T细胞耗竭是慢性病毒感染的结果,但是现在认为其发生与持续性的自身抗原相关。由于其对疾病相关抗原的持续反应力减弱,因而发生T细胞耗竭的患者的预后更好,疾病复发时间延缓、发作减少。


本文介绍了研究者是如何开发、优化和独立验证一种全血生物学标志物,该标志物设计用于签别IBD1/IBD2亚型,从而可以用于预测UC和CD诊断后的疾病进程。此外,研究者在本文中还提供了关于IBD1(IBDhi耗竭低)或IBD2(耗竭高)不同亚型患者临床结局的详细表型新数据。


 试验是如何开展的?


研究招募未经治疗的活动性IBD患者。对纯化的CD8+ T细胞和(或)全血进行转录组学分析,收集表型数据。按照CD8+ T细胞转录组的一致性聚类来鉴别IBD1 / IBD2患者亚群。在实验队列中,机器学习(machine learning)用于识别分类基因(“分类器”),这些基因在全血中的差异表达可以用于对IBD1 / IBD2亚群的重新分类。通过定量PCR优化获得最佳分类基因,而进一步机器学习可以签定出经定量PCR优化的分类基因,优化的分类基因被锁定用于进一步的检测。之后,分别在CD(n = 66)和UC(n = 57)单独队列中进行独立验证。


开发全血分类器


研究者既往曾报道过,基于IBD1/IBD2亚型的预后生物学标志物,可作为一种有用的临床工具。但是,对于那些需要纯化CD8+ T细胞或微阵列分析的检测方法,将其转化到临床实践非常困难。因此,研究者考虑,是否可以通过全血,而不需要细胞分离,去鉴定患者亚型。研究者进行了一个包含69例患者(39例CD、30例UC;35例IBD1、34例IBD2)的队列研究, 并获得了他们的CD8+T细胞转录组学数据和全血PAXgene血液RNA样本数据。他们从PAXgene 血液RNA管中提取RNA,并通过微阵列检测全基因组基因表达。对原始数据进行预处理,以创建可用于分类器开发的标准化数据集(材料和方法),并通过机器学习鉴别基因组(“分类器”)。最终,鉴定出一系列潜在模型,其中,包含12个基因的最佳模型可准确鉴定IBD1/IBD2亚型(P=1.6×10-7)。


优化全血分类器


为了将以上结果转化为临床可用的工具,研究者检查了最初模型并选出39个候选基因和3个参考基因,用于qPCR优化(图1A)。在候选基因中,12个基因是最佳的微阵列分类器成员,6个基因与最佳分类器中的基因高度相关,21个基因根据机器算法筛选。与微阵列数据相关性差的基因被排除(n=6)。通过qPCR数据,我们筛选出最佳分类器,包含17个基因,及15个有效基因和2个参考基因,被用于进一步测试。


图1 基于全血qPCR分类器开发、优化和验证工作流程示意图


验证qPCR分类器


开发任何新型生物学标志物的关键步骤是进行独立验证。研究者在CD和UC患者验证队列中测试了qPCR分类器。当其被用于这些独立样本时,分类算法会将每位患者分类为“IBDhi”(类似于IBD1)或“IBDlo”(类似于IBD2)亚群。在CD和UC验证队列中,IBDhi和IBDlo亚群的患者经历了非常不同的疾病进程。相比于IBDlo患者,IBDhi患者具有更加持续性、进展性的疾病,需要进行更早及更频繁的升级治疗(使用免疫调节剂、生物制剂或手术)。CD队列中首次升级治疗时间差异HR为2.65(95%CI:1.32~5.34;P=0.006),而UC队列中HR为3.12(95%CI:1.25~7.72;P=0.015)。此外,无论基础疾病如何,IBDhi患者都会经历需要更有效的治疗来实现缓解的疾病进程。在前18个月内,预测CD患者需要多次升级治疗的敏感性和特异性分别为72.7%和73.2%,在UC中分别为1005和48%。在UC中的低特异性,反映出观察到的治疗升级率较低(UC队列中有36次升级治疗,而CD中有67次)。尽管所有需要多次升级治疗的UC患者均为IBDhi类型,但并不意味着所有IBDhi患者在18个月内都需要升级治疗。由于这个检测可用于临床诊断,阴性预测(即正确识别的患者不需要进行额外治疗)显得更为重要,这样既可以改善资源分配,又不会错过使进展性疾病患者错过最佳治疗的“窗口”。在这些验证队列中,预测前18个月内需要进行升级治疗的阴性预测值很高:CD为90.9%,UC为100%(图2)。


为了便于将该检测技术转化为临床检验工具,研究者还进行了分析验证,以评估每个基因qPCR测定及组合多分析物衍生风险评分的精确度、检测限、线性、输入RNA范围以及冷冻/解冻循环。还评估了特定来源(例如操作者和批次)对总测定方差的影响。总之,这些分析和临床验证数据使得CE标记的测定,已准备好用于临床。


图2  在独立队列中验证q-PCR分类器


qPCR分类器预测IBD1 / IBD2

患者的疾病进展


CD


招募了66例CD患者,其中51例(77.3%)患者是在入组时新诊断的,IBD1患者33例,IBD2患者33例。与IBD2相比,IBD1亚群患者需要治疗升级的时间明显缩短(图3A)。有趣的是,临床参数(需要使用激素治疗、年龄<40岁和肛周疾病中任选两项)和严重的内镜特征(包括至少一个结肠段的深度和广泛溃疡)都无法预测是否需要早期升级治疗(图3B,图3C)。即使研究者尝试将这些或其他临床特征结合到预测分类器中,发现它们都没有能够改善分类器的表现。


由于持续复发或慢性活动性疾病,患有CD的IBD1患者需要更多的治疗升级(图3D,E)。实际上,在IBD1中,要求升级到生物治疗的相对风险(RR)为3.0(12/33 IBD1患者,4/33 IBD2患者)。同样,IBD1中不需要任何药物治疗的RR为0.53(8/33 IBD1患者,15/33 IBD2患者)(图3E)。各组之间的总手术率无显著差异(10/33 IBD1,7 / 33 IBD2)。值得注意的是,所有需要进行全胃切除术的患者都在IBD1亚群中。


图3  CD患者中IBD1和IBD2 的疾病进程不同


UC


共招募52例UC患者,其中35例(67.3%)为新诊断。24例患者为IBD1,28例患者为IBD2。与CD队列一样,IBD1亚群的UC患者的疾病进展性更快,需要更早的治疗升级。而基线内镜严重度并不能预测治疗升级的需要。随着时间的推移,由于疾病的反复发作,IBD1患者需要更多的升级治疗。此外,UC和CD队列之间还存在几个相似之处,IBD1 UC患者中不需要任何治疗升级的概率,约为IBD2 UC患者的一半(RR=0.45),而需要升级为生物治疗或结肠切除术的RR为4.08(7/24 IBD1患者,2/28 IBD2患者)。事实上,在所有患者队列中,只有IBD1 / IBDhi患者需要行结肠切除术(7/56 IBD1或IBDhi患者;0/48 IBD2或IBDlo患者,P=0.01)。


总结

综上所述,该研究开发、优化和验证了第一个全血基因表达生物学标志物,可以预测CD或UC患者预后。这为IBD患者的个性化治疗提供了合理的基础,也代表了CD和UC患者的治疗向精准医学迈出了重要的一步。


文章来源:Biasci D, Lee JC, Noor NM, et al. A blood-based prognostic biomarker in IBD. Gut. 2019;68(8):1386-1395.


投稿邮箱:DDP@high-med.com


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