日本語AIでPubMedを検索
ニュージーランドの非扁平上皮非小細胞肺癌患者におけるEGFR突然変異確率を推定する予測モデルの開発と検証
Development and validation of a predictive model for estimating EGFR mutation probabilities in patients with non-squamous non-small cell lung cancer in New Zealand.
PMID: 32664868 DOI: 10.1186/s12885-020-07162-z.
抄録
背景:
EGFR遺伝子変異を有する非小細胞肺がん（NSCLC）患者において、上皮成長因子受容体（EGFR）チロシンキナーゼ阻害薬（TKIs）による標的治療は、全身化学療法よりも優れている。EGFR遺伝子変異の検出は、分子検査に適した腫瘍標本がないことやその他の理由により、多くの患者で課題となっている。EGFR遺伝子変異は、女性、アジア人、非喫煙のNSCLC患者でより一般的である。
BACKGROUND: Targeted treatment with Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR) tyrosine kinase inhibitors (TKIs) is superior to systemic chemotherapy in non-small cell lung cancer (NSCLC) patients with EGFR gene mutations. Detection of EGFR mutations is a challenge in many patients due to the lack of suitable tumour specimens for molecular testing or for other reasons. EGFR mutations are more common in female, Asian and never smoking NSCLC patients.
方法:
患者は、2010年2月1日から2017年7月31日までの間にニュージーランド北部で非扁平上皮非小細胞肺がんと診断された患者3556人の集団ベースのレトロスペクティブコホートから得た。合計1694人の患者を対象にEGFR変異の検査を行ったが、そのうち1665人の患者に関する情報はモデル開発と検証のために利用可能であった。多変量ロジスティック回帰モデルは、検査された1176人の患者に基づいて開発され、検査された489人の患者で検証された。EGFR変異の検査を受けていない1862人の患者のうち、129人の患者がEGFR-TKIによる治療を受けた。これらの患者のEGFR突然変異確率がモデルを用いて計算され、EGFR-TKI開始時からの有効期間と全生存期間が予測された3つの確率群（<0.2、0.2-0.6、>0.6）で比較された。
METHODS: Patients were from a population-based retrospective cohort of 3556 patients diagnosed with non-squamous non-small cell lung cancer in northern New Zealand between 1 Feb 2010 and 31 July 2017. A total of 1694 patients were tested for EGFR mutations, of which information on 1665 patients was available for model development and validation. A multivariable logistic regression model was developed based on 1176 tested patients, and validated in 489 tested patients. Among 1862 patients not tested for EGFR mutations, 129 patients were treated with EGFR-TKIs. Their EGFR mutation probabilities were calculated using the model, and their duration of benefit and overall survival from the start of EGFR-TKI were compared among the three predicted probability groups: < 0.2, 0.2-0.6, and > 0.6.
結果:
モデルは性、民族、喫煙状況の3つの予測因子を持ち、EGFR変異確率を計算するためのノモグラムとして提示されている。モデルはバリデーション群で良好な結果を示した（AUC=0.75）。確率カットポイント0.2は感度68％、特異度78％に相当する。モデルの予測は、生検検査を受けていないTKI治療を受けた患者群（n=129）の転帰に関連していた；予測確率が0.2未満、0.2-0.6、および>0.6のサブグループでは、予測確率が0.2未満、0.2-0.6未満、および>0.6未満のサブグループでは、予測確率が0.2未満、0.2-0.6未満、および>0.6未満であった。6、EGFR-TKI開始からの全生存期間中央値は4.0、5.5、18.3ヵ月（p=0.02）、EGFR-TKI治療残存期間中央値はそれぞれ2.0、4.2、14.0ヵ月（p<0.001）であった。
RESULTS: The model has three predictors: sex, ethnicity and smoking status, and is presented as a nomogram to calculate EGFR mutation probabilities. The model performed well in the validation group (AUC = 0.75). The probability cut-point of 0.2 corresponds 68% sensitivity and 78% specificity. The model predictions were related to outcome in a group of TKI-treated patients with no biopsy testing available (n = 129); in subgroups with predicted probabilities of < 0.2, 0.2-0.6, and > 0.6, median overall survival times from starting EGFR-TKI were 4.0, 5.5 and 18.3 months (p = 0.02); and median times remaining on EGFR-TKI treatment were 2.0, 4.2, and 14.0 months, respectively (p < 0.001).
結論:
我々のモデルは、組織ベースの突然変異検査が困難な患者や、突然変異検査の補足として臨床的な意思決定の一助となるかもしれない。
CONCLUSION: Our model may assist clinical decision making for patients in whom tissue-based mutation testing is difficult or as a supplement to mutation testing.