中山肿瘤陈丽昆 牟永告团队在脑转移瘤的脑脊液分子检测领域获得研究突破

神外前沿讯，脑转移在晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者中十分常见，往往导致不良预后。近年来，多项研究表明，脑脊液(CSF)是ctDNA液体活检的有效媒介，相比于血浆能更全面地反映颅内肿瘤的突变情况。然而，目前CSF ctDNA检出率并不理想，仅有50%-60%，限制了其临床应用。临床亟待开发出有效的方法精准筛选出适合进行CSF ctDNA检测的患者。

近日，由中山大学肿瘤防治中心内科 陈丽昆教授和神经外科 牟永告教授团队开展了一项前瞻性研究， 首次揭示了NSCLC脑转移患者的临床特征和颅内影像学特征与CSF ctDNA检出之间的关系，并建立了可预测CSF ctDNA检出率的多元模型，用于CSF ctDNA检测优势人群筛选。相关成果近期发表于ESMO Open杂志（IF=6.54），文章题目为Utilizing phenotypic characteristics of metastatic brain tumors to improve the probability of detecting circulating tumor DNA from cerebrospinal fluid in non-small-cell lung cancer patients: development and validation of a prediction model in a prospective cohort study。

据了解，通过这项研究， 可使脑转移NSCLC患者避免不必要的检查，最大程度地提高CSF ctDNA检出率，使患者临床获益最大化。

研究设计

本研究前瞻性入组了66例初诊未经治疗的脑实质转移NSCLC患者，作为预测模型的训练队列，另外招募了30例患者作为模型验证的外部队列。同步收集患者治疗前的CSF样本和匹配的颅外原发肿瘤组织样本，采用425基因panel进行NGS测序，并结合患者详细的临床信息、增强磁共振成像图像(MRI)评估患者颅内病灶的影像学特征，构建CSF ctDNA检出预测模型。

研究亮点

本研究首次证实了通过颅内转移病灶的影像学特征可预测NSCLC脑转移患者脑脊液CSF ctDNA检出率；建立了预测检出率的回归模型；并基于该模型开发了适合临床应用的诺模图计算方法，可用于富集脑脊液CSF检测优势人群。

研究结果

1. CSF ctDNA检出率显著低于组织

训练队列中，所有66例患者均采集了CSF样本，其中49例患者匹配原发肿瘤组织。检测结果与既往研究相似，CSF ctDNA检出率为59.09%，显著低于肿瘤组织的91.84%。在49例匹配原发肿瘤组织的患者中发现，脑转移病灶与原发病灶之间存在遗传异质性。

2. 颅内病灶的影像学特征Tsize、LVDmin与CSF ctDNA检测阳性显著相关

训练队列中，55例患者评估了颅内最大病灶直径(Tsize)、所有颅内病灶与脑室最短距离(LVDmin)以及最大颅内病灶与脑室最短距离(LLVD)用于建模。单因素分析发现，Tsize、LVDmin以及LLVD显著影响CSF ctDNA的检出，其他临床因素，如年龄、性别、病理类型、吸烟状态等均不显著。多因素逻辑回归分析显示，Tsize、LVDmin是独立显著影响因素(图1)。

↑图1 单因素和多因素分析CSF ctDNA检出的影响因素

3. 基于Tsize和LVDmin构建多元预测模型，预测性能稳定

研究进一步纳入所有影响因素，通过全子集回归建模，分别采用赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）检验模型性能。结果显示，纳入Tsize和LVDmin并使用BIC法预测效果最好(图2C)。在训练队列中预测CSF ctDNA检出阳性模型的AUC为0.819，准确性为0.800、敏感性为0.844，特异性为0.739；在独立的外部队列中验证该模型，AUC为0.772，准确性为0.767，敏感性为0.809，特异性为0.600(图2D)。基于Tsize和LVDmin两个变量，在训练集内部随机分组（按照7：3，重复100次）交叉验证，平均AUC达到0.78，平均准确性达到0.75（图2E）。以上方法均表明基于Tsize和LVDmin构建的多元预测模型具有稳定可靠的预测性能。

↑图2最佳预测模型的确定、模型训练队列/验证队列的ROC曲线以及训练队列内部交叉验证

4. 基于预测模型的诺模图可筛选CSF检测的优势人群，显著提高CFS ctDNA检出率

研究者根据前述预测模型开发出了便于临床实践操作的诺模图计算图表，用于评估患者CSF ctDNA检出率。基于简化模型估算出ctDNA检出率>0.5的患者可考虑进行CSF ctDNA检测(图3)。通过此模型，CSF ctDNA的检出率由58.18%(32/55)显著提高到81.81% (27/33，P = 0.022)。

↑图3 诺模图计算图表，估算患者CSF ctDNA检出率

总结

本研究利用NSCLC脑转移患者颅内病灶的表型特征，建立了预测CSF ctDNA检出率的多元回归模型，同时基于该模型开发出了适合临床实践的CSF ctDNA检出估算的诺模图计算图表，用于筛选适合CSF ctDNA检测的优势人群。

主要研究者

通讯作者：陈丽昆，中山大学肿瘤防治中心内科主任医师，博士生导师。广东省胸部肿瘤防治研究会脑转移专业委员会主任委员、中国抗癌协会神经肿瘤专业委员会脑转移瘤学组副组长、中国医药教育协会肿瘤转移专委会副主任委员、广东省医师协会肿瘤内科医师分会副主任委员、广东省女子医师协会肺癌专业委员会副主任委员。在肺癌治疗领域进行了深入的研究与探索，尤其对肺癌脑转移的临床治疗和基础转化研究进行了深入的探索，牵头国家自然科学及广东省自然科学基金项目，主持多项肺癌脑转移的前瞻性全国多中心临床研究，主持及参加多项国际及国内多中心肿瘤学新药临床研究。在国内外杂志发表相关论文60余篇。荣获2008年度塞克勒中国医师年度奖及入选2019年广州实力中青年医生榜。

通讯作者：牟永告教授，中山大学附属肿瘤医院神经外科主任、主诊教授、博士生导师、主任医师、医学博士。中国临床肿瘤学会 (CSCO） 神经系统肿瘤专家委员会主任委员、广东省抗癌协会神经肿瘤专业委员会主任委员、广东医学会神经外科分会副主任委员、中国抗癌协会胶质瘤专业委员会副主任委员、中国神经科学学会神经肿瘤分会副主任委员、中国脑转移瘤综合诊疗协作组副组长、中国医药技术协会3D打印技术分会委员。主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金、广东省/广州市科技攻关重大项目等十余项科研项目。在Chinese Medical Journal，Nature Communications，Neuro-oncology，Cancer等杂志发表学术成果多项。获中华人民共和国实用新型专利十项。

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