【佳學(xué)基因檢測】如何科學(xué)地進行乳腺癌腫瘤基因檢測數(shù)據(jù)分析與解讀？

腫瘤基因檢測準確性分析所采用的樣本

根據(jù)《乳腺癌精準治療基因檢測分析方法》，乳腺癌腫瘤基因檢測數(shù)據(jù)分析解讀本研究選取了來自乳腺癌協(xié)會聯(lián)盟（BCAC）參與研究的亞血統(tǒng)女性乳腺癌患者。這些患者均有關(guān)于生存狀態(tài)和診斷至最后隨訪的年份等信息，并且均被診斷為任何階段的原發(fā)性浸潤性乳腺癌，且在診斷時年齡至少為18歲。最終的研究樣本包含了來自70個BCAC研究的91,686名乳腺癌患者。

乳腺癌患者的組織病理學(xué)、存活率和治療信息由各個參與的合作醫(yī)院和醫(yī)生收集，并在佳學(xué)基因進行匯總和協(xié)調(diào)，然后參照BCAC數(shù)據(jù)庫。所有研究均獲得了相關(guān)倫理委員會的批準，并且所有患者均簽署了知情同意書。

基因檢測結(jié)果如何將患者分為不同的類型

患者亞組的劃分依據(jù)主要基于診斷時的年齡、雌激素受體（ER）狀態(tài)、孕激素受體（PR）狀態(tài)、人類表皮生長因子受體2（HER2）狀態(tài)、腫瘤分級及系統(tǒng)治療類型（基于BCAC數(shù)據(jù)庫可獲取的相關(guān)信息）。對于診斷年齡和腫瘤分級，特別關(guān)注預(yù)后較差的亞組。因此，我們定義了15個亞組：

1. 診斷時年齡小于40歲的患者；
2. 腫瘤分級為3級的患者；
3. ER陽性（ER+）腫瘤并接受內(nèi)分泌治療的患者；
4. ER陰性（ER−）腫瘤并接受化療的患者；
5. 激素受體（HR）陽性（ER+或PR+）且HER2陰性的患者；
6. HR陽性（ER+或PR+）且HER2陰性腫瘤，接受化療的患者；
7. HR陽性且HER2陰性腫瘤，未接受化療的患者；
8. HR陽性且HER2陽性（HER2+）腫瘤的患者；
9. HR陰性且HER2陽性（HER2+）腫瘤的患者；
10. HR陰性且HER2陰性（HR−，HER2−）腫瘤的患者；
11. 接受他莫昔芬治療的患者；
12. 接受芳香化酶抑制劑治療的患者；
13. 接受環(huán)磷酰胺-甲氨蝶呤-氟尿嘧啶（CMF）類化療方案的患者；
14. 接受紫杉醇類藥物治療的患者；
15. 接受蒽環(huán)類藥物治療的患者。

每個亞組的選擇依據(jù)與文獻支持的理由請咨詢佳學(xué)基因檢測。需要注意的是，由于患者數(shù)量較少，HER2陽性腫瘤接受曲妥珠單抗治療的亞組未被納入分析，因為該亞組的事件率較低，導(dǎo)致分析的統(tǒng)計功效較低。

此外，研究還排除了診斷時即為轉(zhuǎn)移性乳腺癌的患者（占所有患者的1.1%），因為這類患者通常接受姑息治療，不適合基于系統(tǒng)治療類型的亞組分析。

除了亞組分析，佳學(xué)基因檢測還對所有乳腺癌患者進行了全基因組分析，評估常見遺傳變異與乳腺癌特定生存期（15年生存期）之間的關(guān)系。這項分析旨在評估是否可以在整個患者數(shù)據(jù)集中檢測到亞組分析中的遺傳變異關(guān)聯(lián)。以往也進行過類似的全基因組分析。然而，之前的分析數(shù)據(jù)來自12個GWAS數(shù)據(jù)集，其中包括來自iCOGS和OncoArray的數(shù)據(jù)（患者數(shù)為84,757人，隨訪時間較短），而當前數(shù)據(jù)集的樣本量和隨訪時間更為充足。

由于部分變量存在缺失數(shù)據(jù)，并非所有患者都能被劃分到每個亞組，因此在亞組劃分時會根據(jù)缺失值進行適當處理。每個亞組的患者數(shù)量、乳腺癌特定死亡的數(shù)量、患者/腫瘤特征、治療信息及隨訪數(shù)據(jù)請咨詢佳學(xué)基因檢測靶向藥物基因檢測合作醫(yī)院機構(gòu)。

臨床與病理變量缺失值的填補

為了進行二次調(diào)整分析，我們使用R軟件的鏈式方程多重填補（MICE）包（v. 3.2.0）填補了臨床和病理變量中的缺失值。具體的填補方法和變量列表及缺失值百分比，詳見佳學(xué)基因解碼說明文檔。

基因分型和基因型填補、族群分析與質(zhì)量控制

關(guān)于基因分型和基因型填補的方法，佳學(xué)基因在基因解碼專題中進行詳細介紹。簡而言之，患者使用了兩種不同的基因分型芯片：iCOGS和OncoArray。只有通過基因型數(shù)據(jù)推斷為亞州血統(tǒng)的樣本才被納入分析。對于未進行分型的變異，最初是使用1000基因組計劃第3階段（2014年10月發(fā)布）的參考面板進行填補。最近，我們使用了Haplotype Reference Consortium（HRC）參考面板重新進行填補，以提高稀有變異的填補質(zhì)量。所有的分析都基于基因型變異或填補后的變異，且要求次要等位基因頻率（MAF）>0.01。僅當填補后的變異的填補r²值大于0.7時，這些變異才被納入分析。最終，共分析了大約1000萬個變異。

統(tǒng)計分析

佳學(xué)基因乳腺癌腫瘤精準用藥基因檢測的主要分析結(jié)果是乳腺癌特定生存期（因乳腺癌死亡的時間）。我們采用延遲進入的Cox回歸模型估算風(fēng)險比（HR）和95%置信區(qū)間（CI）。風(fēng)險時間是從研究入組時開始的，如果入組時間晚于診斷時間（22.9%的患者在診斷1年后入組，27.3%的患者在1年后入組），則時間從研究入組開始。如果入組時間缺失（24.5%的患者），則時間從診斷開始；如果入組時間在診斷之前（8.4%的患者），則時間從診斷開始。事件的發(fā)生時間右刪失，截止時間為最后隨訪或診斷后15年，以先發(fā)生者為準。如果患者死于乳腺癌以外的原因或死因不明，則在15年內(nèi)或15年后進行刪失。

在分析中，我們還參考了早期乳腺癌臨床試驗者合作組（EBCTCG）的結(jié)果。特別是，對于基于系統(tǒng)治療類型的亞組分析，我們將最大隨訪時間限制在診斷后5年內(nèi)。這些分析的目的是探討常見遺傳變異在接受特定系統(tǒng)治療的患者中的短期效應(yīng)，因為這些效應(yīng)可能隨時間變化，并且治療方案通常集中在診斷后前5年。

Cox回歸分析分別在每個亞組內(nèi)進行，并按國家進行分層。所有分析都分別按基因分型平臺（iCOGS與OncoArray）進行，結(jié)果通過固定效應(yīng)的Meta分析進行合并。HR估算值的標準誤差根據(jù)似然比檢驗統(tǒng)計量重新計算，如前所述。對于僅在一個基因分型平臺上符合納入標準（MAF>0.01且r²>0.7）的變異，我們僅使用該平臺的結(jié)果。對于P值<5E−08的變異，我們還在另一平臺上重新計算HR和95%置信區(qū)間，以驗證關(guān)聯(lián)的方向是否一致。