來自普林斯頓大學(xué),，西門子系統(tǒng)生物學(xué)研究中心，日本九州工業(yè)大學(xué)等處的研究人員分析了一系列與腫瘤特征相關(guān)的基因表達(dá)特征,，并將前列腺癌分成了5種類型,，從而能更進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)惡性前列腺癌，這無論是對于診斷,，還是前列腺癌預(yù)后都具有重要意義,。相關(guān)成果公布在《美國國家科學(xué)院院刊》PNAS雜志上。
領(lǐng)導(dǎo)這一研究的是美國科學(xué)院院士,，普林斯頓大學(xué)Arnold J. Levine教授,，Levine教授是p53的發(fā)現(xiàn)人之一，在p53研究領(lǐng)域做了卓有成效的工作,。
前列腺癌發(fā)病隨年齡而增長,，其發(fā)病率有明顯的地區(qū)差異，歐美地區(qū)較高,。根據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù),，每年有近百萬人被診斷為前列腺癌患者，是男性中第二常見的癌癥,。目前最常用的前列腺癌病理分級系統(tǒng)是Gleason評分系統(tǒng),，這一系統(tǒng)是來自病理科醫(yī)生將活檢組織或手術(shù)標(biāo)本與正常細(xì)胞結(jié)構(gòu)比較后所得出的結(jié)果，是判斷前列腺癌預(yù)后的重要指標(biāo)之一。
科研人員可能設(shè)計(jì)出發(fā)現(xiàn)一種惡性的前列腺癌的方法,，迄今為止它還沒有最佳的預(yù)后指標(biāo),。病理學(xué)家目前使用Gleason分級系統(tǒng)為預(yù)后不良的病人分配較高的數(shù)字，但是相當(dāng)數(shù)量的Gleason分級數(shù)字低的病人仍繼續(xù)發(fā)展出了惡性的腫瘤,。Arnold Levine及其同事使用來自2010年一項(xiàng)瑞典研究的信息,，使用一種稱為微陣列分析的技術(shù)比較了281例前列腺癌，這種技術(shù)同時(shí)測量了多種基因的表達(dá)水平,。這組作者發(fā)現(xiàn)了與一系列的腫瘤特征有關(guān)聯(lián)的基因表達(dá)特征,，然后審視了出現(xiàn)在每一個(gè)病人的樣本中的特征的組合。這種方法可以讓這組作者把這個(gè)瑞典研究中的病人分成5種前列腺癌的子類型,，每一個(gè)都有不同的預(yù)后結(jié)果。這組作者說,，兩種高風(fēng)險(xiǎn)的子類型占了大約11%和18%的病人,，其中一些病人的預(yù)后不良，盡管他們的Gleason腫瘤評分較低,。這組作者說,，這些發(fā)現(xiàn)可能有朝一日幫助醫(yī)生在病人最初接受診斷的時(shí)候發(fā)現(xiàn)他們的癌癥。
除此之外,，近期前列腺癌研究方面,，加州大學(xué)圣地亞哥分校等處的研究人員發(fā)現(xiàn)了一種能區(qū)分具有不同前列腺癌風(fēng)險(xiǎn)的男性患者的新尿液檢測方法，這為探測前列腺癌高風(fēng)險(xiǎn)提供了一種精確檢測方法,，也說明了“個(gè)性化”醫(yī)療的可能,。
研究人員發(fā)現(xiàn)具有TMPRSS2-ERG高表達(dá)水平加上前列腺特異性抗原-3或稱PCA3的男性可能會(huì)罹患前列腺癌。這標(biāo)志了前列腺癌檢測技術(shù)的一個(gè)改進(jìn),，因?yàn)槟壳暗淖龇▋H僅是檢測血清中的PSA是否增加,。但是血清PSA會(huì)在許多非癌癥的情況下增高，從而導(dǎo)致誤診及不比要的活檢,。據(jù)稱美國每年有超過一百萬男子會(huì)做前列腺活檢,，其中大多數(shù)是因?yàn)槠溲錚SA濃度有所增加。研究人員發(fā)現(xiàn),，在那些已知血清PSA濃度增加的男性中,，在活檢之前進(jìn)行TMPRSS2-ETS+ PC3尿液篩檢可顯著地改善對癌癥的預(yù)測。（生物谷Bioon.com）
doi:10.1073/pnas.1117029108
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Molecular classification of prostate cancer using curated expression signatures
Elke K. Markerta, Hideaki Mizuno,Alexei Vazquez and Arnold J. Levine
High Gleason score is currently the best prognostic indicator for poor prognosis in prostate cancer. However, a significant number of patients with low Gleason scores develop aggressive disease as well. In an effort to understand molecular signatures associated with poor outcome in prostate cancer, we analyzed a microarray dataset characterizing 281 prostate cancers from a Swedish watchful-waiting cohort. Patients were classified on the basis of their mRNA microarray signature profiles indicating embryonic stem cell expression patterns (stemness), inactivation of the tumor suppressors p53 and PTEN, activation of several oncogenic pathways, and the TMPRSS2–ERG fusion. Unsupervised clustering identified a subset of tumors manifesting stem-like signatures together with p53 and PTEN inactivation, which had very poor survival outcome, a second group with intermediate survival outcome, characterized by the TMPRSS2–ERG fusion, and three groups with benign outcome. The stratification was validated on a second independent dataset of 150 tumor and metastatic samples from a clinical cohort at Memorial Sloan–Kettering Cancer Center. This classification is independent of Gleason score and therefore provides useful unique molecular profiles for prostate cancer prognosis, helping to predict poor outcome in patients with low or average Gleason scores.
