【摘 要】
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一.研究背景淋巴结状态是决定早期胃癌（EGC）治疗的主要因素。目前,对淋巴结转移（LNM）的诊断主要是通过计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET-CT）等多种成像方式。然而,这些基于影像的诊断方法在临床中对LNM识别往往不够充分,而且往往伴有很高的假阴性率,最高可达45%。在治疗前准确识别LNM状态,是决定患者手术方式和淋巴结清扫范围的关键。因此,迫切需要更准确和可靠的检测方法来识别淋
【基金项目】
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广东省省级科技计划项目（GrantNO.2017B020226005）； 国家重点研发计划项 目（GrantNO.2017YFC1309002）； 广东省自然科学基金纵向协同项目（GrantNO.2017A030310081）；
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一.研究背景淋巴结状态是决定早期胃癌（EGC）治疗的主要因素。目前,对淋巴结转移（LNM）的诊断主要是通过计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET-CT）等多种成像方式。然而,这些基于影像的诊断方法在临床中对LNM识别往往不够充分,而且往往伴有很高的假阴性率,最高可达45%。在治疗前准确识别LNM状态,是决定患者手术方式和淋巴结清扫范围的关键。因此,迫切需要更准确和可靠的检测方法来识别淋巴结状态。DNA甲基化发生在肿瘤的早期阶段,且具有组织特异性,是追踪早期肿瘤信号的最佳选择之一。本研究的目的是开发一种新的DNA甲基化标志物,鉴别早期胃癌淋巴结转移,辅助临床准确诊断和指导治疗。二.研究方法1.入组南方医院普外科早期胃癌及其成对癌旁的新鲜冷冻（fresh frozen,FR）样本,共55对。另外,入组南方医院与深圳市人民医院病理科早期胃癌福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）样本,共计432例,并收集临床资料。2.Illumina TruSeq EPIC Library全基因组测序,从FR致癌基因和配对的癌旁基因组中构建甲基化文库,筛选LNM差异性的甲基化标志物。3.使用生物软件Beacon Designer V8.14设计引物和探针,Methylight检测组织DNA甲基化程度。4.Methylight检测的甲基化数据集,按0.35:0.35:0.3的比例随机分为训练集、测试集和验证集。利用训练集构建LNM的多元logistic回归模型,并用测试集和验证集对模型进行验证。随后与常规肿瘤标志物和CT进行了比较。三.研究结果总共纳入432名EGC患者,淋巴结转移104名（24%）,非转移328名（76%）。单因素分析显示,肿瘤浸润深度、分化程度以及淋巴管浸润与LNM相关。我们采用Methylight方法,筛选出GNAS、FCGBP、CCDC16604这三个基因,能够鉴别淋巴结状态。基于432例早期胃癌FFPE的数据集,其中模型队列包括302例,验证队列包括130例,利用logistic回归的方法建立了 3-基因的甲基化诊断模型。该模型在测试集和验证集中的AUC分别为0.87（95%CI=0.80-0.93）和0.88（95%CI=0.80-0.95）。在测试集中敏感性为 86.1%（95%CI=66.7-97.2）,特异性为 80.9%（95%CI=63.5-93.9）,准确性为 81.5%（95%CI=70.8-89.4）。验证集的敏感性为 87.5%（95%CI=68.8-100）,特异性为 84.7%（95%CI=67.3-94.9）,准确性为84.6%（95%CI=73.1-92.3）。与传统的肿瘤标志物 CEA AUC 为 0.54（95%CI=0.40-0.67）、CA19-9AUC 为 0.54（95%CI=0.41-0.67）和 CA72-4AUC为0.54（95%CI=0.41-0.68）以及基于计算机断层成像CT AUC为0.57（95%CI=0.44-0.69）)相比,3-基因甲基化诊断模型优于常规的检查方法。四.结论我们建立并验证了基于GNAS、FCGBP、CCDC16604三个甲基化标志物的诊断模型,可以用于检测早期胃癌患者的淋巴结转移,这将有利于医生更好的做出临床决策。
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