用多分子标记物预测新辅助化疗疗效

作者：王坤    作者单位：510080 广州,广东省人民医院肿瘤中心乳腺科

【摘要】  目的 探讨ER、PR、CerbB2和P53与乳腺癌新辅助化疗疗效的相关性。方法 局部晚期乳腺癌患者接受EC或TP方案化疗，化疗前空芯针穿刺活检，采用免疫组化法检测肿瘤组织的ER、PR、CerbB2和P53的表达情况。结果 22例新辅助化疗RR达81.8%，其中CR 5例(22.7%)，pCR 4例(18.2%)，PR 13例(59.1 %)， SD 4例(18.2%)。研究发现ER、PR 和CerbB2表达在3组间有显著性差异，但与新辅助化疗的疗效无关联性。结论 ER、PR和CerbB2的表达在不同疗效组有差异，但目前不能预测新辅助化疗的疗效。

【关键词】  乳腺肿瘤 预测 新辅助化疗

    新辅助化疗在乳腺癌中的应用越来越广泛，已成为局部晚期乳腺癌的标准治疗模式。新辅助化疗具有降低肿瘤分期、提高可手术率及保乳率、提供理想体内药敏模型等优点。但目前的无论何种化疗方案，有效率最高为80％左右[1]，这意味着有20％的患者不能从新辅助化疗中受益，如何在新辅助化疗前预测患者的疗效是我们的研究目标。本研究通过对我院收治的新辅助化疗患者的化疗前肿瘤标本进行多基因表达的免疫组化检测，希望寻找能预测新辅助化疗疗效的基因表达。

    1  临床资料与方法

    1.1  研究对象及化疗方案

    2003年1月～2006年3月行新辅助化疗的局部晚期乳腺癌患者22例,年龄34～65岁,平均年龄48.4岁。所有病例化疗前采用空芯针穿刺活检，获得病理组织标本，常规病理检测。新辅助化疗方案为EC方案（EpiADM 100mg/m2,CTX 600mg/m2 d1,21天为1周期），若EC方案两周期后病情稳定(SD),改用TP方案化疗（Docetaxol 75mg/m2,DDP 80mg/m2 d1,21天为1周期），化疗4个周期后行保乳手术4例或改良根治术18例。

    1.2  试剂与方法

    所有组织标本经甲醛固定，石蜡包埋，切片厚度5μm。Envision试剂盒和CerbB2检测试剂盒均购自Dako公司。采用Envision法检测ER、PR、CerbB2和P53的表达水平。ER、PR抗体为鼠抗人单抗1D5和DAKPRg6，P53抗体为鼠抗人单抗DO7。一抗稀释浓度为1∶100。检测步骤参照Sabsttini[2]的方法。PBS代替一抗作为阴性对照，阳性对照为试剂盒提供的阳性乳癌切片。

    1.3  结果判定

    ER/PR以核内出现棕黄色颗粒为阳性标记，根据染色细胞数及染色强度将ER/PR表达分为4级，阳性细胞百分比<10%为（-）；阳性细胞数>10％，染色信号弱为（+），染色信号中等为（++），染色信号强为(+++)。ER/PR状态的总体为：如果表达为（-）则定义为受体阴性，若表达为（+）～(+++)则定义为受体阳性。CerbB2蛋白染色的判断标准[3]为：根据FDA推荐的Hercep Test结果评分： 0～1分为阴性；2分为弱阳性；2～3分为中度阳性；3分为强阳性。阴性与阳性的分组标准为CerbB2蛋白染色2分及2分以下定义为阴性，2分以上定义为阳性。

    P53蛋白染色的判断标准为[4]：细胞核未见染色颗粒为阴性；阳性细胞数＜30%为弱阳性；阳性细胞数占30%～70%者为中度阳性；阳性细胞数＞70%为强阳性。阴性和阳性的分组标准为：阳性细胞数＜30%定义为阴性，阳性细胞数＞30%定义为阳性。

    1.4  疗效判定及评价方法

    疗效按WHO制定的统一标准分为［5］：完全缓解(CR)、部分缓解(PR)、病情稳定(SD)、疾病进展(PD)；CR中又分为：病理完全缓解(pCR)、临床完全缓解(cCR)，总有效率(RR)=CR+PR。CR指所有可见病灶完全消失，并至少维持4周以上；PR指肿瘤病灶的最大径及其最大垂直径的乘积减少50%以上，并维持4周以上；PD为肿瘤病灶的最大径及其最大垂直径的乘积增大大于25%，或出现新病灶；所有其他病灶归为SD，判定为SD至少需经2周期化疗。评价方法：新辅助化疗前、后分别进行体检及乳腺B超、钼靶摄片检查测量肿瘤大小，同一患者在化疗前、后以同一种方法测量对比。

    1.5  统计学方法

    基因表达在不同疗效组间有无差别应用SPSS10.0软件进行χ2 或Fisher 精确检验，基因表达和疗效的关联性用Kendall等级相关分析，以P<0.05为具有统计学意义。

    2 结果

    2.1  疗效观察 

    22例新辅助化疗RR达 81.8% ，其中CR 5例(22.7%)，pCR 4例(18.2%)，PR 13例(59.1%)， SD 4例(18.2%)。

    2.2  不同疗效组ER、PR、CerbB2和P53的表达情况及组间差异

    不同疗效组间ER的表达差异有统计学意义（χ2=19.33,P=0.000）,PR的表达差异有统计学意义（χ2=9.57,P=0.008）,CerbB2的表达差异有统计学意义（χ2=11.875,P=0.003）,P53的表达差异无统计学意义（χ2=1.187,P=0.552）,见表1。表1  不同疗效组ER、PR、CerbB2和P53的表达情况（%）

    组别ERPRCerbB2P53阴性率阳性率阴性率阳性率阴性率阳性率阴性率阳性率CR1000100040602080PR15.484.646.253.884.615.423.176.9SD1000100001005050

    2.3  ER、PR、CerbB2和P53与新辅助化疗疗效的关联性   

    用Kendall等级相关分析发现ER、PR、CerbB2和P53与新辅助化疗的疗效无相关性,见表2。表2  ER、PR、CerbB2和P53与新辅助化疗疗效的关联性

    [3]ERPRCerbB2P53疗tau_b-0.085-0.058-0.1820.192效p0.7380.7380.4740.370

    2.4  不同疗效组间差异

    应用χ2分割法进行两两比较发现，α=0.05。CR和SD组的ER阴性率无差别，PR阴性率无差别，CerbB2阳性率无差别（χ2＝0.394，v=1,P=0.530）。而CR和SD组与PR组的ER阴性率有差别（χ2＝19.336，v=2,P=0.000），PR阴性率有差别（χ2＝9.557，v=2,P=0.002），CerbB2阳性率有差别（χ2＝9.070，v=2,P=0.003）。

    3 讨论

    我们能否在化疗前通过基因检测来筛选出得益人群，从而使部分患者避免不必要的新辅助化疗。目前国内外有关激素受体表达能否预测新辅助化疗的疗效充满矛盾，Jain等[6]报道新辅助化疗使得33％的患者出现ER/PR表达的改变，但ER/PR的状态不能预测新辅助化疗的疗效。Faneyte [7]则报道ER/PR的状态能预测新辅助化疗的疗效。我们的研究发现，肿瘤表面ER、PR的表达在不同新辅助化疗疗效组间有差异，患者获得CR的激素状态均为ER/PR阴性，PR组多为ER/PR阳性，这与国内学者朱丽萍[8]的结果基本一致。然而我们也发现一个有趣的现象，即在SD组也多为ER/PR阴性，应用Kendall等级相关分析发现激素状态与疗效无相关。应用χ2分割法分析其原因发现，虽CR和SD组与PR组的ER、PR阴性率有差别，但CR和SD组这两组间ER、PR阴性率无差别，故应用相关分析发现激素状态与疗效无相关。目前认为，激素受体阴性表明肿瘤细胞分化差、增殖能力强，对内分泌治疗不敏感，对化疗敏感，但同时也最有可能出现原发性耐药。故我们不能简单地说激素受体阴性出现pCR的概率大，它同时也有可能出现SD。我们能否结合其它的基因检测来区分开这两组人群，以及能否在SD组找到更多的耐药基因值得进一步探讨。

    目前与化疗耐药相关的基因研究，主要集中在CerbB2和p53。 CerbB2是与乳腺癌关系最密切的一种癌基因，CerbB2癌基因的扩增与其蛋白产物的过量表达呈正相关，常提示恶性程度高，易复发和较短的存活期。同时CerbB2也是化疗和内分泌治疗耐药的预测指标，研究表明，CerbB2基因扩增可阻断某些化疗诱导的细胞凋亡，CerbB2高表达的患者对CMF方案化疗耐药，而对蒽环类药物较敏感[9]。p53基因定位于染色体17p13.1，有两种形式，即野生型和突变型，野生型P53基因是抑癌基因，突变型P53基因是促癌基因，它能和野生型亚单位形成寡聚复合物而阻止野生型亚单位起作用，阻止野生型P53基因抑制肿瘤形成的功能，引起细胞转化、癌变。野生型P53蛋白半衰期短，用免疫组化方法难以检测出，而突变型P53蛋白半衰期长，因此，免疫组化检测到的是突变型P53蛋白。近年来有学者发现[10]P53蛋白高表达患者对蒽环类化疗方案化疗耐药。我们的研究结果表明，p53在不同疗效组间无差异，CerbB2虽在不同疗效组间有差异，但在CR和SD组间差异无统计学意义。故通过p53和CerbB2的检测目前还是不能区分CR和SD组。

    综上所述， ER、PR、CerbB2在不同新辅助化疗组间有差异，ER/PR阳性患者的新辅助化疗疗效为部分缓解，ER/PR阴性有更多的机会获得CR，但同时也有较多的机会获得SD。 目前不能完全通过ER、PR、CerbB2和P53来预测新辅助化疗的疗效，如何利用其他基因检测在新辅助化疗前区分CR和SD这两组患者是我们下一步的研究方向。

【参考文献】  ［1］ 周际昌.实用肿瘤内科学.2003.518.[2] Sabsttini E,Bisgaard K,Ascani S,et al.The EnVision++ system: a new immunohistochemical method for diagnostics and research.Critical comparison with the APAAP,ChemMate,CSA,LSABC,and SABC techniques[J].J Clin Pathol,1998,51(7):506511.[3] 庞宗国，步宏.CerbB2基因在乳腺癌中的研究进展[J].基因快讯，2001，1：1214.[4] Valerie R,David K,Ennapadam V,et al.Aberrant p53 expression predicts clinical resistance to cisplatinbased chemotherapy in locally advanced nonsmall cell lung cancer[J].Cancer Res,1995,55(21):50385042.[5]WHO handbook for reporting results of cancer treatment[M].Offset publication NO.48.Geneva(Switzerland): World Health Organization,1979.[6]Jain V,Landry M,Levine EA.The stability of estrogen and progesterone receptors in patients receiving preoperative chemotherapy for locally advanced breast carcinoma[J].Am Surg,1996,62(2):162165.[7]Faneyte IF,Schrama JG,Peterse JL,et al.Breast cancer response to neoadjuvant chemotherapy: predictive markers and relation with outcome［J］.Br J Cancer,2003,88(3):406412.[8] 朱丽萍，波拉提·吾甫尔，侯本新,等.激素受体和cerbB2在新辅助化疗乳腺癌组织中的表达及临床意义［J］.新疆医科大学学报，2005 ，28(11) ,10431045.[9] PenaultLiorea F，Cayer A，BouchetMishellany F，et al．Induction chemotherapy for breast carcinoma：predictive markers and relation with outcome[J]．Int J Oncol，2003，22(6)：13191325．[10]KandiolerEckersberger D,Ludwig C,Rudas M, et al.TP53 mutation and p53 overexpression for prediction of response to neoadjuvant treatment in breast cancer patients［J］.Clin Cancer Res,2006(1):5056.