Czynniki molekularne wpływające na rokowanie w nowotworze jamy ustnej

Mikrośrodowisko guza w tkance śluzówkowej nowotworu jamy ustnej jest w znacznym stopniu wpływane przez limfocyty naciekające guz¹. Znaczenie informacji o limfocytach naciekających guz zostało wcześniej udokumentowane, ponieważ poziomy TIL identyfikują grupy wysokiego ryzyka pacjentów z nowotworami języka¹. W szczególności zrównoważone poziomy komórek T CD8+ i regulatorowych komórek T bezpośrednio wpływają na wskaźnik przeżywalności pacjentów z nowotworem jamy ustnej¹.

Mikrośrodowisko guza jest ważnym wskaźnikiem czynników klinicznych i prognostycznych nowotworu¹. W wyniku tych badań kilku pacjentów z nowotworami głowy i szyi, których wskaźniki przeżywalności były bardzo niskie, zostało pomyślnie zidentyfikowanych¹. Przeżywalność przewidywanej grupy wysokiego ryzyka była znacznie niższa niż grupy niskiego ryzyka².

Markery limfocytów naciekających guz

Markery CD3, CD4 i CD8 okazały się znacząco związane zarówno z przeżywalnością ogólną, jak i przeżywalnością bez progresji przy użyciu analizy jednowymiarowej³. Jednak żaden z tych markerów nie był w stanie niezależnie przewidzieć wyników przeżywalności przy użyciu analizy wielowymiarowej³. Tylko konwencjonalne czynniki, takie jak stan węzłów chłonnych, różnicowanie guza i inwazja okołonerwowa były niezależnymi predyktorami wyników przeżywalności³.

Dodatkowo, niska ekspresja CD4 była w stanie zidentyfikować pacjentów z wczesnym stadium nowotworu jamy ustnej z wyjątkowo złą prognozą, która była podobna do tej u pacjentów z zaawansowanym stadium³. Ekspresja CD4 może pomóc w stratyfikacji ryzyka u pacjentów z wczesnym stadium, co może wpłynąć na planowanie leczenia i podejmowanie decyzji⁴.

Biomarkery metylacyjne

Wzorzec metylacji DNA w nowotworze jamy ustnej pozostaje słabo opisany⁵. Zgodnie z analizą prognostyczną, została ustanowiona sygnatura prognostyczna genów różnicowo ekspresjonowanych związanych z metylacją⁵. Ta sygnatura była znaczącym czynnikiem stratyfikacji przeżywalności niezależnie od stadium klinicznego⁵.

Porównanie prognoz wykazało, że pacjenci niskiego ryzyka mieli znacznie wyższą przeżywalność ogólną, przeżywalność specyficzną dla choroby oraz przeżywalność bez progresji niż pacjenci wysokiego ryzyka⁵. Analiza walidacyjna na małej próbie wykazała, że pacjenci w grupie wysokiego ryzyka mieli gorszą przeżywalność ogólną niż pacjenci w grupie niskiego ryzyka⁶.

Wysokie poziomy metylacji genów ZNF582 i PAX1 w guzach były częściej obserwowane u pacjentów ze złą prognozą w porównaniu z tymi z dobrymi prognozami⁷. Indeksy metylacji ZNF582 i PAX1 u pacjentów ze złymi prognozami były odpowiednio 2,15 i 1,95 raza wyższe niż u pacjentów z dobrymi prognozami⁷. Współczynniki szans wynosiły 17,8 dla ZNF582m i 22,0 dla PAX1m⁷.

Indeks włókien związanych z nowotworem

Poprzez porównawczą analizę transkryptomiczną ksenoprzeszczepów NOG pochodzących z komórek nowotworu jamy ustnej z wysokimi i niskimi wynikami EMT, zidentyfikowano sygnaturę czterech genów składającą się z TGFB2, TGFBR2, TGFBI i FN1, jako indeks CAF⁸. Meta-analiza wskazała, że wysoki indeks CAF jest statystycznie związany ze złą przeżywalnością ogólną⁸.

Indeks CAF przewyższył również wynik EMT w analizie wielowymiarowego modelu Coxa – indeks CAF wykazał współczynnik ryzyka 12,5 w porównaniu z wynikiem EMT wynoszącym 1,0⁸. Ponieważ CAF pojawił się jako krytyczny czynnik niepowodzeń leczenia, wyniki te mogą dostarczyć nowych przemyśleń dla medycyny kuracyjnej w onkologii klinicznej⁸.

Modele uczenia maszynowego

Model przyspieszony czas do niepowodzenia zapewnia stosunkowo dokładną metodę przewidywania rokowania u pacjentów z nowotworem jamy ustnej i jest zalecany nad model Coxa ze względu na lepsze możliwości predykcyjne⁹. Klasyfikator głosujący wykazał najlepszą ogólną wydajność w klasyfikacji zarówno 3-, jak i 5-letniej przeżywalności ogólnej pacjentów z nowotworem jamy ustnej¹⁰.

Wiek w momencie diagnozy jako zmienna okazał się być najważniejszą cechą w klasyfikatorze głosującym przewidującym 3-letnią i 5-letnią przeżywalność ogólną¹⁰. Najważniejszymi cechami predykcyjnymi były wiek w momencie diagnozy, obszary samorządów lokalnych i różnicowanie guza dla przewidywania 3-letniej przeżywalności ogólnej¹⁰. Dla przewidywania 5-letniej przeżywalności ogólnej ważniejszymi cechami predykcyjnymi były wiek w momencie diagnozy, lokalizacje guzów i obszary samorządów lokalnych¹¹.