大连预测大肠癌治疗效果和生存预后，有何新

预测大肠癌治疗效果和生存预后，有何新思路？

今天是第1393期日报。

港大团队等：利用肠道菌群的组成与功能预测患者肿瘤治疗的应答

Microbiome[IF:10.465]

① 26名不同类型的肿瘤患者，15名接受化疗或靶向治疗，11名接受化疗或靶向治疗+免疫疗法；② 对肿瘤治疗应答的患者的肠道菌群多样性更高，与不应答患者相比，肠道菌群组成显著不同；③ 应答患者的合成代谢通路富集，不应答患者的分解代谢通路富集；④ 综合治疗前的肠道菌群组成与功能，可较准确地预测患者的应答（AUC=0.895）；⑤ 卵形拟杆菌及解木聚糖拟杆菌与肿瘤治疗的结果呈正相关，口服灌胃这两种细菌可在肺癌小鼠模型中提高厄洛替尼的疗效。

Predictable modulation of cancer treatment outcomes by the gut microbiota
03-05, doi: 10.1186/s40168-020-00811-2

【主编评语】多项研究表明肠道菌群可能影响肿瘤治疗的疗效。Microbiome上发表的一项由香港大学徐爱民和Gianni Panagiotou团队参与主导的最新研究，在26名患有不同类型的肿瘤患者中发现，对治疗产生应答的患者的肠道菌群多样性、组成及功能均显著不同于不应答的患者。同时，在应答患者中显著富集的2个菌种可显著提升靶向治疗药物厄洛替尼在肺癌小鼠模型中的疗效。另外，结合治疗前的肠道菌群组成与功能，并基于机器学习算法的模型，可较准确地预测患者对于肿瘤治疗的应答情况。（@szx）

4种分子标志物，或可预测大肠癌患者生存期

Gastroenterology[IF:19.233]

① 纳入5010例结直肠癌（CRC）患者的观察性研究数据；② 根据微卫星不稳性（MSI）、CpG岛甲基化（CIMP）、是否有BRAF或KRAS致病突变，将CRC患者分为1-5类亚型；③ 2型（非高MSI，CIMP阳性，在BRAF而非KRAS基因有致病突变）CRC患者疾病特异性生存期（DSS）明显长于4型患者（非高MSI，CIMP阴性，BRAF和KRAS无致病突变），与性别、年龄、诊断阶段无关；④ 与高MSI患者相比，非高MSI患者DSS明显缩短，与其他肿瘤标志物、分期、患者性别或年龄无关。

Association Between Molecular Subtypes of Colorectal Tumors and Patient Survival, Based on Pooled Analysis of 7 International Studies
02-20, doi: 10.1053/j.gastro.2020.02.029

【主编评语】结直肠肿瘤之间的异质性可能源于发育途径的差异，并可能与患者的生存时间有关。最新发表于Gastroenterology的一项研究探索了不同亚型结直肠癌的标志物与患者生存的关系。该研究发现由4种常见肿瘤标志物组合而成的肿瘤亚型与患者生存时间的差异有关。该研究提示，结直肠肿瘤亚型或可用于确定患者的预后。（@Lexi）

Nature子刊：致癌突变重组大肠癌细胞信号网络

Nature Communications[IF:11.878]

① 分析结直肠癌（CRC）细胞中KRAS常见致癌突变（KRASG13D）如何影响蛋白-蛋白互作网络（PPIN）结构和表皮生长因子受体功能；② 分析6000多组PPIs发现，该互作网络在表达转化水平KRASG13D的细胞中广泛重组；③ 蛋白表达和磷酸化变化等多因素驱动PPIN重组，高/低亲和力KRAS互作体的结合动力学有助于重组；④ PPIN重组改变蛋白复合物的组成、信号流、转录调控和细胞表型；⑤ 广泛重组PPIN节点上的遗传改变常发生在CRC中，是患者不良预后的指标。

Extensive rewiring of the EGFR network in colorectal cancer cells expressing transforming levels of KRASG13D
01-24, doi: 10.1038/s41467-019-14224-9

【主编评语】蛋白-蛋白相互作用网络（PPINs）组织基本的生物学过程，但是致癌突变如何影响这些相互作用以及它们在网络水平的功能尚待研究。最新发表在Nature Communications的研究分析了结直肠癌（CRC）细胞中KRAS常见致癌突变（KRASG13D）如何影响蛋白-蛋白互作网络（PPIN）结构，以及如何影响表皮生长因子受体功能。该研究发现在KRASG13D突变CRC细胞中，PPIN发生广泛重组，改变了蛋白复合物的组成、信号流、转录调控和细胞表型。值得注意的是，广泛重组PPIN节点上的遗传改变在CRC中频繁发生，是患者预后不良的指标。（@Lexi）

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