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肺癌EGFR基因20外显子插入突变的类别及治疗策略

时间:2019-12-14 11:26:38

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肺癌EGFR基因20外显子插入突变的类别及治疗策略

肺癌的非小细胞肺腺癌比较常见的基因突变是 EGFR基因 ,该基因的两个比较常见的突变是19外显子非移码缺失突变,以及21外显子的L858R点突变,对于这两个突变的病人,使用靶向药物治疗是有效的。

这两个突变之外的突变类型叫罕见突变,包含G719X、L861Q和S768I这些,使用靶向药物也有一定的效果。

但是对于EGFR基因的20外显子插入突变,则使用一代和二代靶向药物的效果就不好了。

只有少部分20外显子插入管突变,如A763_Y764insFQEA对一代或二代靶向药物敏感,其他的20外显子插入突变类型都对靶向药物治疗几乎无应答。

关于这个突变,我们一起来看下面几个问题:

1) EGFR基因的20外显子是否是激活突变,这个突变频率是多少?

2) 检测出EGFR基因20外显子插入突变,使用靶向药物究竟是否有效果?

3) 存在EGFR基因20外显子插入突变的患者,肿瘤突变负荷TMB是否高?

4) EGFR基因的20外显子插入突变都是一些什么类型,插入的位点和插入的形式。

之前癌度就给大家介绍过这个基因突变类型,不过都是大样本研究数据。

今天我们编译的文献检测了14483个非小细胞肺癌样本,检测的基因数是236个基因或315个基因。

在14483个非小细胞肺癌中,确定了2251个EGFR基因突变,其中鉴定出了263个病人是EGFR基因的20外显子插入突变,占EGFR基因所有突变的12%,占所有非小细胞肺癌突变的比例是1.8%。EGFR基因的20外显子插入突变主要是在肺腺癌中,其中肺肉瘤样癌也发现有该突变。

EGFR基因20外显子插入突变的形式有64种,最常见的是D770_N771>ASVDN(占比21%),其次是N771_P772>SVDNP(占比为20%),EGFR基因扩增的比例约为22%。

与EGFR基因20外显子经常一起发生突变的基因是TP53基因,占比约为56%,其次是CDKN2A基因,占比为22%。CDKN2B、NKX2-1和RB1基因也经常与EGFR基因的20外显子插入突变共同发生。

但是其他肺癌驱动性基因突变如ALK、ROS1或MET几乎没有与EGFR基因的20外显子突变共同发生,也就是一般而言肿瘤只需要一个驱动性突变也就足够了。

检测的这些肺癌病人样本中,对肿瘤突变负荷(TMB)也进行了分析,发现EGFR基因的20外显子插入突变的肿瘤突变负荷较低,平均只为4.3个突变/兆碱基。

只有0.7%的病人是高TMB(大于20个突变/兆碱基)。也就是说这部分病人如果基于TMB来评判PD-1治疗的效果,可能不是PD-1治疗的优势受益的人群。

在这些病人中,有5个病人使用了第一代或第二代EGFR靶向药物,如易瑞沙,特罗凯或阿法替尼。但是从临床效果评估没有病人对靶向药物产生应答,也就是都可以认为是无效的。

尽管EGFR基因的20外显子插入突变是一种激活突变,但是由于突变导致的独特的蛋白变异结构,通常对第一代和第二代EGFR靶向药物没有治疗应答。仅有EGFR基因A763_Y764insFQEA突变对靶向药物有治疗应答。

当然本文发现有64多种插入突变类型,不同的插入位点及不同的插入片段都影响了对靶向治疗的应答情况,A763_Y764insFQEA突变所占的比例并不是特别高,只占所有EGFR基因20外显子插入突变的6%,这个需要请大家对照基因检测报告结果仔细核对。

几种正在研发的靶向药物,如EGF816,AP32788,奥希替尼和泼齐替尼(poziotinib)显示出对EGFR基因的20外显子插入突变具有效果。在早期临床试验中的11个患者中,泼齐替尼(poziotinib)显示出好的临床效果,总有效率为64%。

需要注意的是由于EGFR基因的20外显子插入突变是一类突变,而不是一个,因此并没有任何一种药物能控制以上所有突变,因此进行基因检测,明确插入突变的位置和类型是非常必要的,基于数据分析和前沿进展选择合适的药物治疗。

这篇文献癌度就给大家解析到这里,通过目前最大的样本数据分析,发现EGFR基因的20外显子插入突变是一类突变,而不是一种突变。基于突变的类型和临床研究数据才能推荐药物。

这部分病人的TMB往往较低,预示PD-1单药治疗的有效率不是很高,这部分病人可以期待从后面新研发的靶向药物中获得受益。

关于这篇文章的引用文献,您可以关注癌度回复关键词0716获得。

参考文献:

Riess JW, et al., Diverse EGFR Exon 20 Insertions and Co-Occurring Molecular Alterations Identified by Comprehensive Genomic Profiling of

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