非小细胞肺癌抗血管生成治疗的预测及预后指标

王银霞 综述 李宝生 审校

我国肺癌居恶性肿瘤发病率和死亡率第一位［1］。其中非小细胞肺癌约占肺癌总病例数的85%［2］。靶向治疗是一种新型而有效的治疗手段，各种靶向治疗手段都针对相应的受体或信号识别途径，其中抗血管生成治疗是基于肿瘤生长超过一定体积后既需功能性血管系统的存在。血管生成受多种促血管生成和抗血管生成因子的调控，血管生成过程的失调可促进疾病进展和转移。从1971年Folkman发表关于抗血管生成治疗恶性肿瘤的假说，到2004年贝伐单抗（Bevacizumab）成为第一个被美国FDA批准用于NSCLC患者的抗血管生成药物，经过33年对血管生成调控机制的研究后，终于从理论进入临床实践。本文对目前各种评价NSCLC抗血管生成药物的预测及预后指标的临床研究情况，及各指标基本原理和临床前研究进行概述。

1 预后指标和预测指标的含义

预后指标（prognostic markers）是指患者或肿瘤在生物学上具有的与肿瘤的预后相关的特点，而不论治疗与否；预测指标（predictive markers）是指患者或肿瘤的某些特点，可提供患者是否能从某种治疗获益的信息。因此，预后指标决定患者的结局，预测指标则决定肿瘤对治疗的反应。事实上多数指标兼有以下两种功能，如Ki-67与患者预后明显相关［3］，对化疗疗效同样具有预测能力［4］。

2 如何识别抗血管生成治疗生物指标

确定抗血管生成治疗指标的途径包括直接分析肿瘤组织和通过外周血检测循环标志物。尽管经临床前研究已筛选出多个候选的预测指标，但由于测定各种生物标记物的技术尚不规范，离实际应用还有距离。且目前的研究有时获得相互矛盾的结果。因此，仍需进一步筛选高质量的试剂，优化方法学，以及确定操作的标准化流程。此外，由于肿瘤的血管生成情况具异质性和动态性的特点，而治疗过程中反复取肿瘤组织测定其中的生物学指标较困难。因此，亟需将不同类型的生物指标（如影像学和循环标记物）结合使用，形成“复合生物指标”，提供更强的预测能力。

3 预测及预后指标

3.1 微血管密度（MVD）

MVD往往用于评价肿瘤活性。常用的微血管计数方法：1）密度法：对所有高血管密度区域进行计数；2）Chalkley法：对25个随机点计数，得到相对估计值［5］。已有研究证明MVD和NSCLC患者预后之间相关，但也有与之结论相反的报告。一项荟萃分析指出肺肿瘤内高MVD与NSCLC预后呈负相关［6］，另一项荟萃分析则发现二者之间仅有微弱的联系［7］。这种差异可由各项研究之间方法上的不同造成，如使用的抗体/标志物、样本的选择及计数方法等。此外，由于选取的组织样本往往很小，所以是否能够代表整个肿瘤的情况值得商榷。

3.2 VEGF/VEGFR家族

VEGF-A，即通常所讲的血管内皮生长因子（VEGF），与血管生成关系密切。已知人类VEGF-A存在6种异构体（VEGF-121、-145、-165、-183、-189和-206），其中有三种诱导血管生成（即VEGF-121、-145、-165），以VEGF-165作用最显著，在多种肿瘤中过表达。其它VEGF家族的成员，包括胎盘生长因子（PIGF）-1和-2、VEGF-B、-C、-D，也参与血管生成［8］。已发现VEGF可作为NSCLC抗血管生成治疗的预后及预测指标。一项RT-PCR研究显示各个异构体（VEGF121，VEGF165，VEGF189）之间具有高度的共同表达，多因素分析发现VEGF189为NSCLC独立预后因素［9］。有研究将仅给予卡铂/紫杉醇（CP）化疗与加用贝伐单抗（BCP）治疗NSCLC患者的治疗反应进行比较发现，血浆VEGF高者对BCP方案的反应率较对CP方案的反应率高（33%vs.7%，P=0.01）［10］。以化疗后患者为研究对象的研究结果表明，血浆低VEGF水平者使用凡德他尼（Vandetanib）其PFS要优于使用吉非替尼（Gefitinib）者（P=0.01）［11］。这些结果均表明VEGF在肺癌的诊治过程中具有预测价值。

VEGF家族配体激活3个受体络氨酸激酶（RTKs）：VEGFR-1/fms样络氨酸激酶1（Flt1），VEGFR-2/含激酶插入区受体（KDR），VEGFR-3/Flt4。VEGFR-1是血管生成的负调控因子，VEGFR-2在胚胎时期的血管形成（vasculogenesis）中发挥主要作用，VEGFR-3与心血管生成和血管重塑关系密切，它在成年人主要与淋巴管生成相关。目前已将VEGF和VEGFR-2作为进展期NSCLC患者的生物指标纳入大型前瞻性临床实验即BATTLE实验［12］。该实验检测患者活检标本中包括VEGF和VEGFR-2在内的11种生物指标，包括VEGF和VEGFR-2表达等继而随机分配患者接受厄洛替尼、索拉菲尼、凡德他尼或厄洛替尼联合贝沙罗汀治疗。255个患者随机分组，总的8周疾病控制率（首个终点）为46%。VEGF阳性、K-RAS突变阳性、EGFR突变阳性的索拉菲尼治疗组患者，8周疾病控制率分别为64%、61%和23%［13］。这个研究是迈向以分子为基础的个体化治疗NSCLC重要的一步。

3.3 PDGF/PDGFR家族

血小板衍生生长因子（PDGF）配体家族由5种不同的二聚体亚型组成（PDGF-AA、-BB、-CC、-DD和-AB），结合和激活2个受体，即PDGFR-α和-β。研究发现PDGF信号通路在胚胎发育和器官形成过程中扮演重要角色，与多种疾病如心血管疾病和纤维化等相关［14］。自最初发现PDGF对细胞增殖的影响开始，PDGF信号就被认为是肿瘤血管生成和转移的促进因素；也有人认为PDGF信号在抗血管生成治疗抵抗性中起重要作用［15］。有临床前研究表明，在肿瘤相关的成纤维细胞中PDGF-C的上调与淋巴细胞株对抗VEGF治疗的抵抗性有关［16］。虽然PDGF配体和受体已成为评估数种恶性肿瘤（乳腺癌、结直肠癌、骨肉瘤）的预后因素，其在NSCLC中的研究仍较少。一项NSCLC组织芯片（TMA）研究发现：肿瘤高表达PDGF-B和PDGF-α是独立预后因素；单因素分析显示间质细胞高表达PDGF-A，PDGF-B，PDGF-D和PDGF-α均与病变特异性生存期（DSS）预后呈正相关，多因素分析显示间质细胞高表达PDGF-A是生存的独立预后因素［17］。

3.4 FGF/FGFR家族

成纤维细胞生长因子（FGF）配体家族有22个成员，受体家族有4个成员（FGFR1-4）。FGF和FGFR相互作用形成复杂的细胞信号网络，影响多种生理和病理过程，包括趋化、组织发育、血管生成、炎症及肿瘤。其中FGF2（bFGF）在多种肿瘤中表达，在肿瘤细胞增殖和血管生成中起重要作用。与PDGF途径类似，FGF信号在抗VEGF治疗抵抗性中起重要作用。在VEGF途径受抑制时，FGF信号可引起血管生成。有研究显示bFGF表达与NSCLC疾病特异性生存（DSS）的延长独立相关（P＜0.001）［18］。但也有相反的结果报道［19］。

3.5 小分子RNA（miRNA）

小型的非编码RNA，称作小分子RNA，是新发现的血管生成调控因子，miRNA负性地影响蛋白质在转录后水平的翻译可能影响多个与肿瘤进展和转移相关的通路。迄今为止，约700个miRNA从人类基因组中被识别出来。有研究表明miR-155与miR-146b高表达与肺鳞癌的预后呈负相关［20］。由于1个miRNA可影响多个靶点，甚至1个miRNA可同时具肿瘤抑制子与促进子的功能，因此，确定miRNA表达如何影响肿瘤细胞的功能具有挑战性。

3.6 白细胞介素（interleukins，ILs）

ILs是一类趋化因子，参与广泛的信号过程包括炎症、肿瘤、血管生成等。有研究显示Ⅳ期NSCLC患者IL-8 的血浆水平明显高于Ⅲ期患者（P=0.012）［21］。IL-17是一种炎症细胞因子，它对血管生成有促进作用，常常在许多炎症相关肿瘤包括NSCLC中检测到。已有研究发现IL-17是NSCLC无病生存（P=0.007）和总生存（P=0.011）的独立预后因素，肿瘤组织中IL-17阳性较阴性者淋巴管密度显著升高（P=0.008）［22］。与上述促血管生成因子IL-8和IL-17不同，IL-12是很强的抗血管生成因子。有研究者使用帕唑帕尼（Pazopanib）单药新辅助治疗早期NSCLC，发现IL-12基线水平与肿瘤体积减小最为相关（P=0.065）［23］。

3.7 循环内皮细胞（circulating endothelial cells，CECs）

除血管生成（angiogenesis）之外，血管形成（vasculogenesis）是由内皮前体细胞（EPC）重新（de novo）合成新的血管的过程，已被推测在胚胎发育之外具有重要作用。除EPC外，由血管壁脱落的外周血循环内皮细胞（CEC）也被当作是很有前途的血管损伤指标。CECs在健康个体中鲜少被检出，而在多种癌症或淋巴瘤患者身上其数量增多。此外，体内（in vivo）试验发现经抗血管生成治疗后CECs水平改变Lewis肺癌荷瘤小鼠在接受凡德他尼治疗3天后出现CEC增多，而这种变化发生在肿瘤体积缩小之前［24］。

3.8 其它

环氧化酶-2（COX-2）也参与血管生成过程［25］。一项研究发现COX-2 mRNA水平与MVD呈正相关，与生存期及复发时间呈负相关［26］。钙粘素（Cadherins）是一种跨膜糖蛋白，可调控细胞间粘附，研究显示在NSCLC，可溶性E-钙粘素、细胞内粘附分子-1（ICAM-1）和E-选择素（E-selectin）均较对照组显著升高［27］。血管生存抑制剂，如胶原蛋白ⅩⅧ和血管抑素已被作为NSCLC的预后指标进行了研究［28］。

4 总结与展望

要对NSCLC患者实施个体化抗血管生成治疗方案，就必须识别和验证血管生成的预测和预后指标。一些血管生成标记物因其具有潜在临床应用价值，已被纳入临床研究。多种与血管生成有关的蛋白质和分子，以及血管生成过程的促进子和抑制子均有望成为NSCLC新的候选指标。大型前瞻性临床实验，如BATTLE，将评估多种候选指标，并行验证性研究。若要将某种生物指标纳入临床常规使用，仍需在敏感性、特异性及标准化方面努力。

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