结直肠癌是我国第二大癌症，今年2月国家癌症中心发布的最新统计数据显示，每年新发肠癌达40.8万人[1]。
在肠癌转移之前及早诊断，根治性手术切除，结合术后辅助治疗，是患者能够长期生存的关键。
有些肠癌患者单纯手术就可以治愈，有些患者光手术不够，需要辅助治疗，还有些患者标准辅助治疗也不够，需要更强的辅助治疗，或者新的辅助治疗模式。
这就意味着需要对患者进行个性化的分层。目前临床上是按照分期与临床风险因素来进行分层，比如III期结肠癌都推荐辅助治疗，其中临床低危（T1-3N1）推荐3个月化疗，临床高危（T4和或N2）推荐6个月化疗。
但这样的分层远远不够，在当前的模式下，III期结肠癌有50%不需要辅助化疗，单纯手术就可以治愈，而在III期患者都接受辅助化疗的情况下，仍然有大量患者复发[2]。
过度治疗与治疗不足并存，亟需要更好的分层工具。在这样的背景下，MSI（微卫星不稳定）、免疫评分、CMS（共识分子亚型）、ctDNA（循环肿瘤DNA）等风险分层工具开始涌现。
近日，由复旦大学附属肿瘤医院彭俊杰教授、盛伟琪教授和蔡三军教授领衔的专家团队，在《欧洲癌症杂志》上发表前瞻性研究数据，聚焦于III期结肠癌，创造性的将ctDNA与CMS分型、临床风险因素整合起来，重新定义了III期结肠癌的复发风险分层，能够更好的预测患者复发。
这一研究结果再一次夯实了ctDNA在肠癌复发风险预测中的价值，同时也提出了患者特有的临床特征与分子特征并不能被忽略，将ctDNA与临床、分子特征整合起来有望进一步优化风险分层，更好的预测复发。李雅琪博士和莫少波博士为论文的共同第一作者。
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这个研究是一项前瞻性观察性单中心临床研究，注册号为ChiCTR1800018754，于2018年8月启动，至2019年12月，入组了在复旦大学附属肿瘤医院接受治疗的165例III期结肠癌患者，留取手术组织、术后辅助治疗前及辅助治疗后外周血样本，辅助治疗完成后每4-6周进行CT随访，中位随访了33.5个月。
患者的组织和外周血均进行197基因的Panel检测，经过一系列的生信分析流程，过滤掉胚系变异等生物学噪音、测序过程引入的系统噪音，仅非同义SNVs（单核苷酸位点变异）、INDELs（插入或缺失）纳入分析。
研究人员将组织突变阳性的阈值定为5%，血浆突变阳性的阈值定为0.2%，然后基于组织检出的变异在血浆中进行追踪，并将血浆中也检出组织中有的变异定义为ctDNA阳性。
实际上，这里说的ctDNA也就是最近很热MRD（分子残留病灶），MRD代表根治治疗后，影像学等传统方法检测不到的癌来源的分子异常，而ctDNA就是那个肿瘤来源的分子，ctDNA可以用来评估MRD。
MRD检测的方法有两大类，一类是基于组织的突变，在血浆中进行追踪，另一类是不看组织，仅在血浆中识别肿瘤来源的突变。前者被称为tumor-informed方法，典型的模式是组织做全外，基于组织的变异构建每个患者不同的个性化突变图谱，针对这些突变定制探针，然后在血浆中进行追踪。
这样的方法好处是全外筛一遍，能够找到的组织变异足够多，目标越多后面在血浆中追踪起来也更容易；另外每个患者都是分别定制的约几十个位点的探针，测的位点很少，可以以很低的成本测得更深，综合起来灵敏度会更高。
不过当前，另一种MRD检测模式也很流行，就是在检测上，不基于组织去定制探针，而是用固定的基因panel，但在分析上，基于组织中检出的变异，在血浆中进行追踪，只有组织中检出的变异在血浆中也检测到才称为MRD阳性。
这样的方法优点在于不需要每个患者单独定制探针，检测更加的标准化，周期也会显著缩短，在分析上同样用基于组织的方法，追踪的性能也不低。
这个研究采用的MRD检测，实际上就是上述的在检测上不看组织，使用固定panel，而在分析上基于组织，是tumor-informed的分析方法。
总体来看，ctDNA的结果与既往研究一致，无论是术后化疗前还是化疗后，ctDNA均能很好的预测复发。具体来看，化疗前24/151（15.9%）患者为ctDNA阳性，与ctDNA阴性患者相比，ctDNA阳性患者复发风险升高了258.5%，3年RFS率（无复发生存率）为45.8%；化疗后11/124（8.9%）患者为ctDNA阳性，阳性患者复发风险升高了233.7%，3年RFS率为45.5%。
ctDNA是近几年火起来的复发风险预测工具，它的原理是在手术切除肿瘤后，看是否有分子水平肿瘤的残留，来判断复发风险。实际上，肿瘤本身的特征，也跟复发风险有很大的关系，既往已经发现了多个描述肿瘤特征的基因表达谱，可以预测肠癌复发，CMS分型就是其中最为知名的一个。
CMS分型是2015年由多个专家组基于基因表达数据构建的一个肠癌分类系统，分为CMS1（MSI免疫亚型）、CMS2（经典肠癌亚型）、CMS3（代谢亚型）、CMS4（间质亚型），它反映了结直肠癌的内在生物学特征，在不同分期的肠癌中均有一定的预后价值[3-4]。
这个研究应用手术组织检测788基因的RNA panel来进行CMS分型，130例患者完成检测，其中CMS1型17例（11.3%），CMS2型70例（46.4%），CMS3型13例（8.6%），CMS4型30例（19.9%）。CMS4型预后最差，单独作为一组，CMS1-3型合并起来作为一组，结果显示CMS4型较CMS1-3型复发风险升高了114.5%。
在预后较好的CMS1-3型亚组中，若术后化疗前ctDNA也为阴性，复发风险进一步降低，3年RFS达85.1%；而在预后较差的CMS4型亚组中，仍然可以通过ctDNA分层，阳性患者较阴性患者复发风险升高289.4%，阳性患者3年RFS仅25%。
CMS分型是从基因表达水平来反映肿瘤特征，不同肿瘤特征的患者预后不同。其它能够反映肿瘤特征的因素，其实也能够反映预后，比如我们最熟知的肿瘤T分期与N分期。
在III期结肠癌当前的临床实践中，正是根据T、N分期将患者分为临床低危（T1-3N1）与临床高危（T4和或N2）。在本研究中，临床高危患者较低危患者复发风险升高225.1%。
同样的，在临床低危和临床高危亚组中，仍然可以通过ctDNA进一步分层。低危亚组中，术后化疗前ctDNA阴性患者，复发风险显著降低，3年RFS达89.8%；高危亚组中，阳性患者较阴性患者复发风险升高167.2%，3年RFS为45.5%。
既然ctDNA、CMS分型、临床风险都可以很好的反映预后，并且在CMS分型和临床风险的分层基础上，ctDNA状态还可以进一步进行分层，那么是不是可以将这三者组合起来呢。
研究者首先纳入了各类临床病理特征及ctDNA、CMS分型数据，针对RFS做了单因素和多因素分析，结果确认了术后化疗前/后的ctDNA状态、CMS分型以及临床风险是独立的且显著的预后因子。
接下来研究者将这三个有显著意义的预后因子整合起来，重新定义了肠癌复发风险分层。术后ctDNA阴性且同时为CMS1-3型、临床低危（T3N1）的患者预后最好，3年RFS率达93.5%，定义为低风险组；ctDNA阴性，同时为CMS4型或临床高危（T4N2）的患者预后次之，3年RFS率71.4%，定义为中风险组；ctDNA阳性患者的预后最差，3年RFS率为57.9%，定义为高风险组。
总的来说，这个研究再次论证了ctDNA在肠癌复发风险预测中的价值，并首次将ctDNA与CMS分型、临床风险因素整合起来，进一步提升了复发预测的性能，基于此重新定义了III期结肠癌复发的高、中、低风险分层，为肠癌辅助治疗决策与监测随访策略的优化奠定了基础。
实际上，采用ctDNA评估MRD来预测复发风险，肠癌是目前研究最活跃的癌种，多项研究在不同分期的肠癌中都显示了术后ctDNA阳性患者的复发风险显著升高，术后ctDNA检测有助于指导个性化的辅助治疗。
今年6月ASCO会议上，更是发布了ctDNA-MRD领域的第一项前瞻性干预性研究成果，聚焦于II期结肠癌，研究论文同步发表在《新英格兰医学杂志》上，该研究证明了基于术后ctDNA来指导辅助化疗，既可以减少不必要的化疗，又可以有的放矢的让该化疗的患者（ctDNA阳性）用足化疗[5]。
需要指出的是，ctDNA有着强大价值和广阔前景的同时，也存在着一些问题。比如，虽然ctDNA阳性的患者预后极差，但术后ctDNA阳性率很低，显著低于最终的复发率。也就是说，有相当比例ctDNA阴性的患者最终也复发了，在本研究中，这个比例超过了20%。
如果ctDNA阴性就减化疗，或者降级化疗，那对这20%以上的人群来说就是不合适的，还需要一些手段，来把这20%多的人给找出来。
这时CMS分型和临床风险因素的价值就体现出来了，CMS分型和临床风险因素都可以在ctDNA阴性的患者人群中找出预后更差的患者，把这两个因素加到ctDNA分层中，刨除预后差的，最终低风险人群3年的RFS率达93.5%，复发患者比例降低到了7.5%。
ctDNA是很好的复发风险分层工具，同时患者的临床病理特征，以及内在生物学特征也不能忽略，将ctDNA与其他好的预后分层工具结合起来，有助于更好的指导个性化的辅助治疗与随访监测。
多种复发风险分层工具齐头并进，一定会有越来越多的患者从中获益。
参考文献：
[1] Zheng R, Zhang S, Zeng H , et al. Cancer incidence and mortality in China, 2016. J Natl Cancer Center. 2022;2(1):1–9. doi:10.1016/j.jncc.2022.02.002.
[2] Taieb J, André T, Auclin E. Refining adjuvant therapy for non-metastatic colon cancer, new standards and perspectives. Cancer Treat Rev. 2019;75:1-11. doi:10.1016/j.ctrv.2019.02.002
[3] Guinney J, Dienstmann R, Wang X, et al. The consensus molecular subtypes of colorectal cancer. Nat Med. 2015;21(11):1350-1356. doi:10.1038/nm.3967
[4] Ten Hoorn S, de Back TR, Sommeijer DW, Vermeulen L. Clinical Value of Consensus Molecular Subtypes in Colorectal Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis. J Natl Cancer Inst. 2022;114(4):503-516. doi:10.1093/jnci/djab106
[5] Tie J, Cohen JD, Lahouel K, et al. Circulating Tumor DNA Analysis Guiding Adjuvant Therapy in Stage II Colon Cancer. N Engl J Med. 2022;386(24):2261-2272. doi:10.1056/NEJMoa2200075
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