来源：91360智慧病理网
投稿作者：翻译 石卫东
1.背景
高通量测序（Next‐generation sequencing，NGS，译者：国内也称二代测序）正迅速成为肿瘤治疗中很有应用前景的方法。该方法提高了人们对肿瘤病理中体细胞和胚系变异的认识从而提示有特定分子改变的患者选择合适的个体化治疗方案。这种干预措施的效果已经在包括成人和儿童肿瘤的小部分病例中得到证实。由此，未来肿瘤精准治疗的模式中将会有巨大公共和私人投资。
鉴于精准肿瘤学的应用前景，患者需要在同意治疗之前了解其优势、风险及局限性。但是，将配对的肿瘤和胚系测序应用到临床治疗中是对患者教育提出的重大挑战。例如，由于患者的遗传学知识有限，基于生物标志物的治疗方法其目标和结果会引起医患沟通复杂化。胚系分析可以产生附带性或偶然性发现的结果，对患者和家庭成员的健康都有影响，且为患者的知情同意带来挑战。目前许多测序工作应用于筛选患者是否符合临床试验条件，但这些工做可能会模糊临床实践和研究的区别，并引发患者的“治疗误区”。这些挑战表明，有必要开展研究以阐明肿瘤患者对二代测序的评价和理解，从而为未来该领域的患者教育和咨询工作提供信息。
只有少数研究从患者视角探讨了精准肿瘤学。例如，有研究已经观察了患者决定是否参加肿瘤基因组测序研究和患者预期能否从肿瘤基因组分析中获益。但是，大部分此领域的研究都是横断性和/或样本量相对较小的研究。此外，目前尚不清楚患者是否了解基因组测序能否用来制定治疗方案以及对其了解到什么程度，或是否对其有误解。为了帮助解决患者对基因组测序知识的偏差，本文对接受肿瘤胚系测序的患者进行纵向研究，以告知患者肿瘤的进展或难治性肿瘤的治疗情况。
2.方法
2.1概述
本文报道的结果是基于较大的MI-ONCOSEQ(密歇根州肿瘤测序)计划中的一项辅助研究。简言之，MI-ONCOSEQ是密歇根大学综合肿瘤中心的一项精准肿瘤学研究方案。 它通过肿瘤样本与配对的正常样本进行比较，全面地分析患者肿瘤的基因改变。MI-ONCOSEQ方法可以识别体细胞和胚系改变、点突变、扩增、插入/缺失、基因融合和基因异常表达。由肿瘤内科学、血液病学、临床病理学、肿瘤遗传学、遗传咨询师、生物信息学和生命伦理学专家组成的肿瘤精准医学委员会(PMTB)给出测序结果。PMTB对有潜在治疗方案的结果进行讨论，PMTB会议后1周内将最后总结性检测报告邮寄给每位参与研究的肿瘤学医生。通常有潜在治疗价值的肿瘤测序(即体细胞测序)结果，会通知医疗机构或获得肿瘤治疗试验资格的机构，同时也包括胚系测序结果，这些胚系相关结果可能会指导参与患者亲属的肿瘤预防工作。然后，接诊的肿瘤医生决定是否、如何以及何时将测序结果反馈给患者，并将测序结果应用到治疗措施中。
2.2 测序的知情同意流程
研究小组成员与每一位MI-ONCOSEQ参与者面谈，告知该项目的目的、流程和潜在的风险及获益。这项研究的主要目标为“识别肿瘤细胞中可能会影响临床对肿瘤治疗进行决策的重要关键基因。”参与者被告知，他们总是会被告知测序结果“对你目前肿瘤的治疗有直接影响”，但“结果并不能保证有助你的医生对你进行治疗。”作为知情同意过程的一部分，参与者决定是否选择接收与他们目前的肿瘤治疗无关的测序附带结果，这种附带结果可能会为参与者自己或亲属(如BRCA 1/2突变)未来的其他肿瘤治疗提供信息。考虑到参与者的肿瘤组织可能被储存用于将来可能的研究，并可能被用来为正在进行的研究创造细胞株，从而“可能会改善癌症患者的未来生活”，所以参与者参与研究的时间被认为是不确定的。
2.3 参与者及调查程序
我们调查了2014年4月-2016年12月参加MI-ONCOSEQ项目的成人晚期恶性实体瘤患者(n = 297)。在此期间，所有参与MI-ONCOSEQ的患者都符合我们调查研究的条件，调查研究的样本在主要人口统计学变量方面与更广泛的MI-ONCOSEQ患者人群没有差异。密歇根大学医学院的机构审查委员会(IRBMED)批准了所有的研究步骤。调查在两个时间点进行:基线和随访（baseline and follow‐up）。研究小组成员在获得项目组的同意后，亲自向患者分发基线调查表（回复率=79%）。要求患者在2周内完成基线调查并寄回。对于喜欢使用web的患者，提供了一个网上调查表。参与研究的肿瘤学医生收到患者的测序结果2周后，研究小组将随访调查表寄到患者家中(n=217；回复率=76%)进行随访调查。有些患者没有收到随访调查表，是因为这些患者的肿瘤活检标本不适合分析(大多数随访项目是根据患者的测序报告已经完成的情况设计的),或者因为患者死于基线到随访调查的期间(更多关于随访程序的描述及纵向调查过程中的失访见图1)。
2.4 调查措施
患者的调查问卷包括两部分内容——自我评估报告和问卷题目，其中问卷题目是专门为本研究设计的问卷题目。此类问卷题目的设计由肿瘤学家、调查方法学家、遗传咨询师、生物伦理学家和健康传播专家组成的多学科团队的帮助下开发。调查设计的目的是尽量减少参与者的负担(即＜30分钟完成)。
2.4.1 患者的一般特征
人口统计学特征（例如：年龄、性别和分化程度）通过标准的自评问卷题目进行评估。我们从PMTB检测报告中收集患者的肿瘤（类型、分期）信息。有一项单独的调查项目要求参与者对自身的痛苦程度在0‐10级之间进行评级(最高为10级)。
2.4.2 参与研究的动机和关注点
我们通过肿瘤患者参与基因测序的9个原因来评估其参与研究的动机，并要求患者表明他们对提出的每个原因的赞成程度(1 =非常不赞同到4 =非常赞同)。这些项目包含可能的直接临床受益、利他主义和社交网络压力等原因。参与者还确定了哪些题目反映了他们参加该项目研究的主要原因。我们通过汇总题目生成参与研究的动机总体指数（范围：9‐36，得分越高表明动机水平越高），分量表是与直接临床受益相关的题目。该量表在本研究中具有良好的可信度，Cronbach alpha评分（α系数）为0.81。
参与者对参与研究的担忧通过6个题目进行评估，要求参与者对参与研究的潜在负面影响的担忧程度(1=根本不担心到5=非常担心)进行评分。题目提出的问题包括测序结果不能直接获益和学习基因信息的烦恼。
2.4.3 背景知识
基线研究调查评估了患者对基因组测序的客观和主观知识，包括如何在MI-ONCOSEQ项目中使用。
基因测序的知识（客观知识）
我们采用了适用于肿瘤人群的14个基因组测序一般知识的问卷。6个是/非题是评估关于基因组测序的基本常识，包括其潜在的获益和局限性。我们通过对量表题目的正确回答(参考范围：0‐6，得分越高表示知识越丰富)进行汇总，得出总体知识得分。
知情同意的知识（主观知识）
我们采用了一种现有的方法来评估临床肿瘤研究中知情同意的质量。6个题目要求参与者评价他们对MI-ONCOSEQ研究项目不同方面的理解程度(1=“我完全不理解”到5 =“我非常理解”)，包括研究目的、过程、风险和获益。对项目结果进行汇总，形成知情同意主观理解的总体评估(参考范围：6‐30，得分越高表示理解水平越高)。本研究中量表的可信度良好，Cronbach alpha评分（α系数）为0.88。
检测结果回报办法的知识(客观知识)
在MI-ONCOSEQ项目中，我们使用新的10项量表评估参与者基因检测结果的相关知识。参与者会收到一份可能的基因测序结果的列表，并表明他们是否会接受这样的结果作为参与检测研究的一部分。反馈选项包括“我将自动接收这些结果”、“如果我想要这些结果时，我才会收到这些结果”、“我不想收到这些结果”和“不确定”。我们通过对量表项目的正确回答(可能范围:0‐10，得分越高表示知识越丰富)进行汇总，得出了一个总体知识得分。
2.4.4 研究获益的预期
一项包括基线测量的8个题目的问卷评估了患者对研究潜在受益的预期。问题包括询问参与者同意的程度(1 =非常不同意到4=非常同意)，同时陈述对参与研究的各种期望。题目也说明了参与者期望从测序中获得哪些信息，他们期望结果如何反馈，有什么样的后续结果，如登记参加临床试验等。随访问卷也提出了8个题目，参与者被问及预期调查题目中描述的内容是否已经写在结果中(回答选项包括:“是”、“否”或“不确定”)。为此基线调查，我们先汇总了题目，然后创建对研究获益的总体预期(预期范围:8‐32，得分越高表明预期水平越高)。该量表在本研究中具有良好的信度，Cronbach alpha评分为0.83。
2.4.5 决定满意度
随访调查中，我们从一项经过验证的决定满意度测量中选取两项进行控制，以评估参与者对他们参与MI-ONCOSEQ项目的决定满意度(vs后悔)。询问参与者如果再进行一次基因组测序项目他们是否愿意再做一遍(1=非常不同意到5 =非常同意)，以及他们决定参与这项研究的满意程度(1=不满意到5=非常不满意)。
2.5 数据分析
描述性统计分析用于(a)分析研究样本的人口学特征和其他特征，(b)报告研究中整体测评中各题目反馈情况(包括对研究参与者的动机和关注点、结果回报措施的相关知识以及对研究获益的预期)。研究人员比较了参与者在基线调查和随访调查时针对获益预期的反馈，对数据进行了内部分析，该分析仅使用了205名在两个时间点都完成了调查表的参与者的数据。
事后分析法中，我们使用向前logistic回归法(向前LR) 做了二元逻辑回归，包括模型中来评估预测研究中关键结果的多种变量，包括参与研究的动机、预期的直接获益，以及研究结果回报办法的相关知识，结果有统计学意义P<0.05。每个模型包含如下7个预测因子：基因组测序知识、知情同意的理解、心理压力(基线测量)、年龄、性别(女性或男性)、自陈的种族(白人或非白人)、受教育程度(三类：高中及以下、部分大学及大学以上)。我们分析时排除了测量结果有缺失值或关键协变量值缺失的参与者(<5%)。考虑到研究结果量表得分的非正态分布，我们使用中位数分割法对下列变量的量表得分进行二分法：参与研究的动机、预期的直接获益，以及研究结果回报办法的相关政策。逻辑回归分析得出的优势比报告表明，在动机、期望和报告结果相关知识测量方面高分组与低分组的优势比。
3 结果
3.1 样本特征
参与研究的样本特征见表1。简而言之，研究对象绝大部分是白人（93.6%）、中年人(平均年龄= 57.9岁)且受过良好教育的人(81.5%，至少受过大学教育)、男女比例大致相同(男性：女性=51%：49%)。参与者确诊的癌种大于20种，其中以乳腺癌(n=50)和前列腺癌(n=36)最常见(详见图2)。
3.2 关于动机和关注点
参与研究
参与者支持参与研究的一系列动机(见表 2)，包括希望对肿瘤研究作出贡献、帮助未来的肿瘤患者，并可能获得与他们自身的肿瘤治疗和确定具有血缘关系中肿瘤遗传风险相关的直接获益。被问及参与研究的主要原因时，约一半的参与者支持与肿瘤研究进展领域相关的项目。例如，29%的人支持“帮助研究人员更好地理解我所患类型的肿瘤”，21%的人支持“为肿瘤研究做贡献”。近40%的参与者表示，研究结果可以使自己或家庭成员直接获益。例如，30%的人支持“看看我的测序结果是否能帮助我做出治疗决定”，6%的人支持“获得与我的生物学亲属健康相关的信息”，3%的人支持“对我所患类型的肿瘤有更多的确切信息”。
大多数参与者并不非常关注参与研究的潜在风险(见 表2)。不到10%的参与者表示，他们非常担心潜在的研究风险，包括焦虑加剧和接收到不需要的遗传信息。最常见的担忧是测序结果不能为患者自身的肿瘤治疗提供有用信息，13%的人表示他们“非常担心”这个可能的研究结果。
调整后的多变量模型中，以研究的直接获益为动机的结果在大学以上学历的参与者反馈的概率低于高中学历的参与者(OR=0.44，95% CI: 0.22-0.96，P=0.040)。自述对知情同意过程的理解水平与支持直接受益作为参与研究动机的概率有相关性(OR=1.09, 95% CI: 1.05-1.18，P=0.001)。
3.3 基因测序知识和参与研究知情同意过程
总体来说参与者有关基因测序的基本知识较全面，经过验证的基因测序知识测试中，6个题目(88%)的平均得分为5.3分(SD = 0.99)。绝大多数参与者认识到，肿瘤基因的识别并不一定能预防或治疗肿瘤(正确率96%)，测序结果可以给参与者提供肿瘤以外相关疾病风险的信息(正确率89%)；测序结果不能提供准确的肿瘤风险(正确率85%)。调查中最常见的错误回答是“对所有肿瘤基因进行测序是医生可以为大多数肿瘤患者安排的常规测试”，17%的参与者错误地认为这是正确的。
参与者反馈显示对研究的知情同意程序的不同方面理解不同。据报道，参与者对研究的风险和获益的主观理解水平较高，其中55%-60%的参与者表示他们非常了解这些研究因素。对研究目的和过程，主观理解的水平较低。例如，参与者对DNA测序完成后自身的生物样本会怎样处理的主观理解水平最低，只有37.5%的人表示他们对此非常了解。总之，44%的人表示，他们在签署同意书时非常了解这项研究。
我们发现，在理解该研究在回报基因测序结果的政策方面存在重大差距(见表3)。满分为10分的量表中，平均得分为4.1分(SD=1.5)。通常参与者倾向于假设所有类型的基因测序结果都会自动反馈。这意味着，绝大多数参与者错误地表示，他们将收到与肿瘤无关的，但与遗传风险相关的偶然性测序结果，以及与非癌情况下的药物使用相关的药物基因组研究结果。
多因素回归分析表明，自我报告对知情同意过程了解程度较高的患者(与了解程度较低的参与者相比)，其对研究结果反馈的研究政策有较高的正确了解(OR=1.09, 95% CI: 1.03‐1.15,P=0.003)。表4 列出了该模型和作为研究一部分的其他回归模型的完整结果。
3.4 研究的获益预期
绝大多数参与者基线调查题目表明，他们期望广泛的潜在研究获益，包括测序结果的书面报告（88%）、与医生讨论测序结果的意义（92%）、告知他们可能有资格参与的临床试验（84%）、了解更多关于自己的肿瘤原因（74%），以及可能提示其亲属患癌风险的基因改变（93%）。在调整后的多变量模型中，自陈对研究的知情同意过程了解程度较高与认为参与研究的直接获益有关（OR=1.14, 95% CI: 1.07-1.21, P=0.001）。
后续的调查表明，实际直接研究获益的参与者比基线时预期的要少得多(见图3)。例如，只有22%的参与者表示，被告了解与自身肿瘤风险相关的基因改变，26%的参与者收到了检测结果的书面总结报告，47%的参与者获知他们可能有资格参加某项临床试验，52%的参与者与自己的医生讨论了测序结果。这些分析数据只包括了在基线调查和后续调查中都对相关题目做出了回答的参与者。
3.5 参与检测决定的满意度及遗憾
随访中，参与者对参与基因测序研究的决定表示高度满意，在5分量表上的平均分为4.06（SD=1.1）（1=完全不满意，5=非常满意）。绝大多数参与者还表示，如果需要重新选择，他们也会同样做出测序的选择（在5分分量表中，1=非常不同意，5=非常同意，平均得分=4.37（SD=0.9））。
4 讨论
这项纵向调查是最早也是规模最大的研究之一，目的是调查患者对二代测序在自身肿瘤治疗中应用的理解和预期。我们最显著发现是，患者对肿瘤基因测序测试前直接获益的预期与实际达成受益之间存在明显的不匹配。患者报告称，他们期望从参与研究中广泛潜在获益，包括对肿瘤潜在原因的更深入了解、与家庭成员健康相关的基因组信息，以及根据测序结果能否参加肿瘤临床试验。尽管部分参与者全部达成了上述的预期，但其他的参与者却没有达成。患者对自己参与研究的决定非常满意，而对自己参与实验的决定感到后悔的总体水平较低，这表明这种未实现的预期可能并没有明显不良影响。然而，可以想象出患者对精准肿瘤学研究的潜在获益不切实际的过高期望 (如挽救身患绝症者的生命)曲解了医疗决策或没有获得期望的获益而产生巨大压力的情景(见Zikmund Fisher的一个病例)。这种对临床研究的潜在'治疗上的误解'并不是精准肿瘤学研究所独有的，但这种误解可能会因科学界、盈利性公司以及媒体的新闻报道对基因组检测定制的的高度热情而增多。知识和预期通常与参与者的人口学特征(如年龄、性别、种族)无关，但与参与者对研究关键方面的理解程度有关。
尽管总体上对肿瘤基因组测序有较好的了解，但参与者反馈说，他们对这项基因组测序研究的关键方面缺乏认识。例如，只有不到40%的人说他们很清楚生物样本DNA测序完成后会怎样处理。考虑到将来未知研究中生物数据库DNA样本的使用的惯例(依联邦要求)，为研究参与者提供更多他们的样本如何在未来研究中使用的相关细节要谨慎。部分州对新生儿筛查中剩余血斑样本库的经验表明，当个人发现他们的生物样本被用于他们最初并不知情的研究目的时，可能会损害公众对研究单位的信任。
另一个容易引起误解的方面涉及个人基因组研究结果的反馈。研究人员是否有义务及何时披露对个人或临床有重要意义的个人基因检测结果，在基因测序研究领域存在相当大的争议。精准肿瘤研究中，实践中结果反馈形式有很大差异，有些研究根本不反馈结果，有些只展示肿瘤相关的结果，而另一些报告则反馈了值得关注的附带发现(例如，胚系中发现提示心血管疾病高风险相关的突变)。本研究中，报告内容需要反馈有临床意义的结果，包括与肿瘤相关的胚系和肿瘤测序结果，但不反馈与肿瘤无关的附带发现，如糖尿病和老年痴呆症的相关基因。这种观点可能反应了下述事实，即患者有时不清楚临床研究和临床实践的显著区别（在哪些情况下要反馈临床上有意义的附带发现），以及忽视了为查找与最初测序目的无关的附带发现而付出的复杂而辛苦的劳动。此外，某些研究并没有明确告知参与者出现多种不同类型的附带发现时结果的反馈办法。
研究结果表明，在几个方面对参与者宣教可能会有所改善。一个明显的干预点是在肿瘤基因组测序过程中进行知情同意。有必要指出的是，本研究中在受教育程度相对较高的参与者群体和训练有素的研究人员及遗传咨询顾问之间进行的知情同意过程中也观察到了误解。正如许多评论家所指出的，基因组研究的知情同意过程中往往所含的信息量太大。指望一个患有严重疾病的人——一个承受着许多生活压力和治疗压力的人——在一次接触中完全了解大部分精准肿瘤学研究所代表的高度复杂的内容是不明智的。因此，我们建议使用多种沟通措施，其中一些措施已经开始在我们自己的网站上实施了。包括创建一页的“常见问题”表作为辅助材料，与冗长的研究知情同意书一起使用，并使用样本示例插图和视觉辅助来阐明研究流程和与可能的临床处理相关的直接获益。这里决策性辅助工具也很有用，专门针对基因组测序的在线辅助工具现在已经开发出来了。
虽然我们的研究强调要在患者教育方面进行改进，但应该指出的是，参与研究的人对肿瘤基因组测序的许多基本事实都有很好的了解。例如，大多数人认识到，对肿瘤基因的识别并不一定会预防或治愈肿瘤，测序可能发现与非肿瘤状况相关的附带结果，测序结果不能对肿瘤风险进行高度精确的估计。尽管关于基因检测的伦理、法律和社会影响的文献经常强调研究个人基因信息的潜在危害，但相对而言，研究中很少有患者对测序结果可能产生的心理困扰或不想要的信息表示担忧。事实上，参与者普遍担忧测序结果是否对临床有用，鉴于精准肿瘤学研究尚未证明分子谱在肿瘤治疗中的普遍有效性，这种担忧非常合理。
我们的结果需结合几个研究的局限性来解释。本次肿瘤研究样本更多来自白人和受过大学教育的患者，限制了研究结果的普遍性。这一领域未来的研究应尝试纳入种族、民族和社会经济地位方面具有更大多样性的患者群体。另一个研究局限性是一些关键方法要么没有得到正式的验证(如研究结果反馈的知识)，要么没有得到完整的管理(如决定遗憾)，这样可能会在关键结果的评估中引入一些评估误差。此外，一些评论家指出，我们这样的调查问卷显示直接参与者直接研究获益的预期不代表错误的治疗策略；他们指出，患者一方面希望参与研究能改善他们自身的健康状况，另一方面也认识到这样的临床获益并不是特定研究的主要目的。
综上所述，本研究强调考虑使用基因组测序来告知肿瘤患者治疗计划时，需要与患者进行仔细沟通。阐明测序可能带来的临床获益，以及“什么、何时和如何”报告测序结果，对于管理患者的预期和确保真正知情同意至关重要。随着基因组测序越来越多地纳入精准肿瘤学，我们必须充分重视健康沟通在患者体验中所能发挥的关键作用。
原文：Roberts JS, Gornick MC, Le LQ1, et al. Next-generation sequencing in precision oncology: Patient understanding and expectations. Cancer Med. 2019 Jan;8(1):227-237.
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