ASCO2021丨科学还是艺术？尿液代谢物可预测肺癌患者的生命终结-肿瘤瞭望

ASCO2021丨科学还是艺术？尿液代谢物可预测肺癌患者的生命终结

作者:肿瘤瞭望日期:2021/6/22 11:17:31 浏览量:13043

通过分析肺癌患者的尿样，可以准确预测肺癌患者在接下来的3个月里的死亡风险，让他们更好地为生命的结束做准备。

2021年美国临床肿瘤学会(ASCO)年会6月4日发布的一项研究中，英国研究人员称，通过分析肺癌患者的尿样，可以准确预测肺癌患者在接下来的3个月里的死亡风险，让他们更好地为生命的结束做准备。

Clatterbridge癌症中心姑息医学顾问Seamus Coyle和同事们研究了100多名肺癌患者的尿样，得出了一个基于代谢产物的模型。该模型“可以预测生命最后3个月中的每一天的死亡风险”，准确度88%。Coyle指出，意识到病人即将死亡是进行临终护理的开始，“当一个人处于生命的最后几天时，准确地意识到死亡是很困难的”。

他指出，2019年英国国家临终关怀审计发现，患者被确认即将死亡的中位时间是死前34小时，20%是最后8小时被确认。此外，50%即将死亡的人“失去意识，无法参与任何与其相关的对话”。

为了更好地预测死亡的发生，研究人员进行了一项前瞻性的纵向研究，从6个中心的162名肺癌患者中收集了424份尿液样本。其中，63名患者在生命最后28天内提供了样本，29名患者在生命最后一周内提供了尿液样本。112名患者的尿液样本采用液相色谱四极杆飞行时间质谱仪分析，他们的平均年龄为71岁（47-89），其中40.2%为女性。最常见的疾病类型是非小细胞肺癌，占55.4%，而小细胞肺癌占19.6%。

针对尿液样本中鉴定的“数百种代谢物”进行Cox Lasso回归分析，该团队开发了一种生命终结代谢组(ELM)，以预测患者个体在接下来3个月的死亡风险。

Kaplan-Meier分析将患者根据ELM分为5个风险组，结果显示最低风险组的所有患者在尿样采集后2个多月仍存活；

相比之下，最高风险组中，超过50%的患者在尿样采集一周内死亡，100%的患者在三周内死亡；

计算受试者工作特征（ROC）曲线下的面积显示，ELM模型能够预测生命最后3个月中每一天的死亡风险，准确率为88%；

ELM模型正在一个新的肺癌患者队列中进行验证，并在多种癌症中进行评估。

Coyle补充说：“这是一个出色的预测模型，是目前唯一能预测人会在生命最后两周内死亡的方法，而这也是我的研究兴趣：更早地认识到死亡。”

有前途及重要的试点研究

ASCO专家Nathan Pennell点评说，“预测一个人死亡的实际‘时间’是一门艺术，而不是科学。对于那些可能即将死亡的患者来说，这个模型可能会让他们更多地关注支持性护理，让家属和病人能更准确地计划支持所爱的人度过死亡的过程。”

“虽然这是一项有前景的、重要的试点研究，但在实际应用之前，还有更多工作要做。例如，入组患者的治疗状况不清楚。这些病人都正在接受临终关怀吗？还是有些患者正在接受治疗。如果治疗有效，能否把患者从糟糕的预后状态中‘拯救’出来，结果是可以干预的吗？例如，如果一个人的死亡风险评分高，医疗干预或其他措施能改变即将死亡的‘命运’吗？”

“死亡是难以预测的，”Nathan Pennell总结道。

这项研究由英国威康信托基金会和英国西北癌症研究所资助

参考文献

Seamus Coyle， et al. Predicting dying from lung cancer: Urine metabolites predict the last weeks and days of life. American Society of Clinical Oncology Annual Meeting: Abstract 12030. Presented June 4.

本内容仅供医学专业人士参考