意大利研究者Bagnoli等报告的研究显示，基于35个可预测卵巢癌复发或进展的miRNA的预后模型MiROvaR，可为上皮性卵巢癌进展提供预测，并具有独立预后价值，其临床应用价值仍需进一步研究。(Lancet Oncol. 2016年7月8日在线版)

　　该研究旨在建立一个小RNA(miRNA)分子分类模型，为上皮性卵巢癌(OC)患者的疾病进展或复发风险提供预测。研究者收集分析了3组诊断样本miRNA表达谱制定模型并进行了验证。主要临床终点为无进展生存期，使用Cox多因素分析回归模型评估该模型的独立预后作用。结果确定了35个能够预测疾病进展或复发风险的miRNA，并利用它们建立了一个预后模型。基于这35个 miRNA的分子模型(MiROvaR)对卵巢癌复发或进展风险进行预测。

　　肿瘤复发和进展的风险在大多数上皮性卵巢癌患者中仍然很高, 分子预测可能为患者的风险分层提供一个更有价值的工具。此研究旨在建立一个微小RNA(miRNA)的分子分类模型，为上皮性卵巢癌患者疾病的进展或复发的风险提供预测。

　　研究者收集了一项意大利多中心临床研究(队列OC179)179例样本制定该模型，通过来自两个中心的262例样本(队列OC263)和人类基因组学研究TCGA上皮性卵巢癌部分452例样本(队列OC452)验证该模型。

　　结果显示，共筛选出35个可预测疾病进展或复发风险的miRNA，并利用它们建立了一个预后模型。基于这35个 miRNA对卵巢癌复发或进展的风险进行预测。 发现MiROvaR能区分OC179高危组患者(89例患者，中位无进展生存期18个月)和低危组(90例，中位无进展生存期38个月，HR=1.85，P=0.00082)。 在验证队列中，MiROvaR能显著预测疾病的进展(OC263队列，HR=3.16，95%CI 2.33~4.29，P<0.0001;OC452队列，HR1.39，95%CI 1.11~1.74，P=0.0047)。多因素分析显示，校正相关的临床协变量后，MiROvaR是独立的预后因素(OC179队列：校正HR=1.48，95%CI 1.03~2.13，P=0.036;OC263队列：校正HR=3.09，95%CI 2.24~4.28，P<0.0001;OC452队列：HR=1.41，95%CI 1.11~1.79，P=0.0047)。

　　(编译 楼梦 审校 周琦)

　　重庆市肿瘤医院/重庆市肿瘤研究所 周琦教授述评：

　　上皮性卵巢癌患者肿瘤复发和进展的风险是否能够预测，分子预测的发展可否提供一个有价值的风险分层分析的工具。本研究为我们建立的一个微小RNA(miRNA)的分子分类模型，为上皮性卵巢癌患者疾病的进展或复发的风险提供预测。研究结果确定的这35个能够预测疾病进展或复发风险的miRNA，建立了一个预后模型。基于这35个 miRNA对卵巢癌复发或进展的风险(MiROvaR)进行预测的进一步分层研究将给上皮性卵巢癌风险预测提供一种方法。