胃癌是全球常见的恶性肿瘤之一，也是导致癌症死亡的重要原因之一。中国更是胃癌高发地区，每年约有40%的新发和死亡病例发生在中国。

当前，化疗是胃癌的主要治疗方法之一，无论是术前、术后还是姑息治疗，化疗都能显著提高患者的生存率。常用的化疗药物包括5-氟尿嘧啶（5-FU）、S-1（含替加氟、吉美嘧啶和奥替拉西）和UFT（含替加氟和尿嘧啶）。此外，紫杉烷类药物如多西他赛和紫杉醇也被证实对胃癌患者有益。

联合治疗通常比单一疗法效果更好。然而，尽管日本的一项研究表明S-1与紫杉醇联合使用可改善患者预后，但其他研究却得出了不同的结论。这表明并非所有患者都适合联合治疗，因此寻找能够预测个体对紫杉醇敏感性的生物标志物显得尤为重要。

最近，杜克-新加坡国立大学医学院的Patrick Tan教授团队在《Gut》杂志上发表了他们的最新研究成果。他们利用机器学习技术，发现了19个与紫杉醇敏感性相关的基因标签（具体基因名称见文末）。

这项研究基于名为SAMIT的大型多中心胃癌辅助治疗试验，这是迄今为止规模最大的胃癌临床试验之一。共有1495名胃癌患者被纳入研究，他们随机分为四组：单纯UFT治疗组、单纯S-1治疗组、UFT联合紫杉醇治疗组和S-1联合紫杉醇治疗组。各组患者的年龄、性别等基本特征没有显著差异。

为了寻找潜在的基因标志物，研究人员从患者肿瘤组织中提取RNA，并使用NanoString转录组技术进行测序。最终，499个RNA样本通过了质量控制。研究人员将接受紫杉醇治疗的患者分为敏感组（无病生存期≥2年）和不敏感组（无病生存期＜2年）。然而，基因表达分析并未显示出两组之间的显著差异。于是，研究者采用随机森林机器学习模型来识别区分敏感和不敏感患者的基因标签。

研究者选择了S-1联合紫杉醇治疗组的数据作为训练集，UFT联合紫杉醇治疗组的数据作为验证集。经过训练，研究者筛选出了19个关键基因。根据这些基因标签，他们在验证集中进行了分类测试。结果显示，被分类为紫杉醇敏感的患者确实具有更好的生存收益（无病生存期≥3年的比例为66%，而不敏感患者的这一比例为40%）。这些基因标签的风险比为0.44，logrank检验的p值为0.0029。

为进一步验证这些基因标签的可靠性，研究者还在另一个独立队列（Pac-Ram队列）中进行了测试。该队列包括47名患者，主要评估紫杉醇联合雷莫昔单抗治疗转移性胃癌的效果。结果显示，分类为紫杉醇敏感的患者同样表现出良好的生存收益（无进展生存期中位数为147天，而不敏感患者的中位数为112天）。基因标签的风险比为0.48，logrank检验的p值为0.022。

总的来说，这项研究通过大规模的紫杉醇辅助治疗胃癌数据，确定了可以预测患者对紫杉醇反应的基因标志物。这对于临床医生选择合适的治疗方案提供了重要指导。然而，这些基因标志物的实际应用效果仍需更多前瞻性研究来验证。

附：本文中提到的19个基因标签： - CD209 - TOP3B - BCL2 - MCM2 - RAD9A - IL10 - HLA-DMB - MCM10 - PTPRC - FANCM - ADORA2A - MS4A1 - FANCG - CD3G - DSCR6 - TBX21 - ZWILCH - IL17A - FCGR3A

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