基因组分析在晚期癌症中使用不足,但不会增加医疗成本Genomic Profiling: Underused in Advanced Cancer, No Added Cost Burden

环球医讯 / 创新药物来源:www.targetedonc.com美国 - 英语2025-07-29 21:30:26 - 阅读时长4分钟 - 1831字
一项新研究表明,尽管晚期癌症患者的生物标志物检测率在上升,但仍远低于临床指南推荐水平,同时全面基因组分析(CGP)并未增加一线治疗的总体医疗成本,反而提高了靶向治疗的使用率。
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基因组分析在晚期癌症中使用不足,但不会增加医疗成本

一项最新研究显示,尽管临床指南明确建议通过生物标志物检测来指导晚期癌症的靶向治疗,但近期一项队列研究揭示出检测率仍低于最佳水平,尽管这一比率正在逐步上升。重要的是,全面基因组分析(CGP)与非全面基因组分析(非CGP)相比,在一线治疗期间并未导致整体医疗费用的增加,同时提高了患者接受适当靶向治疗的可能性。

这项研究发表于《JAMA Network Open》期刊,强调了改善生物标志物检测可及性的迫切需求,以优化患者治疗结果。

该回顾性研究基于26,311名新诊断为晚期乳腺癌、结直肠癌、胃癌、非小细胞肺癌、卵巢癌和胰腺癌成年患者的索赔数据,揭示了临床指南推荐与实际临床实践之间持续存在的差距。尽管有35%的患者在接受一线治疗前有分子检测记录,但这一比例因癌症类型而异,最低为卵巢癌的17%,最高为非小细胞肺癌(NSCLC)的45%。虽然检测率从2018年的32%上升到2021年至2022年的39%,但总体比例仍低于指南推荐水平。

CGP提升靶向治疗使用率

研究的一项关键发现是CGP检测与靶向治疗使用率提高之间的关联。接受CGP检测的非小细胞肺癌和结直肠癌(CRC)患者在接受一线治疗时接受靶向治疗的可能性显著高于接受非CGP检测或未接受检测的患者。对于非小细胞肺癌,CGP检测患者的靶向治疗接受率比非CGP检测患者高出1.57倍(P < 0.001)。对于结直肠癌,CGP检测患者的靶向治疗接受率高出非CGP组2.34倍(P < 0.001)。这表明全面基因组分析在识别可操作突变方面具有实际益处,从而让更多患者能够接受精准医学治疗。

成本中性与临床意义

本研究中一个关键的经济影响分析显示,CGP并不会显著增加一线治疗期间的医疗成本。对每位患者每月(PPPM)成本的分析表明,接受CGP检测与非CGP检测患者之间的全因医疗费用在所有评估的癌症类型中均无统计学显著差异。例如,乳腺癌的成本比为1.03(P = 0.63),结直肠癌为0.98(P = 0.71),非小细胞肺癌为1.06(P = 0.054)。尽管CGP和非CGP组的费用通常高于未检测组,这可能归因于靶向治疗带来的下游费用,这些治疗往往更昂贵但效果更佳。

CGP的成本中性特征对医疗系统和保险支付方来说是一个重要的考量因素。高级基因组检测的费用常被视为推广使用的障碍。本研究提供了现实世界证据,表明在全面基因组分析上的初始投资并不会显著增加一线治疗的整体费用,尤其是在考虑到通过优化治疗选择可能改善临床结果的情况下。

弥合检测差距

研究强调了临床指南与生物标志物检测实际执行之间持续存在的差距。尽管FDA批准的生物标志物靶向疗法数量不断增加,并已被纳入标准治疗指南,但仍有大量晚期癌症患者未接受推荐的检测。鉴于生物标志物匹配的靶向治疗已证实具有显著的生存优势,这一现状令人担忧。

研究作者指出:“大量研究已证明生物标志物检测的价值,特别是在非小细胞肺癌中。在接受一线治疗前完成生物标志物检测,可以显著改善非小细胞肺癌患者的治疗结果。国家临床指南建议在诊断评估期间并在启动一线治疗前完成广泛的分子检测。尽管有这些证据,但在一线治疗开始时,只有45%的非小细胞肺癌患者有生物标志物检测记录。”

常被提及的CGP使用障碍之一是保险覆盖不足。然而,研究发现,尽管全面基因组分析已被覆盖,但Medicare Advantage(联邦医疗保险优势计划)受益人的检测率通常低于或与商业健康计划患者持平。这表明除了保险覆盖范围之外,其他因素如医生认知不足、检测订购和处理中的后勤挑战,或获取结果的延迟,也可能导致检测率偏低。

未来方向

本研究承认使用行政索赔数据存在固有局限性,例如无法捕捉特定生物标志物检测结果,或区分鳞状和非鳞状非小细胞肺癌。然而,庞大的队列规模和真实世界的研究环境提供了关于当前生物标志物检测实践及其相关成本和靶向治疗使用情况的宝贵见解。

未来亟需采取干预措施,以提高所有癌症类型的生物标志物检测率,尤其是在更多靶向疗法不断涌现的背景下。医疗提供者应根据临床指南,优先为晚期癌症患者进行早期和全面的基因组分析。临床医生的教育计划、检测流程的优化以及分子病理服务的改善都可能有助于缩小检测差距。鉴于CGP在优化组织管理、检测基因组特征(如肿瘤突变负荷)以及提高临床试验入组资格方面的潜力,其更广泛的应用有望在不带来重大财务负担的前提下显著改善患者治疗结果。

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