KR20200124973A - Method for Providing the Information for Predicting of gastric cancer prognosis - Google Patents
Method for Providing the Information for Predicting of gastric cancer prognosis Download PDFInfo
- Publication number
- KR20200124973A KR20200124973A KR1020190048523A KR20190048523A KR20200124973A KR 20200124973 A KR20200124973 A KR 20200124973A KR 1020190048523 A KR1020190048523 A KR 1020190048523A KR 20190048523 A KR20190048523 A KR 20190048523A KR 20200124973 A KR20200124973 A KR 20200124973A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- gastric cancer
- prognosis
- slr
- predicting
- recurrence
- Prior art date
Links
- 208000005718 Stomach Neoplasms Diseases 0.000 title claims abstract description 98
- 206010017758 gastric cancer Diseases 0.000 title claims abstract description 98
- 201000011549 stomach cancer Diseases 0.000 title claims abstract description 98
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 claims abstract description 45
- 210000000952 spleen Anatomy 0.000 claims abstract description 38
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 claims abstract description 32
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 claims description 35
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 claims description 25
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims description 25
- 238000003325 tomography Methods 0.000 claims description 6
- 150000002303 glucose derivatives Chemical class 0.000 claims description 5
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 claims description 2
- CEGXZKXILQSJHO-KODRXGBYSA-N (3r,4s,5r)-3,4,5,6-tetrahydroxyhexanoyl fluoride Chemical compound OC[C@@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)CC(F)=O CEGXZKXILQSJHO-KODRXGBYSA-N 0.000 claims 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 abstract description 12
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 abstract description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 27
- AOYNUTHNTBLRMT-SLPGGIOYSA-N 2-deoxy-2-fluoro-aldehydo-D-glucose Chemical compound OC[C@@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](F)C=O AOYNUTHNTBLRMT-SLPGGIOYSA-N 0.000 description 26
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 22
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 13
- ZCXUVYAZINUVJD-AHXZWLDOSA-N 2-deoxy-2-((18)F)fluoro-alpha-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@H](O)[C@H]([18F])[C@@H](O)[C@@H]1O ZCXUVYAZINUVJD-AHXZWLDOSA-N 0.000 description 12
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 11
- 238000011226 adjuvant chemotherapy Methods 0.000 description 10
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 10
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 8
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 8
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 8
- 238000002271 resection Methods 0.000 description 8
- 108010074051 C-Reactive Protein Proteins 0.000 description 7
- 102100032752 C-reactive protein Human genes 0.000 description 7
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 7
- 230000002285 radioactive effect Effects 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 6
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 6
- 206010027476 Metastases Diseases 0.000 description 5
- 230000009401 metastasis Effects 0.000 description 5
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 5
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 4
- 238000002512 chemotherapy Methods 0.000 description 4
- 230000004153 glucose metabolism Effects 0.000 description 4
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 4
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 208000009956 adenocarcinoma Diseases 0.000 description 3
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 3
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 3
- 238000013110 gastrectomy Methods 0.000 description 3
- 230000002496 gastric effect Effects 0.000 description 3
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 3
- 238000001325 log-rank test Methods 0.000 description 3
- 201000011591 microinvasive gastric cancer Diseases 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 2
- 206010061818 Disease progression Diseases 0.000 description 2
- 208000003252 Signet Ring Cell Carcinoma Diseases 0.000 description 2
- 206010052428 Wound Diseases 0.000 description 2
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 2
- 210000001772 blood platelet Anatomy 0.000 description 2
- 238000009534 blood test Methods 0.000 description 2
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 230000005750 disease progression Effects 0.000 description 2
- 238000002181 esophagogastroduodenoscopy Methods 0.000 description 2
- 238000005534 hematocrit Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 2
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 210000001365 lymphatic vessel Anatomy 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000010197 meta-analysis Methods 0.000 description 2
- 210000000440 neutrophil Anatomy 0.000 description 2
- 238000009206 nuclear medicine Methods 0.000 description 2
- 238000010837 poor prognosis Methods 0.000 description 2
- 230000002980 postoperative effect Effects 0.000 description 2
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 2
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 238000011127 radiochemotherapy Methods 0.000 description 2
- 239000012217 radiopharmaceutical Substances 0.000 description 2
- 229940121896 radiopharmaceutical Drugs 0.000 description 2
- 230000002799 radiopharmaceutical effect Effects 0.000 description 2
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 2
- 201000008123 signet ring cell adenocarcinoma Diseases 0.000 description 2
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 2
- 230000003393 splenic effect Effects 0.000 description 2
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 2
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 2
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 2
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 2
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 2
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 description 2
- 230000004614 tumor growth Effects 0.000 description 2
- UXCAQJAQSWSNPQ-ZIVQXEJRSA-N 1-[(2r,4s,5r)-4-fluoranyl-5-(hydroxymethyl)oxolan-2-yl]-5-methylpyrimidine-2,4-dione Chemical compound O=C1NC(=O)C(C)=CN1[C@@H]1O[C@H](CO)[C@@H]([18F])C1 UXCAQJAQSWSNPQ-ZIVQXEJRSA-N 0.000 description 1
- MKXBOPXRKXGSTI-PJKMHFRUSA-N 1-[(2s,4s,5r)-2-fluoro-4-hydroxy-5-(hydroxymethyl)oxolan-2-yl]-5-methylpyrimidine-2,4-dione Chemical compound O=C1NC(=O)C(C)=CN1[C@]1(F)O[C@H](CO)[C@@H](O)C1 MKXBOPXRKXGSTI-PJKMHFRUSA-N 0.000 description 1
- AOYNUTHNTBLRMT-MXWOLSILSA-N 2-Deoxy-2(F-18)fluoro-2-D-glucose Chemical compound OC[C@@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H]([18F])C=O AOYNUTHNTBLRMT-MXWOLSILSA-N 0.000 description 1
- ZQAQXZBSGZUUNL-BJUDXGSMSA-N 2-[4-(methylamino)phenyl]-1,3-benzothiazol-6-ol Chemical compound C1=CC(N[11CH3])=CC=C1C1=NC2=CC=C(O)C=C2S1 ZQAQXZBSGZUUNL-BJUDXGSMSA-N 0.000 description 1
- CVOFKRWYWCSDMA-UHFFFAOYSA-N 2-chloro-n-(2,6-diethylphenyl)-n-(methoxymethyl)acetamide;2,6-dinitro-n,n-dipropyl-4-(trifluoromethyl)aniline Chemical compound CCC1=CC=CC(CC)=C1N(COC)C(=O)CCl.CCCN(CCC)C1=C([N+]([O-])=O)C=C(C(F)(F)F)C=C1[N+]([O-])=O CVOFKRWYWCSDMA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000011350 2-deoxy-2-(F-18)fluoro-D-glucose positron emission tomography Methods 0.000 description 1
- 208000030090 Acute Disease Diseases 0.000 description 1
- 208000023275 Autoimmune disease Diseases 0.000 description 1
- 208000014644 Brain disease Diseases 0.000 description 1
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010059866 Drug resistance Diseases 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102000018711 Facilitative Glucose Transport Proteins Human genes 0.000 description 1
- PXGOKWXKJXAPGV-UHFFFAOYSA-N Fluorine Chemical compound FF PXGOKWXKJXAPGV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 108091052347 Glucose transporter family Proteins 0.000 description 1
- 102000003638 Glucose-6-Phosphatase Human genes 0.000 description 1
- 108010086800 Glucose-6-Phosphatase Proteins 0.000 description 1
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 1
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 1
- 102000005548 Hexokinase Human genes 0.000 description 1
- 108700040460 Hexokinases Proteins 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 108060003951 Immunoglobulin Proteins 0.000 description 1
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 1
- 238000010824 Kaplan-Meier survival analysis Methods 0.000 description 1
- 102000001105 Phosphofructokinases Human genes 0.000 description 1
- 108010069341 Phosphofructokinases Proteins 0.000 description 1
- 238000000692 Student's t-test Methods 0.000 description 1
- 210000001744 T-lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 150000001413 amino acids Chemical class 0.000 description 1
- 229910021529 ammonia Inorganic materials 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000003719 b-lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 1
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 description 1
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 1
- 238000004820 blood count Methods 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 231100000504 carcinogenesis Toxicity 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000000546 chi-square test Methods 0.000 description 1
- 208000037976 chronic inflammation Diseases 0.000 description 1
- 208000037893 chronic inflammatory disorder Diseases 0.000 description 1
- 238000003759 clinical diagnosis Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000009109 curative therapy Methods 0.000 description 1
- 210000004443 dendritic cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000012631 diagnostic technique Methods 0.000 description 1
- 235000014113 dietary fatty acids Nutrition 0.000 description 1
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 229930195729 fatty acid Natural products 0.000 description 1
- 239000000194 fatty acid Substances 0.000 description 1
- 150000004665 fatty acids Chemical class 0.000 description 1
- 229910052731 fluorine Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011737 fluorine Substances 0.000 description 1
- 125000005816 fluoropropyl group Chemical group [H]C([H])(F)C([H])([H])C([H])([H])* 0.000 description 1
- 230000004190 glucose uptake Effects 0.000 description 1
- 230000034659 glycolysis Effects 0.000 description 1
- 230000002414 glycolytic effect Effects 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 238000003702 image correction Methods 0.000 description 1
- 230000036737 immune function Effects 0.000 description 1
- 102000018358 immunoglobulin Human genes 0.000 description 1
- 229940072221 immunoglobulins Drugs 0.000 description 1
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 1
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 1
- 230000002757 inflammatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 1
- 238000011221 initial treatment Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000001990 intravenous administration Methods 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 210000001165 lymph node Anatomy 0.000 description 1
- 230000001926 lymphatic effect Effects 0.000 description 1
- 210000005210 lymphoid organ Anatomy 0.000 description 1
- 210000002540 macrophage Anatomy 0.000 description 1
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 230000036210 malignancy Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000008155 medical solution Substances 0.000 description 1
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 1
- 239000002207 metabolite Substances 0.000 description 1
- FFEARJCKVFRZRR-JJZBXVGDSA-N methionine c-11 Chemical compound [11CH3]SCC[C@H](N)C(O)=O FFEARJCKVFRZRR-JJZBXVGDSA-N 0.000 description 1
- 210000005087 mononuclear cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011227 neoadjuvant chemotherapy Methods 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 description 1
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 description 1
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 208000004019 papillary adenocarcinoma Diseases 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 230000007310 pathophysiology Effects 0.000 description 1
- 230000001766 physiological effect Effects 0.000 description 1
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 description 1
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 210000003625 skull Anatomy 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000011200 topical administration Methods 0.000 description 1
- 238000011269 treatment regimen Methods 0.000 description 1
- 201000007423 tubular adenocarcinoma Diseases 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
- 238000007473 univariate analysis Methods 0.000 description 1
- 210000000689 upper leg Anatomy 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 230000035899 viability Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 230000029663 wound healing Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/037—Emission tomography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physiology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medicines Containing Antibodies Or Antigens For Use As Internal Diagnostic Agents (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method of providing information for predicting the prognosis of gastric cancer.
위암은 전세계적으로 암으로 인한 사망 원인의 2위를 차지하며 한국에서도 주요 암 사망의 원인 중 하나이다(Jemal A et al, CA Cancer J Clin 2011,61:69-90). 위암의 근본적인 치료는 수술적인 제거이지만, 조기 위암을 제외하고는 수술적 절제 후에도 상당수의 환자에서 재발된다. 2기 위암의 경우는 5년 생존율이 30-70%, 3기 위암의 경우는 5-30%에 불과하다. 같은 병기의 환자들에 대한 치료적 완전절제술 후 예후를 예측하는 것은 여전히 답보 상태이다. 임상적, 병리적 분류법을 이용하여 위암의 예후를 예측하는 모델을 만들기 위한 상당한 연구가 있었음에도, 수술 후에 재발할 확률이 높아 수술 후 보조적 항암치료가 필요한 환자군과 재발 확률이 낮아 수술 후 보조적 항암치료의 필요성이 낮은 환자군을 구별하는 방법은 정립되어 있지 않다. 그렇기 때문에 현재는 수술이 가능한 위암환자의 경우 모두 일괄적으로, 치료적 완전절제술을 받고 조기 위암인 경우를 제외하고는 대부분 추가적인 보조 항암치료를 받는다. Gastric cancer is the second leading cause of cancer death worldwide, and is one of the leading causes of cancer death in Korea (Jemal A et al, CA Cancer J Clin 2011, 61:69-90). The fundamental treatment for gastric cancer is surgical removal, but, except for early gastric cancer, recurrence occurs in a significant number of patients after surgical resection. The 5-year survival rate for stage 2 gastric cancer is only 30-70%, and for
일반적으로 재발 위험성은 TNM 병기, 조직학적 분류, 절제면, 혈청 침윤 및 종양 표지자를 포함한 다양한 예후 인자에 근거하여 추정되나, 수술적 병기가 같은 경우에도 수술 후 환자의 예후는 다양하게 나타나기 때문에 각 환자에 맞는 정확한 예후의 예측과 맞춤치료가 절실히 필요한 상황이다. In general, the risk of recurrence is estimated based on various prognostic factors including TNM stage, histological classification, resection surface, serum infiltration, and tumor markers.However, even if the surgical stage is the same, the prognosis of patients after surgery varies. Accurate prediction of the prognosis and customized treatment are urgently needed.
이러한 위암의 임상적 다양성은 위암의 분자생물학적인 다양성의 변화에 의한다. The clinical diversity of gastric cancer is due to changes in molecular biological diversity of gastric cancer.
종래 위암의 예후를 예측하기 위한 염증 지표로 호중구-림프구 비, 혈소판-림프구 비 등의 유용성이 제시된 바 있으나(Yu Q, Yu X-F, Zhang S-D, Wang H-H, Wang H-Y, Teng L-S. Prognostic role of C-reactive protein in gastric cancer: a meta-analysis. Asian Pac J Cancer Prev 2013; 14:5735±5740. PMID: 24289571/ Hu Z-D, Huang Y-L, Qin B-D, Tang Q-Q, Yang M, Ma N, et al. Prognostic value of neutrophil to lymphocyte ratio for gastric cancer. Ann Transl Med 2015;3/ Xu Z, Xu W, Cheng H, Shen W, Ying J, Cheng F, et al. The Prognostic Role of the Platelet-Lymphocytes Ratio in Gastric Cancer: A Meta-Analysis. PLOS ONE 2016), 아직 미미한 실정이며, 위암의 예후를 정확히 예측할 수 있는 유의미한 파라미터의 개발은 아직 미흡한 실정이다.Conventionally, the usefulness of neutrophil-lymphocyte ratio and platelet-lymphocyte ratio as an inflammatory index for predicting the prognosis of gastric cancer has been suggested (Yu Q, Yu XF, Zhang SD, Wang HH, Wang HY, Teng LS. Prognostic role of C. -reactive protein in gastric cancer: a meta-analysis.Asian Pac J Cancer Prev 2013; 14:5735±5740.PMID: 24289571/ Hu ZD, Huang YL, Qin BD, Tang QQ, Yang M, Ma N, et al. Prognostic value of neutrophil to lymphocyte ratio for gastric cancer. Ann Transl Med 2015;3/ Xu Z, Xu W, Cheng H, Shen W, Ying J, Cheng F, et al. The Prognostic Role of the Platelet-Lymphocytes Ratio in Gastric Cancer: A Meta-Analysis. PLOS ONE 2016), the situation is still insignificant, and the development of meaningful parameters that can accurately predict the prognosis of gastric cancer is still insufficient.
따라서, 위암의 예후를 예측할 수 있는 비침습적이고 정확한 진단 방법의 개발이 필요한 실정이다.Therefore, there is a need to develop a non-invasive and accurate diagnosis method that can predict the prognosis of gastric cancer.
최근 질병의 진단에 있어서, 수술을 하지 않고 신체내 환부를 찾아내는 방법으로 컴퓨터 단층촬영(computed tomography: CT), 자기 공명 단층촬영 (magnetic resonance imaging: MRI), 양전자 방출 단층촬영(positron emission tomography: PET), 초음파 등 다양한 분자 영상 기법이 활용되고 있다. In the diagnosis of recent diseases, computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and positron emission tomography (PET) are methods of finding affected areas in the body without surgery. ), and various molecular imaging techniques such as ultrasound are being used.
이러한 분자 영상 기법들 중 PET은 여러 기본 대사물질에 양전자를 방출하는 방사성 동위원소를 표시하여 인체에 투여한 후 양전자와 물질간의 상호작용으로 발생하는 소멸방사선을 체외에서 검출하여 단층촬영 영상을 만드는 기법을 의미하며, 양전자를 방출하는 방사성 의약품을 이용하여 인체에 대한 생리화학적 및 기능적 영상을 3차원으로 나타내어, 암을 포함한 각종 질환을 진단하는데 활용되고 있다.Among these molecular imaging techniques, PET marks radioactive isotopes that emit positrons in several basic metabolites, administer them to the human body, and then detect extinction radiation generated by the interaction between positrons and substances outside the body to create tomography images. It is used to diagnose various diseases including cancer by displaying physiochemical and functional images of the human body in 3D using radiopharmaceuticals that emit positrons.
또한, 비-종양 병리생리학에도 사용되고 있어 FDG (Fluorine 18 fluorodeoxyglucose) PET는 비침습적으로 생체 내 포도당 대사를 평가할 수 있다.In addition, since it is also used in non-tumor pathophysiology, FDG (Fluorine 18 fluorodeoxyglucose) PET can non-invasively evaluate glucose metabolism in vivo.
PET에 사용되는 방사선 동위원소에는 18F-FDG(Fluorodeoxy glucose), 18F-FLT(Fluorothymidine), 18F-FP-CIT(Fluoropropyl carbomethoxy-3b-(4-iodophenyltropane)), 11C-메티오닌, 11C-아세테이트, 11C-PIB(Pittsburgh compound B), 13N-암모니아, 82Rb 등이 있으나, 그중 18F-FDG가 가장 널리 사용되고 있다. Radioisotopes used in PET include 18 F-FDG (Fluorodeoxy glucose), 18F-FLT (Fluorothymidine), 18 F-FP-CIT (Fluoropropyl carbomethoxy-3b-(4-iodophenyltropane)), 11 C-methionine, and 11 C. -Acetate, 11 C-PIB (Pittsburgh compound B), 13 N-ammonia, 82 Rb, etc., but 18 F-FDG is the most widely used.
PET는 종양의 시각화를 위해 개발되었는데, 이는 종양세포가 일반세포보다 더 많은 18F-FDG를 흡수하기 때문이었다. PET의 적용 방식은 점차 확장되고 있으며, 그에 따라, 일반 피검체에서의 18F-FDG의 흡수의 다양성에 대한 관심이 높아지고 있는 추세이다. PET용 방사성 동위원소는 생물학적 주요 구성 성분인 불소(18F), 탄소(11C), 산소(15O), 질소(13N) 등으로, 화학적 성질의 변화없이 체내 성분대사, 약물대사, 수용체 영상화가 가능하다. 또한, 이들 방사성 동위원소를 이용하여 특정 생리화학적 및 기능적 변화를 반영하는 추적물질(tracer)인 방사성 의약품을 만들 수 있다. 방사성 추적물질인 18F-플루오로데옥시글루코스(fluorodeoxyglucose: FDG)는 포도당의 유사체로서, PET 또는 CT에 사용된다. 18F-FDG의 농도는 조직에서 국부적 포도당 흡수를 반영한다. 증가된 18F-FDG 흡수는 높은 해당(glycolytic) 활성을 표시하고, 암, 국소 감염, 염증, 자가면역 질환과 같이 높은 세포 대사 활성을 갖는 다양한 질환과 연관되어 있다. PET was developed for the visualization of tumors because tumor cells absorb 18 F-FDG more than normal cells. The application method of PET is gradually expanding, and accordingly, interest in the diversity of absorption of 18 F-FDG in a general subject is increasing. Radioactive isotopes for PET are major biological components such as fluorine ( 18 F), carbon ( 11 C), oxygen ( 15 O), nitrogen ( 13 N), etc., without any change in chemical properties. Imaging is possible. In addition, these radioactive isotopes can be used to make radiopharmaceuticals, which are tracers that reflect specific physiochemical and functional changes. The radioactive tracer, 18 F-fluorodeoxyglucose (FDG), is an analogue of glucose and is used in PET or CT. The concentration of 18 F-FDG reflects local glucose uptake in the tissue. Increased 18 F-FDG uptake displays high glycolytic activity and is associated with a variety of diseases with high cellular metabolic activity, such as cancer, local infection, inflammation, and autoimmune diseases.
한편, 비장(spleen)은 중요한 림프기관으로서, 전신의 림프기관 중량의 약 25%를 차지한다. 비장은 신체를 침범하는 세균이나 외부 단백질을 제거하는 면역 기능을 담당하고, 노화된 적혈구, 혈소판을 포함한 여러 혈액 세포 및 면역글로불린이 결합된 세포를 제거한다. 비장 내 림프구는 T 세포, B 세포, 수지상 세포, 및 마크로 파지 등을 포함하고, 신체에 상처 부위가 발생하면 단핵 세포가 상처 부위로 이동하여 상처 치유를 돕도록 한다. 림구절과 달리, 비장은 구심성(afferent) 림프관을 갖지 않고 원심성(efferent) 림프관을 갖기 때문에, 비장은 세균에 대한 혈액이나 혈구를 모니터링하는데 이용되었다.On the other hand, the spleen is an important lymphoid organ and accounts for about 25% of the total weight of the lymphatic organ. The spleen is responsible for the immune function of removing bacteria or foreign proteins that invade the body, and it removes several blood cells, including aged red blood cells and platelets, and cells to which immunoglobulins are bound. Lymphocytes in the spleen include T cells, B cells, dendritic cells, and macrophages, and when a wound site occurs in the body, mononuclear cells move to the wound site to help wound healing. Since the spleen, unlike lymph nodes, does not have afferent lymphatic vessels but efferent lymphatic vessels, the spleen was used to monitor blood or blood cells for bacteria.
그러나, 비장 조직에서의 포도당 이용과 위암의 존재와의 직접적인 상관관계에 대해서는 현재까지 전혀 보고된 바가 없다.However, a direct correlation between glucose utilization in spleen tissue and the presence of gastric cancer has not been reported at all.
이러한 상황 하에서, 본 발명자들은 위암의 예후를 정확하게 예측할 수 있는 마커를 개발하기 위하여 예의 노력하였다. 그 결과, 본 발명자들은 위암 환자를 대상으로 18F-FDG를 조영제로 사용하여 획득한 F-18 FDG PET/CT(F-18 fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography) 영상의 이미지로부터 비장 대 간의 포도당 섭취비(SLR, spleen to liver ratio) 값을 측정및 분석하였고, 이를 마커로 이용한 경우, 위암 조직과 위암 재발의 관련성을 규명하여 위암 환자의 재발 예후를 정확하게 예측할 수 있음을 확인함으로써, 본 발명을 완성하였다.Under such circumstances, the present inventors have made diligent efforts to develop a marker that can accurately predict the prognosis of gastric cancer. As a result, the present inventors obtained the ratio of glucose intake between spleen to liver from the image of F-18 FDG PET/CT (F-18 fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography) image obtained using 18 F-FDG as a contrast medium for gastric cancer patients. (SLR, spleen to liver ratio) value was measured and analyzed, and when this was used as a marker, the present invention was completed by confirming that the recurrence prognosis of gastric cancer patients can be accurately predicted by identifying the relationship between gastric cancer tissue and gastric cancer recurrence. .
따라서, 본 발명의 목적은 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법을 제공하는 데 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a method of providing information for predicting the prognosis of gastric cancer.
이하, 이하, 본 발명을 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail.
본 발명의 양태에 따르면, 본 발명은 다음 단계를 포함하는 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법을 제공한다: According to an aspect of the present invention, the present invention provides a method of providing information for predicting the prognosis of gastric cancer comprising the following steps:
(a) 개체에 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체를 처리하는 단계; (a) treating the subject with detectable glucose or an analog thereof;
(b) 비장 및 간에서 상기 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하는 단계;(b) detecting the signal of the glucose or its analog in the spleen and liver;
(c) 상기 (b) 단계의 비장 및 간에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호로부터 비장 및 간 각각에서의 포도당 또는 그의 유사체의 표준 흡수값(SUV, standardized uptake value)을 산출하는 단계; 및(c) calculating a standardized uptake value (SUV) of glucose or an analog thereof in the spleen and liver from signals of glucose or analogs thereof detected in the spleen and liver of step (b); And
(d) 상기 (c) 단계에서 산출된 비장 SUV를 간 SUV에 대해 정규화된 값(spleen to liver ratio, SLR)으로 산출하는 단계.(d) calculating the spleen SUV calculated in step (c) as a normalized value (spleen to liver ratio, SLR) for liver SUV.
본 발명의 바람직한 구현예에 따르면, 상기 방법은 상기 (d) 단계에서 산출된 상기 개체의 SLR이 86.97 이상인 경우, 상기 개체의 위암 재발 위험이 높은 것으로 결정하는 단계를 포함한다.According to a preferred embodiment of the present invention, the method includes determining that the individual has a high risk of gastric cancer recurrence when the SLR of the individual calculated in step (d) is 86.97 or higher.
임상적으로 위암의 예후는 같은 병리학적 병기의 위암이라도 그 예후는 각기 다르며, 예후에 따른 적절한 치료 방법을 사용하여야 위암 환자의 생존율을 높일 수 있다. 따라서, 본 발명은 위암 환자의 생존율을 증가시키기 위하여 위암으로 진단받은 환자의 예후를 정확히 예측하고, 예측된 예후에 따른 적절한 치료방향을 설정하기 위하여, 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법을 제공한다.Clinically, the prognosis of gastric cancer is different even for gastric cancer of the same pathological stage, and the survival rate of gastric cancer patients can be increased only when appropriate treatment methods are used according to the prognosis. Accordingly, the present invention provides a method of providing information for predicting the prognosis of gastric cancer in order to accurately predict the prognosis of a patient diagnosed with gastric cancer in order to increase the survival rate of the gastric cancer patient, and to set an appropriate treatment direction according to the predicted prognosis. .
상기 포도당 유사체는 플루오로데옥시글루코스(fluorodeoxyglucose: FDG)일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며, 포도당과 동일한 생리활성을 나타내며 PET/CT에서 조영제로 사용되는 물질은 모두 본 발명의 범위에 포함될 수 있다.The glucose analogue may be fluorodeoxyglucose (FDG), but is not limited thereto, and all substances that exhibit the same physiological activity as glucose and used as contrast agents in PET/CT may be included in the scope of the present invention. .
상기 검출 가능한 포도당 또는 그의 유사체는 동위원소로 표지된 것일 수 있다. 예를 들어, 상기 동위원소는 18F, 11C, 15O, 13N, 또는 이들의 조합이다. 예를 들어, 상기 검출 가능한 포도당 또는 그의 유사체는 18F-플루오로데옥시글루코스(fluorodeoxyglucose: FDG)이다.The detectable glucose or an analog thereof may be labeled with an isotope. For example, the isotope is 18 F, 11 C, 15 O, 13 N, or a combination thereof. For example, the detectable glucose or analog thereof is 18 F-fluorodeoxyglucose (FDG).
상기 신호는 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체로부터 유래된 신호일 수 있다. 상기 신호는 방사성 신호일 수 있다.The signal may be a signal derived from detectable glucose or an analog thereof. The signal may be a radioactive signal.
상기 투여는 경구, 정맥내, 국부 투여, 또는 이들의 조합일 수 있다.The administration may be oral, intravenous, topical administration, or a combination thereof.
상기 신호를 검출하는 단계는 단층촬영(tomography)을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 상기 단층 촬영은 양전자 방출 단층촬영(positron emission tomography: PET), 컴퓨터 단층촬영(computed tomography: CT), 단일 광자 방출 단층촬영(single photon emission computed tomography: SPECT), 또는 이들의 조합일 수 있다.Detecting the signal may include performing tomography. The tomography may be positron emission tomography (PET), computed tomography (CT), single photon emission computed tomography (SPECT), or a combination thereof.
상기 신호는 비장 및 간에서 검출되는 신호이다. 예를 들어, 개체의 전신에 PET 또는 CT를 촬영한 경우, 전신의 결과로부터 비장 및 간에서의 신호를 검출할 수 있다.The signal is a signal detected in the spleen and liver. For example, when PET or CT is taken on the whole body of an individual, signals from the spleen and liver can be detected from the results of the whole body.
본 명세서에서 사용되는 용어 "마커"는 생물학적 현상의 존재와 정량적 또는 정성적으로 연관된 분자를 의미하며, 본 발명의 마커는 위암 발병 이후 예후가 양호하거나 불량한 환자를 예측해내는 기준을 지칭하며, 본 발명에서는 비장 대 간의 포도당 또는 그의 유사체 섭취비(SLR, spleen to liver ratio)이다.The term "marker" as used herein refers to a molecule that is quantitatively or qualitatively associated with the presence of a biological phenomenon, and the marker of the present invention refers to a criterion for predicting a patient with a good or poor prognosis after the onset of gastric cancer. Is the spleen to liver glucose or its analog intake ratio (SLR, spleen to liver ratio).
본 발명의 마커인 SLR은 p 값이 유의하게 낮아 위암의 예후 예측에 대한 신뢰도가 높으며, 이의 수준에 따라 환자군을 양성적 예후 그룹 또는 음성적 예후 그룹으로 분류할 수 있으며, 양성적 예후 그룹의 생존율이 음성적 예후 그룹의 생존율에 비해 높아 상기 마커의 수준을 산출 및 비교함으로써 위암 환자의 예후를 정확하게 예측할 수 있다.SLR, a marker of the present invention, has a significantly low p value, which has high reliability in predicting the prognosis of gastric cancer, and the patient group can be classified into a positive prognostic group or a negative prognostic group according to its level, and the survival rate of the positive prognostic group is It is higher than the survival rate of the negative prognosis group, and the prognosis of gastric cancer patients can be accurately predicted by calculating and comparing the level of the marker.
본 명세서에서 사용되는 용어 "예후"는 의학적 귀추(예컨대, 장기 생존 가능성, 무병생존율 등)에 대한 예상을 의미하며, 양성적 예후(긍정적 예후) 또는 음성적 예후(부정적 예후)를 포함하며, 상기 음성적 예후는 재발, 종양 성장, 전이, 약 저항성 등의 병의 진행 또는 치명성(mortality)을 포함하고, 양성적 예후는 질병이 없는 상태 등의 질병의 차도, 종양 퇴행 등의 질병의 개선 또는 안정화(stabilization)를 포함한다.The term "prognosis" as used herein refers to a prediction for medical consequences (eg, long-term viability, disease-free survival rate, etc.), and includes a positive prognosis (positive prognosis) or a negative prognosis (negative prognosis), and The prognosis includes disease progression or mortality such as recurrence, tumor growth, metastasis, drug resistance, etc., and the positive prognosis is improvement or stabilization of diseases such as remission of disease, such as disease-free state, and tumor regression ( stabilization).
본 발명에 있어서, 용어 "예측"은 의학적 귀추에 대하여 미리 헤아려 짐작하는 것을 의미하며, 본 발명의 목적상 위암으로 진단받은 환자의 병의 경과(병의 진행, 개선, 위암의 재발, 종양 성장, 약 저항성)를 미리 짐작하는 것을 의미한다.In the present invention, the term "prediction" means a preliminary guess for medical consequences, and for the purposes of the present invention, the course of the disease of a patient diagnosed with gastric cancer (pathology, improvement, recurrence of gastric cancer, tumor growth, It means to guess in advance).
이러한 예측은 임의의 특정 환자에 대하여 가장 적절한 치료 기법을 선택함으로써 치료를 결정하는데 임상적으로 사용될 수 있다. 이러한 예측은 환자가 치료 섭생, 예를 들면 수술 시술에 대하여 유리하게 반응하기 쉬운지, 또는 수술 종료 후에 환자의 장기간 생존이 가능한지를 예측하는데 있어서 귀중한 수단이 된다.These predictions can be used clinically to make treatment decisions by choosing the most appropriate treatment technique for any particular patient. Such prediction is a valuable tool in predicting whether a patient is likely to respond favorably to a treatment regimen, such as a surgical procedure, or whether a patient's long-term survival is possible after the end of the surgery.
본 발명에서 용어, "예후가 알려진 위암 환자"는 위암으로 진단받은 환자 중에서 병의 진행 경과가 밝혀진 환자를 의미하며, 예컨대 위암으로 인한 외과 수술을 받은 후 3년 안에 재발하여 음성적 예후를 가진 것으로 확정된 환자 또는 위암으로 인한 외과 수술을 받은 후 완치되어 긍정적 예후를 가진 것으로 확정된 환자 등이며, 이들 환자로부터 수득한 비장 대 간의 포도당 섭취비(SLR, spleen to liver ratio)와 예후를 알고자 하는 환자로부터 비장 대 간의 포도당 섭취비(SLR, spleen to liver ratio)을 수득하고, 비교함으로써 예후를 알고자 하는 환자의 예후를 정확하게 예측할 수 있다.In the present invention, the term "gastric cancer patient with known prognosis" refers to a patient whose disease progression is revealed among patients diagnosed with gastric cancer. For example, it is confirmed that the patient has a negative prognosis due to recurrence within 3 years after undergoing a surgical operation due to gastric cancer Patients who have undergone surgery due to gastric cancer or those who have been cured and confirmed to have a positive prognosis, and from patients who want to know the spleen to liver ratio (SLR) and prognosis obtained from these patients. By obtaining and comparing the spleen to liver ratio (SLR), it is possible to accurately predict the prognosis of patients who want to know the prognosis.
본 발명에서, 위암은 위암의 임상적 진단을 의미하며, 통상적으로 위암을 지칭하는 모든 서브표현형을 포함한다. In the present invention, gastric cancer refers to the clinical diagnosis of gastric cancer, and includes all subphenotypes that usually refer to gastric cancer.
본 발명에서, 위암 환자는 동일한 종류의 치료를 받은 환자로서, 상기 치료는 방사선 치료, 화학치료, 화학방사선 치료, 보조항암화합요법(adjuvant chemotherapy), 위 절제술, 위 절제술 후 화학치료 또는 화학방사선치료, 및 보조항암화합요법 또는 수술 후 방사선 치료 없는 위 절제술일 수 있다.In the present invention, the gastric cancer patient is a patient who has received the same type of treatment, and the treatment is radiation treatment, chemotherapy, chemoradiation treatment, adjuvant chemotherapy, gastrectomy, chemotherapy or chemoradiation after gastrectomy. , And adjuvant chemotherapy or postoperative gastric resection without radiation therapy.
본 발명에서, 재발은 위암에 대한 근치적 치료 후 암이 다시 발생하는 것을 의미하며, 국소구역 재발 (locoregional recurrence)과 전신 전이 재발 (Systemic metastasis recurrence)을 포함한다. 상기 국소 재발은 최초 치료 후, 위에 암이 다시 발생하는 경우를 포함하고, 전신 전이 재발은 폐, 뼈, 간 등에 암이 전이된 것을 포함한다.In the present invention, recurrence means that cancer recurs after curative treatment for gastric cancer, and includes locoregional recurrence and systemic metastasis recurrence. The local recurrence includes the case of reoccurrence of gastric cancer after the initial treatment, and the recurrence of systemic metastasis includes the metastasis of cancer to the lung, bone, liver, and the like.
본 발명에서 양전자 방출 단층 촬영 (positron emission tomography; PET)이란 양전자 방출을 이용하는 핵의학 검사 방법 중의 하나로 양전자를 방출하는 방사성 동위원소를 결합한 의약품을 체내에 주입한 후, 양전자 방출 단층 촬영기를 이용하여 이를 추적하여 체내분포를 알아보는 방법을 말한다. 구체적으로 PET는 18F, 11C, 13N, 15O 등 양전자를 방출하는 방사성 동위원소로 표지된 포도당, 아미노산, 지방산, 핵산 등의 화합물을 추적자로 사용하여 인체의 생화학적 변화를 영상화시키는 비침습적인 진단 기법이다.In the present invention, positron emission tomography (PET) is one of the nuclear medicine testing methods that use positron emission. After injecting a drug that combines a radioactive isotope that emits positrons into the body, it is performed using a positron emission tomography. It is a method of tracking and finding out the distribution in the body. Specifically, PET uses compounds such as glucose, amino acids, fatty acids, and nucleic acids labeled with radioactive isotopes that emit positrons such as 18 F, 11 C, 13 N, and 15 O as tracers to image the biochemical changes in the human body. It is an invasive diagnostic technique.
본 발명에서 상기 PET의 수행 시 포도당 유사체가 조영제로 사용될 수 있다. 상기 포도당 유사체는 PET 수행 시 영상에서 확인하고자 하는 부위를 다른 부위와 구별하기 위해 사용되는 물질로서, 구체적으로 방사성 동위원소로 표지된 포도당일 수 있다.In the present invention, when performing the PET, a glucose analog may be used as a contrast medium. The glucose analogue is a material used to distinguish a site to be identified in an image from other sites when performing PET, and specifically may be glucose labeled with a radioactive isotope.
F-18 FDG를 이용한 PET (FDG PET)는 가장 널리 이용되는 PET 검사로서, 세포의 글루코스 대사를 직접 평가할 수 있게 해준다. 상기와 같은 평가가 가능한 이유로는, 대부분의 종양세포에서는 포도당 대사가 항진되어 있는데, 이는 해당작용 (glycolysis)에 관여하는 효소들 (예를 들어, 헥소키나아제(hexokinase) 또는 포스포프룩토키나아제(phosphofructokinase))이나 포도당 운반 단백질(glucose transporter protein)들이 과발현되기 때문이다. 또한, 대부분의 암세포에서는 글루코스-6-포스파타아제(glucose-6-phosphatase)의 발현이 저하되어 FDG가 세포 내에 남아있기 때문에 정상세포보다 암세포에서 FDG가 더 많이 축적되기 때문이다. PET using F-18 FDG (FDG PET) is the most widely used PET test, allowing direct assessment of glucose metabolism in cells. The reason for this evaluation is that glucose metabolism is enhanced in most tumor cells, which are enzymes involved in glycolysis (eg, hexokinase or phosphofructokinase). ) Or glucose transporter proteins are overexpressed. In addition, in most cancer cells, the expression of glucose-6-phosphatase is lowered, so that FDG remains in the cells, so that FDG accumulates more in cancer cells than in normal cells.
상기 PET는 주로 암 검사, 심장 질환, 뇌 질환 등을 평가하기 위하여 사용될 수 있고, 본 발명에서 PET는 위암의 재발 예측을 위한 정보를 제공하기 위하여 사용될 수 있다.The PET may be mainly used to evaluate cancer tests, heart disease, brain disease, and the like, and in the present invention, PET may be used to provide information for predicting recurrence of gastric cancer.
본 발명에서 상기 PET는 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 스캐너와 하나로 결합된 PET/CT 스캐너일 수 있다. 상기 PET/CT는 해부학적 정보와 함께 보다 정확한 영상 보정이 가능하여 PET 단일 촬영에 비하여 고화질의 이미지를 획득할 수 있다.In the present invention, the PET may be a PET/CT scanner combined with a computed tomography (CT) scanner. The PET/CT enables more accurate image correction along with anatomical information, so that a higher quality image can be obtained compared to PET single imaging.
따라서, 본 발명의 위암 재발 예측에 대한 정보를 제공하는 방법은 위암 환자, 예를 들어 위암 환자에 대하여 PET, 구체적으로 PET/CT로 촬영한 종양 조직 이미지 결과를 이용할 수 있다.Accordingly, the method of providing information on the prediction of gastric cancer recurrence according to the present invention may use a result of a tumor tissue image taken by PET, specifically PET/CT for a gastric cancer patient, for example, a gastric cancer patient.
본 방법의 단계 중 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호로부터 포도당 또는 그의 유사체의 표준화된 흡수값(standardized uptake value: SUV)을 산출하는 단계에서, 상기 SUV는 최대 SUV 또는 평균 SUV일 수 있으며, 바람직하게는 최대 SUV(SUVmax, maximal standardized uptake value)다. In the step of calculating a standardized uptake value (SUV) of glucose or its analog from the signal of glucose or its analog detected during the step of the method, the SUV may be the maximum SUV or the average SUV, preferably Is the maximum SUV (SUV max , maximal standardized uptake value).
본 발명에서 위암의 재발 예측을 위한 정보를 제공하는 방법은 상기 종양 조직 이미지에서 SLR 값을 측정하여 달성할 수 있다.In the present invention, the method of providing information for predicting recurrence of gastric cancer can be achieved by measuring the SLR value in the tumor tissue image.
본 발명에서 SLR(spleen to liver ratio)은 비장의 포도당 또는 그의 유사체의 표준화된 흡수값을 간(肝)의 포도당 또는 그의 유사체의 표준화된 흡수값에 대해 정규화한 값을 의미한다. In the present invention, the SLR (spleen to liver ratio) refers to a value obtained by normalizing the standardized absorption value of glucose in the spleen or an analog thereof with respect to the normalized absorption value of glucose in the liver or an analog thereof.
상기 방법은 상기 개체의 산출된 SLR이 기준값에 비해 증가할 경우, 상기 개체는 위암의 재발 가능성이 높은 것으로 진단될 수 있다. 상기 기준값은 상한에 제한없이 86.97 이상일 수 있다. In the above method, when the calculated SLR of the subject increases compared to the reference value, the subject may be diagnosed with a high probability of recurrence of gastric cancer. The reference value may be 86.97 or more without any upper limit.
예를 들어, 대상 개체의 산출된 SLR이 86.97 이상인 경우, 상기 개체는 위암의 예후가 나쁘거나 재발한 것으로 선택적으로 진단될 수 있다.For example, when the calculated SLR of the subject subject is 86.97 or higher, the subject may be selectively diagnosed as having a poor prognosis or recurrence of gastric cancer.
본 발명에서 PET, 구체적으로 PET/CT로 촬영한 위암 환자의 종양 조직 이미지에서 SLR을 결정하는 방법은 당업계에 이미 잘 알려져 있으며, 당업자는 통상적인 방법으로 PET, 구체적으로 PET/CT를 통해 SLR를 쉽게 측정할 수 있다. In the present invention, a method of determining SLR from a tumor tissue image of a gastric cancer patient taken with PET, specifically PET/CT, is already well known in the art, and those skilled in the art are conventionally using PET, specifically PET/CT. Can be easily measured.
구체적으로, 상기 SLR의 결정은 종양 조직 이미지에서 SLR을 산출할 수 있는 당업계에 공지된 소프트웨어를 이용하여 결정할 수 있으며, SLR을 측정할 수 있는 소프트웨어라면 제한 없이 사용할 수 있다. 또한, 상기 SLR은 소프트웨어에 의하여 자동적으로 결정될 수 있다. Specifically, the determination of the SLR can be determined using software known in the art that can calculate the SLR from a tumor tissue image, and any software capable of measuring the SLR can be used without limitation. Also, the SLR may be automatically determined by software.
본 발명에 따르면, SLR은 위암의 재발 예후를 미리 예측할 수 있는 파라미터로서, 상기 SLR 값은 위암이 발병된 환자들 중 재발이 일어난 환자가 재발이 없는 환자에 비하여 더 높은 양상을 나타낼 수 있다. According to the present invention, SLR is a parameter capable of predicting the recurrence prognosis of gastric cancer in advance, and the SLR value may exhibit a higher pattern in patients with recurrence among patients with gastric cancer than those with no recurrence.
구체적으로, 본 발명의 위암 재발 예측을 위한 정보를 제공하는 방법은 상술한 방법으로 결정된 SLR 값을 위암이 재발되지 않은 대조군에서 결정된 SLR 값과 비교하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 위암이 재발되지 않은 대조군에서 측정된 SLR 값은 86.97 미만일 수 있다.Specifically, the method of providing information for predicting gastric cancer recurrence of the present invention may include comparing the SLR value determined by the above-described method with the SLR value determined in a control group in which gastric cancer has not recurred. The SLR value measured in the control group in which gastric cancer did not recur may be less than 86.97.
본 발명의 일 구현예에서, 본 발명의 상기 정보제공방법은 SLR 값이 86.97 이상인지 또는 86.97 미만인지 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것일 수 있으며, 구체적으로, 상기 SLR 값이 86.97 보다 크면 위암 재발 가능성이 높은 것으로, SLR 값이 86.97 미만이면 위암 재발 가능성이 낮은 것으로 결정할 수 있다. 상기 SLR 값을 86.97과 비교하여 재발 가능성을 결정하는 것은 컴퓨터, 구체적으로 소프트웨어에 의하여 자동적으로 처리될 수 있다.In one embodiment of the present invention, the information providing method of the present invention may include determining whether an SLR value is greater than or equal to 86.97 or less than 86.97, and specifically, when the SLR value is greater than 86.97, gastric cancer recurrence. It is highly likely, and if the SLR value is less than 86.97, it can be determined that the probability of recurrence of gastric cancer is low. Comparing the SLR value with 86.97 to determine the likelihood of recurrence may be handled automatically by a computer, specifically software.
결론적으로, 본 발명의 SLR 값은 위암의 재발 예측에 대한 독립적 지표가 될 수 있으며, 위암 재발의 예측 마커로서, 재발 예측에 필요한 정보를 제공하는 방법에 유용하게 사용될 수 있다.In conclusion, the SLR value of the present invention can be an independent index for predicting recurrence of gastric cancer, and as a predictive marker of gastric cancer recurrence, it can be usefully used in a method of providing information necessary for recurrence prediction.
본 발명에 따른 위암 환자의 PET를 이용한 조직 이미지의 데이터 중 비장 대 간 포도당 섭취비(SLR)는 위암 재발에 대한 독립적 예측 인자로 사용될 수 있기 때문에 위암 환자의 재발 예후를 정확하게 예측하여, 예측된 예후에 따른 적절한 치료방향을 결정할 수 있도록 정보를 제공하는 효과가 있다.Since the spleen to liver glucose intake ratio (SLR) among the data of tissue images using PET of gastric cancer patients according to the present invention can be used as an independent predictor of gastric cancer recurrence, it accurately predicts the recurrence prognosis of gastric cancer patients, It has the effect of providing information so that appropriate treatment directions can be determined accordingly.
도 1A 내지 C는 53 세 위암 여성의 FDG PET/CT 이미지를 보여준다. 최대 강도 투상 (MIP) 이미지 (도 1A)와 경축(transaxial) PET (도 1B)는 간(L) FDG 섭취보다 낮은 확산성 비장(S) FDG 섭취량을 보인다. 또한, 경축 PET는 위 전벽(화살표)에서의 국소적인 FDG 섭취를 나타내며, 이는, 내시경 소견과 병변이 일치한다(도 1C). 계산된 SLR은 55.87이었다. 위 절제술 후, 최종 병리 검사에서 조기 위암(pT1N0M0)의 병기 및 반지세포암종(signet ring cell carcinoma)의 조직학적 유형으로 확정받았다. 48.9 개월의 추적 관찰 기간 동안 재발하지 않았다.
도 1D 내지 F는 57 세 위암 남성 환자의 FDG PET/CT 이미지를 보여준다. 최대 강도 투상 (MIP) 이미지 (도 1D)와 경축(transaxial) PET (도 1E)는 간(L) FDG 섭취보다 높은 확산성 비장(S) FDG 섭취량을 보인다. 또한, 경축 PET는 위 전벽(화살표)에서의 국소적인 FDG 섭취를 나타내며, 이는, 내시경 소견과 병변이 일치한다(도 1F). 계산된 SLR은 123.31이었다. 원위부 위 절제술 후, 최종 병리 검사에서 진행성 위암 (pT4aN3bM0)의 병기와 미분화된 관상 선암의 조직학적 유형으로 확정받았다. 이 환자는 9.1 개월 후 복막 재발이 있었고 마침내 13.2 개월 후에 사망하였다.
도 2는 비장 대 간 비(SLR)에 근거한 누적 무-재발 생존율(도 2A)과 전체 생존율(도 2B) 곡선을 보여준다. SLR이 높은 환자는 낮은 SLR 값을 가진 환자보다 유의하게 나쁜 예후를 보였다.
도 3은 18F-FDG PET/CT에서 SLR에 따른 혈청 적혈구 용적률 수준(도 3A), PLR(도 3B) 및 Tmax(도 3C)의 산포도를 보여준다.
1A to C show FDG PET/CT images of a 53 year old gastric cancer woman. The maximum intensity projection (MIP) image (FIG. 1A) and transaxial PET (FIG. 1B) show a diffusive spleen (S) FDG intake lower than that of the liver (L) FDG intake. In addition, constrictive PET indicates local FDG uptake in the anterior wall of the stomach (arrow), which is consistent with the endoscopic findings and the lesion (Fig. 1C). The calculated SLR was 55.87. After gastric resection, the final pathologic examination confirmed the stage of early gastric cancer (pT1N0M0) and histological type of signet ring cell carcinoma. There was no recurrence during the 48.9 month follow-up period.
1D to F show FDG PET/CT images of a 57-year-old gastric cancer male patient. Maximum intensity projection (MIP) images (FIG. 1D) and transaxial PET (FIG. 1E) show a higher diffuse spleen (S) FDG intake than liver (L) FDG intake. In addition, constrictive PET indicates local FDG uptake in the anterior wall of the stomach (arrow), which is consistent with the endoscopic findings and lesions (Fig. 1F). The calculated SLR was 123.31. After distal gastrectomy, the final pathologic examination confirmed the stage of advanced gastric cancer (pT4aN3bM0) and the histological type of undifferentiated coronary adenocarcinoma. This patient had peritoneal recurrence after 9.1 months and finally died after 13.2 months.
Figure 2 shows the cumulative recurrence-free survival rate (Figure 2A) and overall survival rate (Figure 2B) curves based on the spleen to liver ratio (SLR). Patients with high SLR had significantly worse prognosis than those with low SLR values.
3 shows a scatter plot of serum erythrocyte volumetric ratio levels (FIG. 3A ), PLR (FIG. 3B) and T max (FIG. 3C) according to SLR in 18 F-FDG PET/CT.
이하 실시예를 통하여 보다 상세하게 설명한다. 그러나, 이들 실시예는 하나 이상의 구체예를 예시적으로 설명하기 위한 것으로 본 발명의 범위가 이들 실시예에 한정되는 것은 아니다.It will be described in more detail through the following examples. However, these examples are for illustrative purposes only and the scope of the present invention is not limited to these examples.
실시예 1. 위암 환자에서 비장의 포도당 대사의 측정Example 1. Measurement of spleen glucose metabolism in gastric cancer patients
1-2. 환자의 선별1-2. Patient screening
본 실시예는 이화여자대학교 목동 병원의 기관 검토위원회(IRB)로부터 승인을 받았다. 피험자를 대상으로 한 연구에서 수행된 모든 절차는 IRB의 윤리 기준 및 1964년 헬싱키 선언 및 이후 개정 또는 유사한 윤리적 기준에 따라 수행되었다. 모든 환자의 동의 및 철회는 IRB에서 이루어졌으며 모든 데이터는 분석 전에 익명으로 처리되었다. 본 발명자들은 2011년 1월부터 2016년 2월까지의 위암 센터의 FDG PET/CT 데이터 베이스에서 18F-플루오로데옥시글루코스(fluorodeoxyglucose: FDG) 양전자 방출 단층촬영(positron emission tomography: PET)/컴퓨터 단층촬영(computed tomography: CT)을 한 환자의 의료 기록을 검토하여, 병리학적으로 확진된 총 134명의 위암(Gastric cancer, GC) 환자들을 선별하였다.This example was approved by the Institutional Review Board (IRB) of Ewha Womans University Mokdong Hospital. All procedures performed in the study of subjects were conducted in accordance with the IRB's ethical standards and the 1964 Declaration of Helsinki and later revised or similar ethical standards. All patient consent and withdrawal was made at the IRB and all data was anonymous prior to analysis. In the FDG PET/CT database of the gastric cancer center from January 2011 to February 2016, the present inventors conducted 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET)/computed tomography. A total of 134 patients with gastric cancer (GC) who were confirmed pathologically were selected by reviewing the medical records of patients who took computed tomography (CT).
하기와 같은 환자들은 제외되었다: The following patients were excluded:
(1) 다른 악성 종양의 과거 병력이 있었던 환자; (1) Patients with a past history of other malignancies;
(2) PET/CT 전에 임의의 선행 화학요법(neoadjuvant chemotherapy)를 받았던 환자; (2) Patients who received any neoadjuvant chemotherapy prior to PET/CT;
(3) 위 벽에 국소적인 이상 과대사 병변이 없었기 때문에 PET/CT에서 위음성으로 해석되었던 환자; (3) Patients who were interpreted as false negatives on PET/CT because there was no local abnormal hypermetabolite lesion on the gastric wall;
(4) 원격 전이(distant metastasis)가 있던 환자; (4) patients with distant metastasis;
(5) 급성 또는 만성 염증성 질환이 있던 환자; 또는(5) patients with acute or chronic inflammatory disease; or
(6) 짧은 추적 관찰 기간 (6 개월 미만)의 환자.(6) Patients with a short follow-up period (less than 6 months).
모든 등록 환자는 수술 전에 신체 검사, 검사실 검사 및 EGD(esophagogastroduodenoscopy)로 평가된 후 보조 화학 요법의 유무에 따라 수술 적 절제를 시행받았다. 수술전 PET/CT와 수술 사이의 평균 시간 간격은 8.0 일 (0.0 ± 35.0 일 범위)이었다.All enrolled patients were evaluated by physical examination, laboratory examination, and esophagogastroduodenoscopy (EGD) before surgery, followed by surgical resection with or without adjuvant chemotherapy. The mean time interval between preoperative PET/CT and surgery was 8.0 days (range 0.0 ± 35.0 days).
또한, 의료 기록을 검토하여 당뇨병(DM, diabetes mellitus) 또는 고혈압(HTN)의 존재, 흡연 습관 이력 또는 알코올 섭취량을 확인하였다. 수술전 혈액 검사 결과(혈구수, 헤모글로빈, 적혈구 용적률 및 CRP 포함)도 검색되었다. NLR과 PLR은 혈액 검사 결과를 통하여 계산되었다. 환자의 병리학적 T 및 N 병기는 미국 암 협약위원회 지침에 따라 평가되었다.In addition, medical records were reviewed to confirm the presence of diabetes mellitus (DM) or high blood pressure (HTN), history of smoking habits, or alcohol intake. The preoperative blood test results (including blood count, hemoglobin, erythrocyte volume ratio, and CRP) were also searched. NLR and PLR were calculated from blood test results. The patient's pathological T and N stage was evaluated according to the guidelines of the American Cancer Convention Committee.
외과적 절제술 후, 모든 등록 환자는 재발 감시에 대한 일상적인 임상 추적 관찰받았다. 재발까지의 시간은 수술 후부터 모든 연구에서 재발을 시사하는 첫 발견까지의 시간으로 정의되었고, 이는 추가 영상 연구 및/또는 병리학적 검증으로 이어졌다. 생존 기간은 수술에서 사망한 날까지의 시간으로 정의되었다. 재발이나 사망이 없는 환자는 마지막 추적 관찰일에 검열되었다.After surgical resection, all enrolled patients underwent routine clinical follow-up for recurrence surveillance. Time to recurrence was defined as the time from postoperative to the first discovery suggesting recurrence in all studies, which led to further imaging studies and/or pathologic validation. Survival period was defined as the time from surgery to death. Patients with no recurrence or death were screened on the day of last follow-up.
1-2. 1-2. 1818 F-FDG PET/CT 이미지 획득 및 표준화된 포도당 흡수값의 측정F-FDG PET/CT image acquisition and measurement of standardized glucose absorption
모든 환자는 FDG PET/CT를 사용하여 병기 검사를 받았다. FDG 주입 전에 환자는 적어도 6 시간 동안 금식하도록 지시받았고 혈당 수치는 140 mg/dL 미만으로 확인되었다. 각 환자에게 5.18 MBq/kg의 FDG 용량을 주사하였다. FDG 주입 후, 환자들은 검사 전에 1 시간 동안 휴식하도록 지시받았다. 비-조영 CT를 먼저 얻은 다음, 128 슬라이스 CT(Siemens Medical Solutions, Erlangen, Germany)와 통합된 Siemens Biograph mCT를 사용하여 두개저로부터 대퇴까지 PET 촬영을 하였다. 방출 PET 이미지는 3D 모드를 사용하여 2 분 스캔/베드 위치에 대해 수집되었으며 3D OSEM 반복 알고리즘을 사용하여 3.0 mm 슬라이스 두께로 재구성되었다.All patients were staged using FDG PET/CT. Prior to FDG injection, patients were instructed to fast for at least 6 hours and blood glucose levels were found to be less than 140 mg/dL. Each patient was injected with a dose of 5.18 MBq/kg FDG. After FDG injection, patients were instructed to rest for 1 hour before testing. Non-contrast CT was obtained first, and then PET was taken from the base of the skull to the thigh using Siemens Biograph mCT integrated with 128 slice CT (Siemens Medical Solutions, Erlangen, Germany). Emitted PET images were collected for 2 min scan/bed position using 3D mode and reconstructed to 3.0 mm slice thickness using 3D OSEM iteration algorithm.
PET/CT 데이터는 2 명의 공인된 핵 의학 전문의에 의해 검토되고 평균화되었다. 두 판독자는 EGD를 포함한 다른 이미징 연구를 참조할 수 있는 반면, 다른 임상 정보에 대해서는 차단되었다. PET/CT data were reviewed and averaged by two accredited nuclear medicine specialists. Both readers could refer to other imaging studies, including EGD, while others were blocked for clinical information.
원발 종양의 SUVmax(최대 표준 흡수값; maximal standardized uptake value)인 Tmax는 마진 임계 값을 SUVmax의 40%로 설정하여 GC 병변을 감싸는 VOI(volume of interest)를 배치하여 측정하였다. 비장의 SUVmax인 Smax는 비장의 중심에 타원체 VOI를 배치하여 측정하였다. 간의 SUVmax는 타원체 VOI를 간 우엽에 배치시킴으로써 측정하였다. 그런 다음, 비장 SUVmax를 간 SUVmax로 나누어 간에 대한 비장 비(spleen to liver ratio, SLR)를 계산하였다.T max, which is the SUV max (maximal standardized uptake value) of the primary tumor, was measured by placing the volume of interest (VOI) surrounding the GC lesion by setting the margin threshold to 40% of the SUV max . S max, which is the SUV max of the spleen, was measured by placing an ellipsoid VOI in the center of the spleen. Liver SUV max was measured by placing the spheroid VOI in the right lobe of the liver. Then, the spleen to liver ratio (SLR) was calculated by dividing the spleen SUV max by the liver SUV max .
1-3. 통계 분석1-3. Statistical analysis
p <0.05의 값을 통계적으로 유의한 것으로 간주하였다. 모든 통계 분석은 SPSS 소프트웨어 버전 18.0을 사용하여 수행되었다.A value of p <0.05 was considered statistically significant. All statistical analyzes were performed using SPSS software version 18.0.
환자 집단 간의 변수의 차이는 범주 변수에 대한 카이-제곱 검정 또는 연속 변수에 대한 student t-검정을 사용하여 분석되었다. Kaplan-Meier 생존 곡선을 생성하여 누적 무-재발 생존율 (RFS, recurrence-free survival)과 전체 생존율 (OS, overall survival)을 예측하였다. 생존 분석에서 모든 연속 변수는 수용자 작동 특징 곡선(receiver operating characteristic, ROC) 분석에 의한 특정 컷오프 값에 의해 2 분화되었다. 생존 곡선을 로그-순위(log-rank) 검정과 비교하였다. RFS 및 OS 변수의 예후를 평가하기 위해, 단변량 및 다변량 Cox 비례 회귀 분석을 실시하였고, 변수에 대해 95% 신뢰 구간(CI)을 갖는 위험 계수(HR, hazard ratios)를 얻었다. 단변량 분석에서 통계적으로 유의한 예후 변수는 독립적인 유의한 인자를 결정하기 위해 다변량 Cox 비례 회귀 분석에 포함되었다. 이 분석을 수행하기 전에 높은 공선성(collinearity) 또는 긴 95% CI가 있는 일부 변수는 생략되었다. 임상 FDG 섭취와 다른 임상적 특징 사이의 관계를 확인하기 위해 연령-조절 Spearman 부분 상관 분석을 수행하였다.Differences in variables between patient populations were analyzed using a chi-square test for categorical variables or student t-test for continuous variables. The Kaplan-Meier survival curve was generated to predict the cumulative recurrence-free survival (RFS) and overall survival (OS). In survival analysis, all continuous variables were divided into 2 by specific cutoff values by receiver operating characteristic (ROC) analysis. The survival curve was compared to the log-rank test. To evaluate the prognosis of RFS and OS variables, univariate and multivariate Cox proportional regression analysis was performed, and hazard ratios (HR) were obtained with 95% confidence intervals (CI) for the variables. In univariate analysis, statistically significant prognostic variables were included in the multivariate Cox proportional regression analysis to determine independent significant factors. Some variables with high collinearity or long 95% CI were omitted prior to this analysis. An age-controlled Spearman partial correlation analysis was performed to confirm the relationship between clinical FDG intake and other clinical features.
실시예 2. 위암 재발과 비장-간 Example 2. Gastric cancer recurrence and spleen-liver 1818 F-FDG 섭취비의 상관관계 분석Correlation analysis of F-FDG intake ratio
2-1. 피험자 특징 분석2-1. Subject feature analysis
본 발명자들은 실시예 1에서 획득한 총 134 명의 피험자인 GC 환자(M : F = 84:50)의 데이터를 분석하고, 하기 표 1에 134 명의 (M:F=84:50)의 특징을 나타내었다. The present inventors analyzed the data of a total of 134 subjects, GC patients (M: F = 84:50) obtained in Example 1, and showed the characteristics of 134 patients (M: F = 84:50) in Table 1 below. Done.
그 결과, 연령 (p=0.022), 조직 병리(p=0.037), AJCC 병기(p <0.001), 보조 화학 요법(p <0.001), 적혈구 용적률 (p=0.014), PLR (p<0.001), CRP (p=0.005), Tmax (p<0.001) 및 SLR (p=0.003)은 재발이 있었던 환자와 재발하지 않은 환자에서 유의한 차이를 보였으나, 다른 특성은 차이가 없었다.As a result, age (p=0.022), histopathology (p=0.037), AJCC stage (p <0.001), adjuvant chemotherapy (p <0.001), erythrocyte volume fraction (p=0.014), PLR (p<0.001), CRP (p=0.005), T max (p<0.001) and SLR (p=0.003) showed significant differences between patients with recurrence and those without recurrence, but other characteristics were not different.
특히, SLR이 통계적으로 유의한 상관관계를 나타내 예측 인자 후보로 선정하고 이후 분석을 수행하였다.In particular, SLR showed a statistically significant correlation, and was selected as a predictor candidate and then analyzed.
(n=134)gun
(n=134)
(No Recurrence) (n=115)No recurrence
(No Recurrence) (n=115)
분화(Differentiated), 유두(papillary) 또는 관상 선암(tubular adenocarcinoma). 미분화(Undifferentiated), 저분화(poorly differentiated) 또는 미분화 선암 (undifferentiated adenocarcinoma), 또는 반지세포암종(signet ring cell carcinoma) * p<0.05Differentiated, papillary or tubular adenocarcinoma. Undifferentiated, poorly differentiated or undifferentiated adenocarcinoma, or signet ring cell carcinoma * p< 0.05
2-2. 무-재발 생존율 (RFS, recurrence-free survival) 예측을 위한 예후 인자 도출2-2. Derivation of prognostic factors for prediction of recurrence-free survival (RFS)
평균 34.5±21.8 개월(범위 6.5-74.8)의 추적 관찰 기간 동안, 19 명의 환자 (14.1 %)에서 재발이 관찰되었고, 115명의 환자(85.9 %)가 재발없이 생존하였다.During the mean follow-up period of 34.5±21.8 months (range 6.5-74.8), recurrence was observed in 19 patients (14.1%) and 115 patients (85.9%) survived without recurrence.
연속 변수에 대한 최적 cutoff 값은 ROC 분석에 의해 결정되었고, 다음과 같다: The optimal cutoff value for the continuous variable was determined by ROC analysis and is as follows:
적혈구 용적률(Hematocrit) 36.9%;Hematocrit 36.9%;
PLR(platelet to lymphocyte ratio) 10.1;Platelet to lymphocyte ratio (PLR) 10.1;
NLR(neutrophil to lymphocyte ratio) 1.92;Neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) 1.92;
CRP(C-reactive protein) 12.65mg/L;C-reactive protein (CRP) 12.65mg/L;
Tmax 3.37; T max 3.37;
Smax 2.5; 및S max 2.5; And
SLR 86.97.SLR 86.97.
단변량 Kaplan-Meier 및 Cox 회귀 분석 결과, 적혈구 용적률 (p<0.001), PLR (p=0.034), NLR (p=0.021), AJCC 병기 (p<0.001), 보조 화학 요법 (p<0.001) 및 Tmax (p=0.004) 및 SLR (p=0.005)이 GC의 재발에 대한 유의한 예후 인자임을 확인하였다. 자세한 데이터는 하기 표 2에 나타내었다.Univariate Kaplan-Meier and Cox regression analysis results, hematocrit (p<0.001), PLR (p=0.034), NLR (p=0.021), AJCC stage (p<0.001), adjuvant chemotherapy (p<0.001), and It was confirmed that T max (p=0.004) and SLR (p=0.005) were significant prognostic factors for recurrence of GC. Detailed data are shown in Table 2 below.
SLR 86.97 초과 그룹의 27.3%에서 재발하였으며, 평균 무-재발 생존기간은 54.8 개월이었다. 반면, SLR 86.97 이하 그룹의 9.9 %에서 재발하였으며, 평균 무-재발 생존기간은 76.5 개월이었다. SLR 86.97 초과 그룹의 무-재발 생존기간이 SLR 86.97 이하 그룹의 무-재발 생존기간보다 유의하게 짧음을 확인하였다.Recurrence occurred in 27.3% of the SLR >86.97 group, and the average recurrence-free survival period was 54.8 months. On the other hand, recurrence occurred in 9.9% of the SLR 86.97 or lower group, and the average recurrence-free survival period was 76.5 months. It was confirmed that the recurrence-free survival period of the SLR greater than 86.97 group was significantly shorter than that of the SLR 86.97 or less group.
다변량 분석을 수행하기 전에, PLR과 NLR이 동일 선상에 있는 것으로 밝혀졌으므로 NLR만 다변량 모델에 포함되었다. AJCC 병기, 보조 화학 요법, 적혈구 용적률, Tmax는 긴 95% CI를 갖는 것으로 확인되었으며, 변수는 다변량 모델에 포함되지 않았다. Prior to performing the multivariate analysis, only NLR was included in the multivariate model as it was found that the PLR and NLR were collinear. AJCC stage, adjuvant chemotherapy, erythrocyte volume fraction, and T max were found to have a long 95% CI, and the variables were not included in the multivariate model.
NLR 및 SLR을 이용하여 다중 회귀 모델에 적용한 후 분석한 경우, SLR이 재발과 관련된 독립적인 예후 인자로 나타났다(p=0.018, HR=3.011, 95% CI=1.207-7.511). 이러한 SLR의 차이에 대한 대표적인 경우를 도 1에 나타내었다.When analyzed after applying to a multiple regression model using NLR and SLR, SLR was found to be an independent prognostic factor related to recurrence (p=0.018, HR=3.011, 95% CI=1.207-7.511). A representative case of the SLR difference is shown in FIG. 1.
예후가 다른 낮은 SLR(도 1A 내지 1C)과 높은 SLR(도 1D 내지 1F)의 대표적인 사례가 입증되었다. 각 SLR 그룹의 생존 곡선을 도 2A에 나타내었다.Representative cases of low SLR (Figures 1A-1C) and high SLR (Figures 1D-1F) with different prognosis have been demonstrated. The survival curve of each SLR group is shown in Figure 2A.
hazard ratio)
(95% CI)Risk factor (Crude
hazard ratio)
(95% CI)
(95% CI)Adjusted hazard ratio
(95% CI)
(0.254-1.585)0.635
(0.254-1.585)
(0.349-2.100)0.856
(0.349-2.100)
(0.997-11.616)3.403
(0.997-11.616)
(6.289-81.505)a 22.641
(6.289-81.505) a
(3.909-35.146)a 11.721
(3.909-35.146) a
(2.106-16.201)a 5.841
(2.106-16.201) a
(1.231-7.759)3.090
(1.231-7.759)
(0.990-6.513)2.540
(0.990-6.513)
(1.195-6.990)c 2.890
(1.195-6.990) c
(1.524-17.931)5.227
(1.524-17.931)
(0.685-4.156)1.687
(0.685-4.156)
(1.366-8.359)3.379
(1.366-8.359)
(1.207-7.511)3.011
(1.207-7.511)
로그-순위 테스트의 단변량 p 값 및 Cox 비례 회귀 분석의 HR(hazard ratios).a 이 변수는 단변량 수준에서는 유의하나, 95% CI의 긴 범위로 인해 다변수 모델에 포함되지 않았다.The univariate p-value of the log-rank test and the hazard ratios (HR) of the Cox proportional regression analysis. a This variable is significant at the univariate level, but was not included in the multivariate model due to the long range of 95% CI.
b HR 및 95% CI는 각 그룹의 사례 수가 적기 때문에 계산할 수 없었다. b HR and 95% CI could not be calculated due to the small number of cases in each group.
c 이 변수는 단변량 수준에서는 유의하나, 공선성(PLR과 NLR 사이) 때문에 다변수 모델에 포함되지 않았다. c This variable was significant at the univariate level, but was not included in the multivariate model due to its collinearity (between PLR and NLR).
* p<0.05 * p< 0.05
2-3. 전체 생존율 (OS, overall survival) 예측을 위한 예후 인자2-3. Prognostic factors for predicting overall survival (OS)
평균 35.0±21.5 (범위, 6.5-74.8)개월 동안 12 명의 환자(8.9 %)가 GC로 사망하였다. Kaplan-Meier 분석 결과, 적혈구 용적률(p=0.002), NLR (p=0.040), AJCC 병기 (p<0.001), 보조 화학 요법 (p<0.001), Tmax(p=0.005) 및 SLR (p=0.016)이 OS에 대한 유의한 예후 인자임을 확인하였다. 상세한 데이터는 하기 표 3에 나타내었다. Twelve patients (8.9%) died of GC over a mean 35.0±21.5 (range, 6.5-74.8) months. Kaplan-Meier analysis results, erythrocyte volume fraction (p=0.002), NLR (p=0.040), AJCC stage (p<0.001), adjuvant chemotherapy (p<0.001), T max (p=0.005) and SLR (p= 0.016) was confirmed to be a significant prognostic factor for OS. Detailed data are shown in Table 3 below.
SLR 86.97 초과 그룹은 18.2%가 사망하였으며, 평균 생존기간은 60.1 개월이었다. 반면, SLR 86.97 이하 그룹은 5.9%가 사망하였으며, 평균 생존기간은 79.3 개월이었다. SLR 86.97 초과 그룹의 생존기간이 SLR 86.97 이하 그룹의 생존기간보다 유의하게 짧음을 확인하였다.In the SLR >86.97 group, 18.2% died and the average survival time was 60.1 months. On the other hand, 5.9% of the SLR group below 86.97 died, and the average survival time was 79.3 months. It was confirmed that the survival period of the group above SLR 86.97 was significantly shorter than that of the group below SLR 86.97.
각 SLR 그룹의 생존 곡선은 도 2B에 나타내었다.The survival curve of each SLR group is shown in Figure 2B.
hazard ratio)
(95% CI)Risk factor (Crude
hazard ratio)
(95% CI)
(0.145-1.608)0.482
(0.145-1.608)
(0.292-2.764)0.898
(0.292-2.764)
(0.765-15.664)3.462
(0.765-15.664)
(6.405-428.125) 52.364
(6.405-428.125)
(4.244-251.288) 32.656
(4.244-251.288)
(1.839-24.784) 6.752
(1.839-24.784)
(1.126-11.899)3.660
(1.126-11.899)
(1.011-9.020)3.020
(1.011-9.020)
(1.450-86.183)11.179
(1.450-86.183)
(0.670-5.971)2.0
(0.670-5.971)
(1.413-12.616)4.221
(1.413-12.616)
로그-순위 테스트의 단변량 p 값 및 Cox 비례 회귀 분석의 HR(hazard ratios).a HR 및 95% CI는 각 그룹의 사례 수가 적기 때문에 계산할 수 없었다.The univariate p-value of the log-rank test and the hazard ratios (HR) of the Cox proportional regression analysis. a HR and 95% CI could not be calculated due to the small number of cases in each group.
* p<0.05 * p< 0.05
2-4. 위암 환자의 재발과 비장-간 2-4. Recurrence and spleen-liver in patients with gastric cancer 1818 F-FDG 섭취비F-FDG intake ratio
고-SLR 환자의 경우, 약 27.3%에서 재발이 있었던 반면, 저-SLR 환자는 9.9%만이 재발을 경험하였다. 상기 12명의 환자를 대상으로 OS에 관해서는 고-SLR 환자의 18.2%가 GC로 사망하였으며, 저-SLR 환자의 5.9%만이 GC로 사망하였다. 또한, SLR은 혈장 적혈구 용적률, PLR 및 Tmax와 유의한 관련이 있었다.In the case of high-SLR patients, about 27.3% experienced recurrence, whereas only 9.9% of low-SLR patients experienced recurrence. Regarding OS, 18.2% of high-SLR patients died of GC, and only 5.9% of low-SLR patients died of GC. In addition, SLR was significantly associated with plasma erythrocyte volume ratio, PLR and Tmax.
즉, SLR은 재발에 대한 유의한 예측인자이며 이러한 SLR의 차이에 대한 대표적인 경우인 도 1의 환자례를 통해 입증되었다.That is, SLR is a significant predictor of recurrence, and it was proved through the patient case of FIG. 1, which is a representative case for the difference in SLR.
구체적으로, 도 1A 내지 C는 위암을 진단받은 53세 여성의 FDG PET/CT 이미지를 나타낸 것으로, 비장에서의 FDG 섭취량보다 간에서의 FDG 섭취량이 낮은 수준인 것을 확인할 수 있다. 이를 기반으로 SLR을 계산한 결과, 86.97보다 낮은 수준인 55.87으로 나타났고, 최종적으로 이 환자는 48.9 개월의 추적 관찰 기간 동안 재발이 일어나지 않았다.Specifically, FIGS. 1A to C show FDG PET/CT images of a 53-year-old woman diagnosed with gastric cancer, and it can be seen that the FDG intake in the liver is at a lower level than the FDG intake in the spleen. As a result of calculating SLR based on this, it was found to be 55.87, which is lower than 86.97, and finally, this patient did not recur during the follow-up period of 48.9 months.
또한, 도 1D 내지 F는 위암을 진단받은 57세 남성 환자의 FDG PET/CT 이미지를 나타낸 것으로, 비장에서의 FDG 섭취량보다 간에서의 FDG 섭취량이 높은 수준인 것을 확인할 수 있다. 이를 기반으로 SLR을 계산한 결과, 86.97보다 높은 수준인 123.31로 나타났고, 최종적으로 이 환자는 9.1 개월 후 복막 재발이 있었고 결국 13.2 개월 후에 사망하였다.In addition, FIGS. 1D to F show FDG PET/CT images of a 57-year-old male patient diagnosed with gastric cancer, and it can be seen that the FDG intake in the liver is higher than the FDG intake in the spleen. As a result of calculating SLR based on this, it was found to be 123.31, which is higher than 86.97. Finally, this patient had peritoneal recurrence after 9.1 months and eventually died after 13.2 months.
따라서, 확산성 비장 FDG 섭취(Diffuse splenic FDG uptake)가 매개 변수와의 유의한 관계임을 고려하면 바이오 마커로서의 가능성을 가지며, 예후 인자로서 확산성 비장 FDG 섭취의 유의성은 종양 재발에서 중요한 역할을 나타낸다.Therefore, considering that diffuse splenic FDG uptake has a significant relationship with parameters, it has the potential as a biomarker, and the significance of diffuse splenic FDG uptake as a prognostic factor indicates an important role in tumor recurrence.
종합적으로, 본 발명에 따른 FDG PET를 이용한 조직 이미지의 데이터를 이용한 비장-간 18F-FDG 섭취비(SLR)를 통해 위암의 예후를 유의하게 예측할 수 있고, 이러한 SLR은 위암 재발에 대한 독립적 예측인자임을 확인할 수 있다.Overall, spleen-liver 18 F-FDG using data of tissue images using FDG PET according to the present invention The intake ratio (SLR) can significantly predict the prognosis of gastric cancer, and it can be confirmed that this SLR is an independent predictor of gastric cancer recurrence.
Claims (8)
(a) 개체에 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체를 처리하는 단계;
(b) 비장 및 간에서 상기 포도당 또는 그의 유사체의 신호를 검출하는 단계;
(c) 상기 (b) 단계의 비장 및 간에서 검출된 포도당 또는 그의 유사체의 신호로부터 비장 및 간 각각에서의 포도당 또는 그의 유사체의 표준 흡수값(SUV, standardized uptake value)을 산출하는 단계; 및
(d) 상기 (c) 단계에서 산출된 비장 SUV를 간 SUV에 대해 정규화된 값(spleen to liver ratio, SLR)으로 산출하는 단계.
A method of providing information for predicting the prognosis of gastric cancer, including the following steps:
(a) treating the subject with detectable glucose or an analog thereof;
(b) detecting the signal of the glucose or its analog in the spleen and liver;
(c) calculating a standardized uptake value (SUV) of glucose or an analog thereof in the spleen and liver from signals of glucose or analogs thereof detected in the spleen and liver of step (b); And
(d) calculating the spleen SUV calculated in step (c) as a normalized value (spleen to liver ratio, SLR) for liver SUV.
상기 방법은 추가적으로 상기 (d) 단계에서 산출된 상기 개체의 SLR이 86.97 이상인 경우, 상기 개체의 위암 재발 위험이 높은 것으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법.
The method of claim 1,
The method further comprises determining that the individual has a high risk of recurrence of gastric cancer when the SLR of the individual calculated in step (d) is 86.97 or higher, the method of providing information for predicting the prognosis of gastric cancer. .
상기 개체는 위암 환자인 것을 특징으로 하는, 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법.
The method of claim 1,
The method of providing information for predicting the prognosis of gastric cancer, characterized in that the individual is a gastric cancer patient.
상기 포도당 유사체는 FDG (fluoro-2-deoxyglucose)인 것을 특징으로 하는, 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법.
The method of claim 1,
The glucose analogue is FDG (fluoro-2-deoxyglucose), characterized in that, information providing method for predicting the prognosis of gastric cancer.
상기 검출가능한 포도당 또는 그의 유사체는 동위원소로 표지된 것을 특징으로 하는, 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법.
The method of claim 1,
The method of providing information for predicting the prognosis of gastric cancer, characterized in that the detectable glucose or its analog is labeled with an isotope.
상기 동위원소는 18F, 11C, 15O 및 13N로 이루어진 군으로부터 선택되는 1 종인 것을 특징으로 하는, 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법.
The method of claim 5,
The isotope is 18 F, 11 C, 15 O and 13 N, characterized in that one selected from the group consisting of, information providing method for predicting the prognosis of gastric cancer.
상기 (b) 단계의 신호 검출은 단층촬영(tomography)을 통해 수행하는 것을 특징으로 하는, 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법.
The method of claim 1,
The signal detection in step (b) is performed through tomography, the method of providing information for predicting the prognosis of gastric cancer.
상기 단층 촬영은 양전자 방출 단층촬영(positron emission tomography: PET), 컴퓨터 단층촬영(computed tomography: CT), 단일 광자 방출 단층촬영(single photon emission computed tomography: SPECT), 또는 이들의 조합인 것을 특징으로 하는, 위암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법.
The method of claim 7,
The tomography is characterized in that the tomography is positron emission tomography (PET), computed tomography (CT), single photon emission computed tomography (SPECT), or a combination thereof. , Method of providing information for predicting the prognosis of gastric cancer.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190048523A KR102219635B1 (en) | 2019-04-25 | 2019-04-25 | Method for Providing the Information for Predicting of gastric cancer prognosis |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190048523A KR102219635B1 (en) | 2019-04-25 | 2019-04-25 | Method for Providing the Information for Predicting of gastric cancer prognosis |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20200124973A true KR20200124973A (en) | 2020-11-04 |
| KR102219635B1 KR102219635B1 (en) | 2021-02-23 |
Family
ID=73571098
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020190048523A KR102219635B1 (en) | 2019-04-25 | 2019-04-25 | Method for Providing the Information for Predicting of gastric cancer prognosis |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102219635B1 (en) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200011843A (en) * | 2018-07-25 | 2020-02-04 | 가톨릭대학교 산학협력단 | Angiogenesis target constrast medium and a method for producing the same |
| KR20200080626A (en) * | 2018-12-27 | 2020-07-07 | 연세대학교 산학협력단 | Method for providing information of lesion diagnosis and device for providing information of lesion diagnosis using the same |
-
2019
- 2019-04-25 KR KR1020190048523A patent/KR102219635B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200011843A (en) * | 2018-07-25 | 2020-02-04 | 가톨릭대학교 산학협력단 | Angiogenesis target constrast medium and a method for producing the same |
| KR20200080626A (en) * | 2018-12-27 | 2020-07-07 | 연세대학교 산학협력단 | Method for providing information of lesion diagnosis and device for providing information of lesion diagnosis using the same |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Hai-Jeon Yoon 외, Prognostic value of diffuse splenic FDG uptake on PET/CT in patients with gastric cancer. 2018.4.26 공개 * |
| Sang Yoon Kim 외, Diffuse splenic FDG uptake is predictive of clinical outcomes in patients with rectal cancer. (2019) 9:1313, 2019.2.4 공개 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102219635B1 (en) | 2021-02-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Xu et al. | Metabolic tumour burden assessed by 18 F-FDG PET/CT associated with serum CA19-9 predicts pancreatic cancer outcome after resection | |
| Delbeke et al. | Optimal interpretation of FDG PET in the diagnosis, staging and management of pancreatic carcinoma | |
| Wang et al. | Evidence based imaging strategies for solitary pulmonary nodule | |
| Lu et al. | A novel preoperative skeletal muscle measure as a predictor of postoperative complications, long-term survival and tumor recurrence for patients with gastric cancer after radical gastrectomy | |
| Li et al. | Prognostic value of metabolic indices and bone marrow uptake pattern on preoperative 18F–FDG PET/CT in pediatric patients with neuroblastoma | |
| Jin et al. | Serum alkaline phosphatase predicts survival outcomes in patients with skeletal metastatic nasopharyngeal carcinoma | |
| Odawara et al. | Tumor response to neoadjuvant chemotherapy in patients with esophageal cancer assessed with CT and FDG-PET/CT–RECIST 1.1 vs. PERCIST 1.0 | |
| Wang et al. | The combination of CA125 and NSE is useful for predicting liver metastasis of lung cancer | |
| JP2019144254A (en) | Identifying lethal prostate cancers from elevated psma | |
| Billè et al. | The Prognostic Significance of Maximum Standardized Uptake Value of Primary Tumor in Surgically Treated Non–Small-Cell Lung Cancer Patients: Analysis of 413 Cases | |
| Kitajima et al. | Response to neoadjuvant chemotherapy for breast cancer judged by PERCIST–multicenter study in Japan | |
| Supiot et al. | Evaluation of tumor hypoxia prior to radiotherapy in intermediate-risk prostate cancer using 18F-fluoromisonidazole PET/CT: a pilot study | |
| Li et al. | Prediction of tumor response after neoadjuvant chemoradiotherapy in rectal cancer using 18 fluorine-2-deoxy-D-glucose positron emission tomography–computed tomography and serum carcinoembryonic antigen: a prospective study | |
| Sun et al. | Metabolic tumor burden on postsurgical PET/CT predicts survival of patients with gastric cancer | |
| Shi et al. | Diagnostic value of volume-based fluorine-18-fluorodeoxyglucose PET/CT parameters for characterizing thyroid incidentaloma | |
| Essler et al. | Prognostic value of [18F]-fluoro-deoxy-glucose PET/CT, S100 or MIA for assessment of cancer-associated mortality in patients with high risk melanoma | |
| Lee et al. | Diagnostic value of integrated 18F-fluoro-2-deoxyglucose positron emission tomography/computed tomography in recurrent epithelial ovarian cancer: accuracy of patient selection for secondary cytoreduction in 134 patients | |
| Sabaté-Llobera et al. | Differences on metabolic behavior between intra and extrahepatic cholangiocarcinomas at 18 F-FDG–PET/CT: prognostic implication of metabolic parameters and tumor markers | |
| Lv et al. | Application of dynamic 18F-FDG PET/CT for distinguishing intrapulmonary metastases from synchronous multiple primary lung cancer | |
| González de Aledo-Castillo et al. | Cell-free DNA concentration and fragment size fraction correlate with FDG PET/CT-derived parameters in NSCLC patients | |
| KR102219635B1 (en) | Method for Providing the Information for Predicting of gastric cancer prognosis | |
| Jung et al. | Post-treatment 18F-FDG PET/CT for predicting survival and recurrence in patients with advanced-stage head and neck cancer undergoing curative surgery | |
| Kitajima et al. | 18 Early assessment of tumor response using F-FDG PET/CT after one cycle of systemic therapy in patients with recurrent and metastatic breast cancer | |
| Dendl et al. | Positive multifocal PSMA PET/CT in a patient with prostate cancer and follicular lymphoma | |
| Li et al. | Association between bone marrow fluorodeoxyglucose uptake and recurrence after curative surgical resection in patients with T1–2N0M0 lung adenocarcinoma: A retrospective cohort study |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |