RU2658047C1 - Method of estimation of risk of recurrency of ovarian cancer - Google Patents

Method of estimation of risk of recurrency of ovarian cancer Download PDF

Info

Publication number
RU2658047C1
RU2658047C1 RU2017116199A RU2017116199A RU2658047C1 RU 2658047 C1 RU2658047 C1 RU 2658047C1 RU 2017116199 A RU2017116199 A RU 2017116199A RU 2017116199 A RU2017116199 A RU 2017116199A RU 2658047 C1 RU2658047 C1 RU 2658047C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
add
ovarian cancer
tumor
recurrence
risk
Prior art date
Application number
RU2017116199A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Айгуль Рафисовна Савинова
Ильгиз Габдуллович Гатауллин
Раис Рафисович Шакиров
Original Assignee
Государственное автономное учреждение здравоохранения "Республиканский клинический онкологический диспансер Министерства здравоохранения Республики Татарстан"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное автономное учреждение здравоохранения "Республиканский клинический онкологический диспансер Министерства здравоохранения Республики Татарстан" filed Critical Государственное автономное учреждение здравоохранения "Республиканский клинический онкологический диспансер Министерства здравоохранения Республики Татарстан"
Priority to RU2017116199A priority Critical patent/RU2658047C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2658047C1 publication Critical patent/RU2658047C1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention relates to the field of medicine, in particular oncology, and discloses a method for estimating the risk of recurrence of ovarian cancer in patients after completion of combination therapy. Method includes a cytoreductive surgery and a chemotherapy based on platinum drugs, calculating the probability value by the formula, determined with the help of logistic regression, taking into account the level of the HE-4 oncomarker after the end of first-line chemotherapy, tumor histotypes, category and subcategory of the tumor stage.
EFFECT: method is high sensitive and specific, allows to carry out the forecast of repeated cancer growth up to the clinical appearance of relapse, to optimize the diagnostic algorithm and to take treatment-and-prophylactic steps well-timed.
1 cl, 3 tbl, 1 dwg, 3 ex

Description

Изобретение относится к области медицины, а именно к онкологии, и предназначено для диагностики доклинической манифестации рецидива рака яичников после проведенного радикального лечения.The invention relates to medicine, namely to Oncology, and is intended for the diagnosis of preclinical manifestation of recurrence of ovarian cancer after radical treatment.

С одной стороны, рак яичников - не самая распространенная онкопатология в мире (седьмое место среди восемнадцати самых распространенных раковых заболеваний в мире) и не самая агрессивная (возникает и растет в основном в пределах брюшной полости, характеризуется относительной «неинвазивностью» с поздним вовлечением ретроперитонеальных лимфоузлов), с другой стороны, рак яичников является одним из главных «онкологических убийц» женского населения в XXI веке: первое место среди смертности от онкогинекологических заболеваний и пятое место среди смертности женского населения по причине онкопатологии (Kensler T.W., Spira A., Garber J.E. et al. / Transformingcancerpreventionthrobghprecisionmedicineandimmune-oncology. // Cancer Prev Res (Phila). - 2016. - 9 (1). - P. 2-10; Winham S.J., Pirie A., Chen Y.A. et al. / Investigation of exomic variants associated with overall survival in ovarian cancer // Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. - 2016. - V. 1 - Epub ahead of print). Проблема высокой смертности при раке яичников объясняется многими факторами, важнейшими из которых являются диагностика на запущенных стадиях и высокий риск рецидивирования. По некоторым данным (Винокуров В.Л. / Рак шейки матки, тела матки и яичников: итоги и перспективы в ЦНИИРРИ Минздрава РФ. // Вопр. онкол. - 2003. - №9. - С. 656-663), при раке яичников после рецидивов в течение трех лет умирают все больные. При этом следует отметить возраст больных раком яичников: из 192 больных - 62,5% в возрасте до 60 лет, 20,2% - до 45 лет, и 9,8% - до 40 лет.On the one hand, ovarian cancer is not the most common oncopathology in the world (seventh among the eighteen most common cancers in the world) and not the most aggressive (occurs and grows mainly within the abdominal cavity, is characterized by relative “non-invasiveness” with late involvement of retroperitoneal lymph nodes ), on the other hand, ovarian cancer is one of the main “oncological killers” of the female population in the 21st century: the first place among mortality from oncogynecological diseases and the fifth place with among the mortality of the female population due to cancer pathology (Kensler TW, Spira A., Garber JE et al. / Transformingcancerpreventionthrobghprecisionmedicineandimmune-oncology. // Cancer Prev Res (Phila). - 2016. - 9 (1). - P. 2-10; Winham SJ, Pirie A., Chen YA et al. / Investigation of exomic variants associated with overall survival in ovarian cancer // Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. - 2016 .-- V. 1 - Epub ahead of print). The problem of high mortality in ovarian cancer is due to many factors, the most important of which are diagnosis at advanced stages and a high risk of recurrence. According to some reports (Vinokurov V.L. / Cancer of the cervix, uterus and ovary: results and prospects at the Central Research Institute of Radiotherapy of the Ministry of Health of the Russian Federation. // Issue of Oncol. - 2003. - No. 9. - P. 656-663), with cancer ovaries after relapse within three years, all patients die. At the same time, the age of patients with ovarian cancer should be noted: out of 192 patients, 62.5% are under the age of 60 years, 20.2% are under the age of 45, and 9.8% are under the age of 40.

Раннее выявление рецидивов дает возможность проведения вторичных циторедуктивных операций в сочетании с различными схемами химиотерапии, что, по данным некоторых авторов, увеличивает выживаемость пациентов до 47% (Poskus E., Strupas K., Guschin V., Sugarbaker P.H. / Cytoreductivesurgeryand HIPEC intheBalticStates: anintemationalscientificworkshopwithlivesurgery // Viszeralmedizin. - 2014. - 30. - P. 353-359).The early detection of relapses makes it possible to conduct secondary cytoreductive operations in combination with various chemotherapy regimens, which, according to some authors, increases patient survival by up to 47% (Poskus E., Strupas K., Guschin V., Sugarbaker PH / Cytoreductivesurgeryand HIPEC intheBalticStates: anintemationalscientificeryery // Viszeralmedizin. - 2014 .-- 30 .-- P. 353-359).

В настоящее время, после завершения комбинированной терапии первой линии, все пациенты находятся под динамическим наблюдением, включающим обследование каждые три месяца в течение первых двух лет, раз в четыре месяца в течение третьего года, и один раз в шесть месяцев в течение четвертого, пятого годов и далее до прогрессирования. План обследования включает: определение уровня онкомаркера СА-125 (cancerantigen - раковый антиген), инструментальное обследование (ультразвуковое исследование (УЗИ) и компьютерную томографию (КТ), позитронно-эмиссионную компьютерную томографию (ПЭТ КТ), маммографию и сцинтиграфию (по показаниям). Подобный алгоритм действий, без стратификации пациентов относительно риска развития рака яичников, не только неэффективен в плане своевременной диагностики рецидивов и лишает возможности индивидуализировать лечение рака яичников в зависимости от первичных характеристик опухоли, но и приводит к неоправданным затратам со стороны государства.Currently, after completion of the first-line combination therapy, all patients are under dynamic observation, including examination every three months for the first two years, once every four months for the third year, and once every six months for the fourth, fifth years and further to progression. The examination plan includes: determination of the level of tumor marker CA-125 (cancerantigen - cancer antigen), instrumental examination (ultrasound (ultrasound) and computed tomography (CT), positron emission computed tomography (PET CT), mammography and scintigraphy (as indicated). Such an algorithm of actions, without stratification of patients regarding the risk of developing ovarian cancer, is not only ineffective in terms of the timely diagnosis of relapse and makes it impossible to individualize the treatment of ovarian cancer depending on the primary characteristics of the tumor, but also leads to unjustified costs from the state.

В связи с вышесказанным, возникает необходимость разработки и интегрирования в систему здравоохранения алгоритма оценки риска рецидивирования рака яичников для своевременного прогнозирования вероятности рецидивирования опухоли.In connection with the foregoing, there is a need to develop and integrate into the healthcare system an algorithm for assessing the risk of ovarian cancer recurrence in order to timely predict the likelihood of tumor recurrence.

Одним из подходов прогнозирования рецидива рака яичников основан на оценке морфологических характеристик первичной опухоли.One approach to predicting recurrence of ovarian cancer is based on an assessment of the morphological characteristics of the primary tumor.

Известен способ прогнозирования рецидива рака яичников, характеризующийся тем, что в опухолевой ткани яичников определяют долю клеток в S фазе клеточного цикла, при значении этого показателя менее 15,9% прогнозируют благоприятный исход, а при значении этого показателя более 15,9% прогнозируют неблагоприятный исход (RU 2530556 С1, 10.10.2014).A known method for predicting the recurrence of ovarian cancer, characterized in that the proportion of cells in the S phase of the cell cycle is determined in the ovarian tumor tissue, with a value of this indicator less than 15.9%, a favorable outcome is predicted, and with a value of this indicator more than 15.9%, an unfavorable outcome is predicted (RU 2530556 C1, 10/10/2014).

В патенте (RU 2299018 С1, 20.05.2007) описан способ прогнозирования продолжительности безрецидивного периода у больных серозным раком яичников по оценке морфологических параметров опухоли: степень дифференцировки опухоли в баллах (X1): при низкой степени дифференцировки - 1 балл, при умеренной - 2 балла, при высокой - 3 балла; площадь ядра раковой клетки в мкм (Х2), измеряемого окуляром-микрометром или анализатором телевизионного изображения; митотический индекс

Figure 00000001
(Х3), определяемый путем подсчета общего количества фигур деления на 1000 опухолевых клеток; удельную долю «летальных» форм митозов от общего количества (%) (Х4); количество свободных клеток на 10000 мкм площади стромы (Х5), определяемое анализатором телевизионного изображения; плотность васкуляризации (мкм2) на 1000 мкм2 площади стромы (Х6), определяемую при помощи анализатора телевизионного изображения, и срок наступления рецидива (Y) в месяцах определяют по формуле:The patent (RU 2299018 C1, 05.20.2007) describes a method for predicting the duration of a relapse-free period in patients with serous ovarian cancer by assessing the morphological parameters of the tumor: the degree of differentiation of the tumor in points (X1): with a low degree of differentiation - 1 point, with a moderate - 2 points , at high - 3 points; the area of the nucleus of a cancer cell in microns (X2), measured by an eyepiece-micrometer or a television image analyzer; mitotic index
Figure 00000001
(X3), determined by counting the total number of division patterns per 1000 tumor cells; specific share of “lethal” forms of mitoses from the total number (%) (X4); the number of free cells per 10,000 microns of the stroma area (X5), determined by the television image analyzer; the vascularization density (μm 2 ) per 1000 μm 2 of the stroma area (X6), determined using a television image analyzer, and the period of occurrence of relapse (Y) in months is determined by the formula:

Y(мес)=(-30,42)-12,31⋅Х1+0,04⋅Х2-1,61⋅Х3+1,41⋅Х4+1,13⋅Х5+1,29⋅Х6.Y (month) = (- 30.42) -12.31⋅X1 + 0.04⋅X2-1.61⋅X3 + 1.41⋅X4 + 1.13⋅X5 + 1.29⋅X6.

Близким к заявляемому техническому решению, на взгляд заявителя, является способ прогнозирования рецидива серозного рака яичников, описанный в (RU 2290078 С1, 27.12.2006). Прогноз наступления рецидива устанавливается на основании значения вероятности, вычисленной по формуле, определенной с помощью логистической регрессии. В формулу входит комбинация нескольких переменных, являющихся морфологическими параметрами опухоли, вероятность повторного роста определяют по формуле:Close to the claimed technical solution, in the opinion of the applicant, is a method for predicting the recurrence of serous ovarian cancer, described in (RU 2290078 C1, 12/27/2006). The prognosis of relapse is based on the probability value calculated by the formula determined using logistic regression. The formula includes a combination of several variables, which are morphological parameters of the tumor, the probability of re-growth is determined by the formula:

Figure 00000002
Figure 00000002

где X1 - площадь раковой клетки (мкм), измеряется окуляром-микрометром или анализатором телевизионного изображения, мкм2;where X1 is the area of the cancer cell (μm), measured by an eyepiece-micrometer or television image analyzer, μm 2 ;

Х2 - средняя плоидность ядер опухолевых клеток (с) измеряется фотометром в единицах количества наборов хромосом (с);X2 - the average ploidy of the nuclei of tumor cells (s) is measured by a photometer in units of the number of sets of chromosomes (s);

Х3 - интенсивность мечения р53 (балл):X3 - p53 tagging intensity (score):

отсутствие экспрессии р53 в опухолевых клетках - 0 баллов;lack of p53 expression in tumor cells - 0 points;

экспрессия р53 выявлена в 1-10% клеток - 1 балл;p53 expression was detected in 1-10% of cells - 1 point;

онкоген-супрессор р53 визуализируется в 11-50% клеток - 2 балла;the oncogen suppressor p53 is visualized in 11-50% of cells - 2 points;

р53 определяется в 51-100% раковых клеток - 3 балла;p53 is determined in 51-100% of cancer cells - 3 points;

Х4 - интенсивность мечения рецепторов эстрогена (балл):X4 - the intensity of the labeling of estrogen receptors (score):

отсутствие экспрессии рецепторов прогестерона в опухолевых клетках - 0 баллов;lack of expression of progesterone receptors in tumor cells - 0 points;

экспрессия рецепторов прогестерона выявлена в 1-10% клеток - 1 балл;progesterone receptor expression was detected in 1-10% of cells - 1 point;

рецепторы прогестерона визуализируется в 11-50% клеток опухоли - 2 балла;progesterone receptors visualized in 11-50% of tumor cells - 2 points;

рецепторы прогестерона определяется в 51-100% раковых клеток - 3 балла;progesterone receptors determined in 51-100% of cancer cells - 3 points;

Х5 - величина экспрессии PCNA (ядерного антигена пролиферирующих клеток), %, определяется по количеству PCNA - позитивных клеток в опухоли,X5 - expression value of PCNA (nuclear antigen of proliferating cells),%, determined by the number of PCNA - positive cells in the tumor,

при этом конечная переменная Y может принимать значения в диапазоне от 0 до 1,while the final variable Y can take values in the range from 0 to 1,

значения 0≤Y≤0,5 следует расценивать как показатель низкого риска возобновления опухолевого роста,values of 0≤Y≤0.5 should be regarded as an indicator of a low risk of resuming tumor growth,

в то время как 0,5<Y≤1 свидетельствует в пользу высокой вероятности рецидивирования.while 0.5 <Y≤1 suggests a high probability of recurrence.

Несмотря на некоторые преимущества метода, а именно, на возможность прогнозирования рецидива у пациента на основании морфологических характеристик и достаточно полный набор включенных переменных (площадь раковых клеток, плоидность ядер, экспрессия р53, экспрессия гормональных рецепторов и экспрессия PCNA), данная модель является сугубо морфологической и рассматривает характеристики опухоли по отдельности, не учитывая весь комплекс клинических факторов, таких как данные инструментальных методов исследований, особенности проведенной терапии первой линии, уровни онкомаркеров и т.д.Despite some advantages of the method, namely, the possibility of predicting relapse in a patient based on morphological characteristics and a fairly complete set of included variables (cancer cell area, nuclear ploidy, p53 expression, expression of hormonal receptors and PCNA expression), this model is purely morphological and examines the characteristics of the tumor separately, not taking into account the whole complex of clinical factors, such as data from instrumental research methods, features of the first line rapies, tumor marker levels, etc.

Наиболее близким к заявляемому техническому решению является способ прогнозирования рецидива серозного рака яичников, описанный в (Rizzuto I., Stavraka Ch., Chatterjee J. et al. / Risk of Ovarian Cancer Relapse Score. A Prognostic Algorithm to Predict Relapse Following Treatment for Advanced Ovarian Cancer // Int J Gynecol Cancer. - 2015. - V. 25 - P. 416-422). Прогноз наступления рецидива устанавливается на основании значения вероятности, вычисленной по формуле, определенной с помощью логистической регрессии. В конечную формулу, предложенную авторами, входит комбинация нескольких переменных, включающих стадию заболевания по FIGO (InternationalFederationofObstetricsandGynecology - международная федерация по акушерству и гинекологии), степень дифференцировки опухоли, результаты компьютерной томографии (КТ) после окончания химиотерапии первой линии и уровень онкомаркера СА-125 на момент первичного диагноза.Closest to the claimed technical solution is a method for predicting the recurrence of serous ovarian cancer, described in (Rizzuto I., Stavraka Ch., Chatterjee J. et al. / Risk of Ovarian Cancer Relapse Score. A Prognostic Algorithm to Predict Relapse Following Treatment for Advanced Ovarian Cancer // Int J Gynecol Cancer. - 2015 .-- V. 25 - P. 416-422). The prognosis of relapse is based on the probability value calculated by the formula determined using logistic regression. The final formula proposed by the authors includes a combination of several variables, including the stage of the disease according to FIGO (International Federation of Obstetrics and Gynecology - International Federation of Obstetrics and Gynecology), the degree of tumor differentiation, the results of computed tomography (CT) after first-line chemotherapy and the level of tumor marker CA-125 on moment of initial diagnosis.

Расчет риска рецидивирования проводят следующим образом. После постановки первичного диагноза «рак яичников» и госпитализации пациента в рамках стандартных обследований определяют уровень онкомаркера СА-125. Далее, при наличии соответствующих показаний проводят комбинированную терапию, включающую первичную циторедуктивную операцию, в некоторых случаях неоадъювантную химиотерапию и в обязательном порядке адъювантную химиотерапию на основе платиновых препаратов. После проведения первичной циторедуктивной операции, неоадъювантной (по показаниям) и адъювантной (в обязательном порядке) химиотерапии на основе платиновых препаратов проводят соответствующее патогистологическое исследование, по результатам которого проводят окончательное определение стадии опухоли по FIGO (http://www.uicc.org/sites/main/files/atomsfiles/TNM_7_FIGO_OVARY_2014.pdf). Образцами для патогистологического исследования служат ткани, удаленные в ходе первичной циторедуктивной операции (яичники, маточные трубы, матка, часть большого сальника и лимфоузлы). В зависимости от совокупности патогистологических и клинических данных (данные инструментальных исследований, УЗИ, КТ, остеосцинтиграфии, магниторезонансной томографии и др.) проводится стадирование опухоли по FIGO. Отнесение результатов исследований к определенной стадии опухоли приведено в таблице 1.The calculation of the risk of relapse is as follows. After the initial diagnosis of ovarian cancer and hospitalization of the patient, the level of the tumor marker CA-125 is determined within the framework of standard examinations. Further, in the presence of appropriate indications, combination therapy is carried out, including primary cytoreductive surgery, in some cases neoadjuvant chemotherapy and, without fail, adjuvant chemotherapy based on platinum drugs. After the initial cytoreductive surgery, neoadjuvant (according to indications) and adjuvant (without fail) chemotherapy based on platinum preparations, a corresponding histopathological study is carried out, according to the results of which the final stage of the tumor is determined according to FIGO (http://www.uicc.org/sites /main/files/atomsfiles/TNM_7_FIGO_OVARY_2014.pdf). Samples for a histopathological study are tissues removed during the initial cytoreductive surgery (ovaries, fallopian tubes, uterus, part of the greater omentum and lymph nodes). Depending on the totality of pathological and clinical data (instrumental studies, ultrasound, CT, osteoscintigraphy, magnetic resonance imaging, etc.), staging of the tumor is performed according to FIGO. The assignment of research results to a specific stage of the tumor is shown in table 1.

Кроме того определяют степень гистологической дифференцировки опухоли по четырехступенчатой системеIn addition, the degree of histological differentiation of the tumor by a four-stage system is determined

Grade 1 (G1) - высокодифференцированная,Grade 1 (G1) - highly differentiated,

Grade 2 (G2) - умереннодифференцированная,Grade 2 (G2) - moderately differentiated,

Grade 3 (G3) - низко дифференцированная,Grade 3 (G3) - low differential,

Grade 4 (G4) - недифференцированные опухоли.Grade 4 (G4) - undifferentiated tumors.

В данном исследовании, так как недифференцированные опухоли рассматривались как категория гистотипов, то в анализ были включены всего первые три типа гистотипов.In this study, since undifferentiated tumors were considered as a category of histotypes, only the first three types of histotypes were included in the analysis.

При определении гистологической степени злокачественности опухоли используется Ноттингемская система градирования, отражающая следующие признаки: степень полиморфизма клеток, гиперхромию ядер, митотическую активность, способность клеток к образованию различных структур (Silverberg SG. / Histopathologic grading of ovarian carcinoma: a reviewand proposal. // IntJGynecolPathol - 2000. - 19 (1). - P. 7-15).In determining the histological degree of tumor malignancy, the Nottingham gradation system is used, which reflects the following signs: the degree of cell polymorphism, nuclear hyperchromia, mitotic activity, and the ability of cells to form various structures (Silverberg SG. / Histopathologic grading of ovarian carcinoma: a reviewand proposal. // IntJGynecolPathol - 2000 .-- 19 (1). - P. 7-15).

После окончания последнего курса адъювантной химиотерапии проводят КТ-исследование органов малого таза на предмет наличия остаточной опухоли/опухолей. Все указанные данные пациента записываются, и после окончания последнего курса химиотерапии проводят расчет шкалы следующим образом. Для наглядности алгоритм оценки риска рецидивирования рака яичников по способу-прототипу представлен в таблице 2.After the end of the last course of adjuvant chemotherapy, a CT scan of the pelvic organs is carried out for the presence of a residual tumor / tumors. All these patient data are recorded, and after the end of the last chemotherapy course, the scale is calculated as follows. For clarity, the algorithm for assessing the risk of recurrence of ovarian cancer by the prototype method is presented in table 2.

Значение первоначальной константы определено при помощи логистической регрессии и составляет -2,8899 (Шаг А). При наличии остаточной опухоли/опухолей на КТ, к этой цифре прибавляют 2,9581, при отсутствии остаточной опухоли - 0 (Шаг В). Если уровень онкомаркера СА-125 на момент постановки первичного диагноза был выше 200 Ед/мл, то к полученной сумме прибавляют 1,0541, если нет, то 0 (Шаг С). При I стадии опухоли, определенной по FIGO, к полученной сумме добавляют 0, при II стадии - 0,8935, при III стадии - 1,8536, при IV стадии - 2,5540 (Шаг D). И наконец, при высокодифференцированной опухоли к полученной сумме добавляют 0, при умереннодифференцированной - 0,3122, при низкодифференцированной - 1,1800 (Шаг Е). После расчета суммы первоначальной константы и четырех указанных клинических и патологических характеристик, окончательное значение определяют по следующей формуле:The value of the initial constant was determined using logistic regression and is -2.8899 (Step A). If there is a residual tumor / tumors on CT, 2.951 are added to this figure, in the absence of a residual tumor - 0 (Step B). If the level of the tumor marker CA-125 at the time of the initial diagnosis was higher than 200 units / ml, then 1.0541 is added to the resulting amount, if not, then 0 (Step C). In stage I tumors, as determined by FIGO, 0 is added to the amount obtained, in stage II — 0.8935, in stage III — 1.8536, and stage IV — 2.5540 (Step D). And finally, with a highly differentiated tumor, 0 is added to the sum obtained, with a moderately differentiated tumor - 0.3122, and with a low-grade tumor - 1.1800 (Step E). After calculating the sum of the initial constant and the four indicated clinical and pathological characteristics, the final value is determined by the following formula:

Шкала ROVAR=1/(1+ехр(сумма шагов А-Е),Scale ROVAR = 1 / (1 + exp (sum of steps AE),

где ROVAR - riskofovariancancerrelapsescore - шкала риска рецидива рака яичников.where ROVAR is riskofovariancancerrelapsescore is the risk scale for ovarian cancer recurrence.

После расчета шкалы проводят разделение риска на низкий, умеренный и высокий, в зависимости от значения:After calculating the scale, risk is divided into low, moderate and high, depending on the value:

если полученное значение лежит в пределах 0-0,33, прогнозируют низкий риск рецидивирования опухоли;if the obtained value is in the range of 0-0.33, a low risk of tumor recurrence is predicted;

если полученное значение лежит в пределах 0,34-0,67, прогнозируют умеренный риск рецидивирования опухоли;if the obtained value is in the range of 0.34-0.67, a moderate risk of tumor recurrence is predicted;

если полученное значение ≥0,68, прогнозируют высокий риск рецидивирования опухоли.if the obtained value is ≥0.68, a high risk of tumor recurrence is predicted.

Предложенная шкала применима только к пациентам с раком яичников, которым была применена комбинированная терапия первой линии, включающей первичную циторедуктивную операцию и химиотерапию на основе платиновых препаратов, таким образом, описываемый способ подходит только для пациентов с диагнозом «рак яичников», которым была применена комбинированная терапия первой линии, включающей первичную циторедуктивную операцию и химиотерапию на основе платиновых препаратов.The proposed scale is applicable only to patients with ovarian cancer who were treated with first-line combination therapy, including primary cytoreductive surgery and chemotherapy based on platinum drugs, so the described method is only suitable for patients with a diagnosis of ovarian cancer who received combination therapy first line, including primary cytoreductive surgery and chemotherapy based on platinum drugs.

Неоспоримыми преимуществами предложенного способа являются широкий спектр клинико-морфологических характеристик, включенный в первоначальный набор анализа (степень дифференцировки, уровень онкомаркера СА-125 на момент постановки первичного диагноза, результаты КТ после окончания курса химиотерапии первой линии) и стратификация риска рецидивирования на низкий, умеренный и высокий, в зависимости от значения шкалы ROVAR. Однако в способе, выбранном в качестве прототипа, роль онкомаркеров рассматривается крайне узко (не рассматривается уровень онкомаркера НЕ-4 (humanepidimisantigen 4-антиген человеческого эпидидимиса). Кроме того не рассматривается роль ультразвукового исследования, которое в виду практичности и дешевизны исследования намного чаще проводится в российских клиниках по сравнению с КТ.The indisputable advantages of the proposed method are a wide range of clinical and morphological characteristics included in the initial analysis kit (degree of differentiation, level of tumor marker CA-125 at the time of initial diagnosis, CT results after completion of the first-line chemotherapy course) and stratification of the risk of recurrence to low, moderate and high, depending on the value of the ROVAR scale. However, in the method chosen as a prototype, the role of tumor markers is considered extremely narrowly (the level of the tumor marker HE-4 (humanepidimisantigen 4-antigen of human epididymis) is not considered. In addition, the role of ultrasound examination, which, in view of the practicality and cheapness of the study, is much more often carried out in Russian clinics compared to CT.

Задачей заявляемого изобретения является создание нового способа оценки риска рецидивирования рака яичников у пациентов после окончания комбинированной терапии первой линии, включающей циторедуктивную операцию и химиотерапию на основе платиновых препаратов, расширяющего ассортимент известных способов оценки риска рецидивирования рака яичников и позволяющего оценить риск рецидивирования рака яичников у пациентов более комплексно, чем в способе по прототипу, а также использовать вместо компьютерной томографии ультразвуковую диагностику, более практичную и легкую в использовании, и менее денежнозатратную.The objective of the invention is the creation of a new method for assessing the risk of recurrence of ovarian cancer in patients after completing first-line combination therapy, including cytoreductive surgery and chemotherapy based on platinum drugs, expanding the range of known methods for assessing the risk of recurrence of ovarian cancer and allowing to assess the risk of recurrence of ovarian cancer in patients more more complex than in the prototype method, and also use ultrasound diagnostics instead of computed tomography Ostik, more practical and easy to use, and less denezhnozatratnuyu.

Техническим результатом изобретения является использование дополнительных характеристик при прогнозировании наступления рецидива, устанавливаемого на основании значения вероятности, вычисленной по формуле, определенной с помощью логистической регрессии, а именно уровня онкомаркера НЕ-4 после окончания химиотерапии первой линии, гистотипа опухоли, а также не только категорий, но и подкатегорий стадии опухоли. Расширение спектра характеристик, используемых при прогнозировании наступления рецидива, позволяет более комплексно, разносторонне оценить риск рецидивирования рака яичников у пациентов. Также техническим результатом является использование ультразвуковой диагностики, которая хоть и уступает КТ в плане чувствительности и специфичности для диагностики образований в области малого таза, в то же время является более практичным и быстрым, не требует сложных технических навыков исследователя, а также специально оборудованного помещения и условий, как КТ, практически не сопровождается радиацией пациента, в связи с чем безопаснее, а также менее денежнозатратна.The technical result of the invention is the use of additional characteristics in predicting the onset of relapse, established on the basis of the probability value calculated by the formula determined using the logistic regression, namely the level of the tumor marker HE-4 after the end of chemotherapy of the first line, tumor histotype, and not only categories but also subcategories of the tumor stage. The expansion of the range of characteristics used in predicting the onset of relapse allows a more comprehensive, comprehensive assessment of the risk of recurrence of ovarian cancer in patients. The technical result is the use of ultrasound diagnostics, which although inferior to CT in terms of sensitivity and specificity for the diagnosis of formations in the pelvic area, is at the same time more practical and quick, does not require complex technical skills of the researcher, as well as a specially equipped room and conditions , like CT, is practically not accompanied by radiation from the patient, which is why it is safer and less costly.

Технический результат также состоит в реализации способа оценки риска рецидивирования рака яичников у пациентов после окончания комбинированной терапии первой линии, включающей циторедуктивную операцию и химиотерапию на основе платиновых препаратов по изобретению, способ включает:The technical result also consists in the implementation of a method for assessing the risk of recurrence of ovarian cancer in patients after completion of the first-line combination therapy, including cytoreductive surgery and chemotherapy based on platinum drugs according to the invention, the method includes:

определение стадии опухоли по FIGO,determination of the stage of the tumor according to FIGO,

определение степени дифференцировки опухоли,determination of the degree of tumor differentiation,

определение уровня онкомаркера СА-125 на момент первичного диагноза,determination of the level of tumor marker CA-125 at the time of the initial diagnosis,

выявление наличия остаточной опухоли (опухолей) после проведения терапии первой линии,detection of residual tumor (s) after first-line therapy,

расчет значения вероятности наступления рецидива по формуле, определенной с помощью логистической регрессии, с применением алгоритма, учитывающего определенные индивидуальные характеристики пациента,calculating the probability of a relapse on the basis of a formula determined using logistic regression using an algorithm that takes into account certain individual characteristics of the patient,

разделение риска на низкий, умеренный и высокий, в зависимости от полученного значения,division of risk into low, moderate and high, depending on the value obtained,

при которомat which

дополнительно определяют уровень онкомаркера НЕ-4 после окончания химиотерапии первой линии и гистотип опухоли,additionally determine the level of tumor marker HE-4 after the end of first-line chemotherapy and the histotype of the tumor,

выявление наличия остаточной опухоли (опухолей) после проведения терапии первой линии осуществляют методом ультразвуковой диагностики,the detection of residual tumors (tumors) after the first-line therapy is carried out by the method of ultrasound diagnosis,

расчет значения вероятности наступления рецидива осуществляют по представленному алгоритму:the calculation of the probability of relapse occurs according to the presented algorithm:

шаг А: значение первоначальной константы, определенное при помощи логистической регрессии, составляет -3,346;step A: the value of the initial constant, determined using logistic regression, is -3.346;

шаг В: к значению первоначальной константы прибавляют значение в зависимости от определенной по FIGO стадии рака яичников, учитывая не только категорию, но и подкатегорию стадии:step B: value is added to the value of the initial constant depending on the stage of ovarian cancer determined according to FIGO, taking into account not only the category, but also the subcategory of the stage:

при стадии IA прибавляют 0,at stage IA add 0,

при стадии IB прибавляют 0,621,at stage IB, 0.621 is added,

при стадии IC прибавляют 0,930,in stage IC, 0.930 is added,

при стадии IIA прибавляют 1,005,at stage IIA add 1.005,

при стадии IIB прибавляют 1,200,in stage IIB, 1,200 are added,

при стадии IIIA прибавляют 1,238,in stage IIIA add 1,238,

при стадии IIIB прибавляют 1,412,in stage IIIB, 1.412 is added,

при стадии IIIC прибавляют 1,503,at stage IIIC add 1,503,

при стадии IVA прибавляют 1,605,at stage IVA, 1.605 is added,

при стадии IVB прибавляют 1,637;in stage IVB, 1.637 is added;

шаг С: к полученной на шагах А-В сумме прибавляют значение в зависимости от определенного гистотипа опухоли:step C: to the amount obtained in steps A-B, the value is added depending on the specific histotype of the tumor:

в случае эндометроидного гистотипа прибавляют 0,in the case of endometroid histotype add 0,

светлоклеточного - прибавляют 0,3510,clear cell - add 0.3510,

муцинозного - прибавляют 0,5215,mucinous - add 0.5215,

недифференцированного - прибавляют 0,7900,undifferentiated - add 0.7900,

серозного - прибавляют 0,8600,serous - add 0.8600,

другого - прибавляют 0,4100;another - 0.4100 is added;

шаг D: к полученной на шагах А-С сумме прибавляют значение в зависимости от определенной степени дифференцировки опухоли:step D: to the amount obtained in steps AC, add a value depending on a certain degree of tumor differentiation:

в случае высокодифференцированной опухоли (G1) прибавляют 0,in the case of a highly differentiated tumor (G1) add 0,

умереннодифференцированной (G2) - прибавляют 0,583,moderately differentiated (G2) - add 0,583,

низко дифференцированной (G3) - прибавляют 1,342;low differentiated (G3) - add 1,342;

шаг Е: к полученной на шагах А-D сумме прибавляют значение в зависимости от наличия или отсутствия резидуальной ткани остаточной опухоли (опухолей), определенного методом УЗИ:step E: the value obtained in steps AD is added depending on the presence or absence of residual tissue of the residual tumor (s) determined by ultrasound:

при наличии прибавляют 2,5,if available add 2.5,

при отсутствии - прибавляют 0;in the absence - add 0;

шаг F: к полученной на шагах сумме А-Е прибавляют значение в зависимости от показателя уровня онкомаркера СА-125, определенного на момент постановки диагноза, до проведения комбинированной терапии:step F: add the value to the amount AE obtained in steps, depending on the level of the CA-125 tumor marker, determined at the time of diagnosis, before the combination therapy:

в случае, если показатель был <200 Ед/мл, прибавляют 0,in case the indicator was <200 U / ml, add 0,

если ≥200 Ед/мл - прибавляют 1,207;if ≥200 U / ml - add 1,207;

шаг G: к полученной на шагах A-F сумме прибавляют значение в зависимости от показателя уровня онкомаркера НЕ-4, определенного после проведения комбинированной терапии:step G: add to the amount obtained in steps A-F, depending on the level of tumor marker HE-4, determined after combination therapy:

в случае, если показатель был ≤35 пмоль/л, прибавляют 0,in case the indicator was ≤35 pmol / l, add 0,

если >35 пмоль/л - прибавляют 1,0479;if> 35 pmol / l - add 1,0479;

определяют значение индекса индивидуального риска рецидива рака яичниковпо следующей формуле:determine the index of individual risk of recurrence of ovarian cancer according to the following formula:

ИРРРЯ=1/(1+ехр(сумма шагов A-G)),IRRRYA = 1 / (1 + exp (sum of steps A-G)),

где ИРРРЯ - индекс индивидуального риска рецидива рака яичников;where IRRI is the index of individual risk of recurrence of ovarian cancer;

разделение риска на низкий, умеренный и высокий осуществляют в зависимости от полученного значения ИРРРЯ:risk division into low, moderate and high is carried out depending on the obtained value of the IRRRY:

если полученное значение ИРРРЯ находится в пределах 0-0,39, риск рецидивирования рака яичников оценивают как низкий;if the obtained value of the IRRI is in the range of 0-0.39, the risk of recurrence of ovarian cancer is assessed as low;

если полученное значение ИРРРЯ находится в пределах 0,40-0,85, риск рецидивирования рака яичников оценивают как умеренный;if the obtained value of the IRRI is in the range of 0.40-0.85, the risk of recurrence of ovarian cancer is assessed as moderate;

если полученное значение ИРРРЯ находится в пределах 0,86-1,00, риск рецидивирования рака яичников оценивают как высокий.if the obtained value of the IRRI is in the range of 0.86-1.00, the risk of recurrence of ovarian cancer is assessed as high.

Заявляемый способ оценки риска рецидивирования рака яичников у пациентов после окончания комбинированной терапии первой линии, включающей циторедуктивную операцию и химиотерапию на основе платиновых препаратов, осуществляют следующим образом. Как и способ по прототипу, заявляемый способ подходит исключительно для пациентов после окончания комбинированной терапии первой линии, включающей циторедуктивную операцию и химиотерапию на основе платиновых препаратов.The inventive method of assessing the risk of recurrence of ovarian cancer in patients after completing first-line combination therapy, including cytoreductive surgery and chemotherapy based on platinum drugs, is as follows. Like the prototype method, the claimed method is suitable exclusively for patients after the end of the first-line combination therapy, including cytoreductive surgery and platinum-based chemotherapy.

При оценке риска рецидивирования рака яичников используют шесть индивидуальных характеристик пациента:When assessing the risk of recurrence of ovarian cancer, six individual patient characteristics are used:

уровень онкомаркера СА-125 на момент первичного диагноза (до начала терапии),the level of tumor marker CA-125 at the time of the initial diagnosis (before therapy),

стадия опухоли по FIGO,FIGO tumor stage,

гистотип опухоли,tumor histotype,

степень дифференцировки опухоли,the degree of tumor differentiation,

наличие или отсутствие остаточной опухоли (опухолей) после проведения терапии первой линии, которое определяют методом УЗИ после проведения химиотерапии,the presence or absence of residual tumor (s) after first-line therapy, which is determined by ultrasound after chemotherapy,

и уровень онкомаркера НЕ-4 после окончания химиотерапии первой линии.and the level of tumor marker HE-4 after the end of first-line chemotherapy.

После постановки первичного диагноза «рак яичников» и госпитализации пациента в рамках стандартных обследований определяют уровень онкомаркера СА-125. При оценке активности СА-125 применялись критерии, определенные G.J. Rustin, М. Quinn, Т. Thigpen и соавторами и Международной Группой по Гинекологическим Карциномам (GCIG - GynecologicCancerlnterGroup) (2004), а также описанные в (Bast R.C. Jr., Klug T.L., St. John E. et al. / A radioimmunoassay using a monoclonal antibody to monitor the course of epithelial ovarian cancer // N. Engl. J. Med. - 1983. - V. 309 - P. 883-887). Далее, при наличии соответствующих показаний проводят комбинированную терапию, включающую первичную циторедуктивную операцию, неоадъювантную химиотерапию (при наличии показаний) и адъювантную химиотерапию (в обязательном порядке) на основе платиновых препаратов. После проведения первичной циторедуктивной операции проводят соответствующееAfter the initial diagnosis of ovarian cancer and hospitalization of the patient, the level of the tumor marker CA-125 is determined within the framework of standard examinations. When assessing the activity of CA-125, the criteria defined by G.J. were used. Rustin, M. Quinn, T. Thigpen et al. And the International Gynecological Cancer Group (GCIG - Gynecologic Cancerlnter Group) (2004), as well as those described in (Bast RC Jr., Klug TL, St. John E. et al. / A radioimmunoassay using a monoclonal antibody to monitor the course of epithelial ovarian cancer // N. Engl. J. Med. - 1983. - V. 309 - P. 883-887). Further, in the presence of appropriate indications, combination therapy is carried out, including primary cytoreductive surgery, neoadjuvant chemotherapy (if indicated) and adjuvant chemotherapy (without fail) based on platinum preparations. After the initial cytoreductive surgery, an appropriate

патогистологическое исследование, после чего проводят окончательное стадирование опухоли по FIGO (как в способе-прототипе), аналогично прототипу определяют степень гистологической дифференцировки опухоли по трехступенчатой системе (высоко дифференцированная, умеренно дифференцированная, низко и недифференцированная), а также определяют гистотип опухоли (Kurman RJ, Carcangiu ML, Herrington CS, et al. / WHOclassificationoftumoursoffemalereproductiveorgans. // Lyon: IARCPress, 2014). После окончания последнего курса адъювантной химиотерапии проводят УЗИ-исследование органов малого таза на предмет наличия остаточной опухоли (опухолей) с использованием любого аппарата трансвагинального ультразвукового исследования, например, Pentax (Тоукио, Япония), Toshiba (Токио, Япония), HitachiAloka (Токио, Япония), Philips (Амстердам, Нидерланды), а также определяют уровень онкомаркера НЕ-4 после окончания химиотерапии первой линии методом, описанным (Nolen B., Velikokhatnaya L., Marrangoni A. et al. / Serum biomarker panels for the discrimination of benign from malignant cases in patients with an adnexal mass // Gynecol. Oncol. - 2010. - V. 117 (3) - P. 440-445). Все указанные данные пациента записываются, и после окончания последнего курса химиотерапии проводят расчет индекса индивидуального риска рецидивирования рака яичников следующим образом. Для удобства восприятия алгоритм расчета указанного индекса приведен в таблице 3.pathological examination, after which the final staging of the tumor is carried out according to FIGO (as in the prototype method), similarly to the prototype, the degree of histological differentiation of the tumor according to a three-stage system (highly differentiated, moderately differentiated, low and undifferentiated) is determined, and the histotype of the tumor is determined (Kurman RJ, Carcangiu ML, Herrington CS, et al. / WHOclassificationoftumoursoffemalereproductiveorgans. // Lyon: IARCPress, 2014). After the end of the last course of adjuvant chemotherapy, an ultrasound examination of the pelvic organs is carried out for the presence of residual tumors (tumors) using any transvaginal ultrasound apparatus, for example, Pentax (Toukio, Japan), Toshiba (Tokyo, Japan), HitachiAloka (Tokyo, Japan) ), Philips (Amsterdam, Netherlands), and also determine the level of the HE-4 tumor marker after the end of first-line chemotherapy using the method described (Nolen B., Velikokhatnaya L., Marrangoni A. et al. / Serum biomarker panels for the discrimination of benign from malignant cases in patients with an adnexal mass // Gynecol. Oncol. - 2010 .-- V. 117 (3) - P. 440-445). All these patient data are recorded, and after the end of the last chemotherapy course, the individual risk index for ovarian cancer recurrence is calculated as follows. For convenience, the algorithm for calculating the specified index is shown in table 3.

Значение первоначальной константы определено при помощи логистической регрессиии составляет -3,346 (Шаг А).The value of the initial constant is determined using logistic regression and is -3.346 (Step A).

На шаге В к значению первоначальной константы прибавляют значение в зависимости от определенной по FIGO стадии рака яичников, причем учитывают не только категорию, но и подкатегорию:At step B, the value of the initial constant is added depending on the stage of ovarian cancer determined by FIGO, and not only the category, but also the subcategory, is taken into account:

при стадии IA прибавляют 0,at stage IA add 0,

при стадии IB - 0,621,at stage IB - 0.621,

при стадии IC - 0,930,at stage IC - 0.930,

при стадии IIA - 1,005,at stage IIA - 1.005,

при стадии IIB - 1,200,at stage IIB - 1,200,

при стадии IIIA - 1,238,at stage IIIA - 1.238,

при стадии IIIB - 1,412,at stage IIIB - 1.412,

при стадии IIIC - 1,503,at stage IIIC - 1,503,

при стадии IVA - 1,605,at stage IVA - 1,605,

при стадии IVB - 1,637.at stage IVB - 1,637.

На шаге С к полученной на шагах А-В сумме прибавляют значение в зависимости от определенного гистотипа опухоли:In step C, the value obtained in steps AB is added depending on the specific histotype of the tumor:

в случае эндометроидного гистотипа прибавляют 0,in the case of endometroid histotype add 0,

светлоклеточного - 0,3510,clear cell - 0.3510,

муцинозного - 0,5215,mucinous - 0.5215,

недифференцированного - 0,7900,undifferentiated - 0.7900,

серозного - 0,8600,serous - 0.8600,

другого - 0,4100.another - 0.4100.

На шаге D к полученной на шагах А-С сумме прибавляют значение в зависимости от определенной степени дифференцировки опухоли:In step D, the value obtained in steps AC is added depending on the degree of tumor differentiation:

в случае высоко дифференцированной опухоли (G1) прибавляют 0,in the case of a highly differentiated tumor (G1) add 0,

умеренно дифференцированной (G2) - 0,583,moderately differentiated (G2) - 0.583,

низкодифференцированной (G3) - 1,342.low grade (G3) - 1.342.

При наличии резидуальной ткани остаточной опухоли (опухолей), определенном методом УЗИ, к сумме, полученной на шагах A-D прибавляют 2,5, при отсутствии - 0 (Шаг Е).In the presence of residual tissue of residual tumor (s) determined by ultrasound, 2.5 is added to the amount obtained in steps A-D, and 0 in the absence (Step E).

На шаге F к сумме, полученной на шагах А-Е прибавляют 0, если уровень онкомаркера СА-125, определенный на момент постановки диагноза, до проведения комбинированной терапии был<200 Ед/мл, если ≥200 Ед/мл - 1,207.In step F, 0 is added to the sum obtained in steps AE if the level of the CA-125 tumor marker determined at the time of diagnosis was <200 U / ml before combination therapy if ≥200 U / ml - 1.207.

На шаге G к сумме, полученной на шагах A-F прибавляют 0, если уровень онкомаркера НЕ-4, определенный после проведения комбинированной терапии был ≤35 пмоль/л, если >35 пмоль/л, прибавляют 1,0479.In step G, 0 is added to the sum obtained in steps A-F if the HE-4 tumor marker determined after combination therapy was ≤35 pmol / L; if> 35 pmol / L, 1.0479 is added.

После расчета суммы первоначальной константы и шести указанных клинических и патологических характеристик окончательное значение индекса индивидуального риска рецидива рака яичников определяют по следующей формуле:After calculating the sum of the initial constant and the six indicated clinical and pathological characteristics, the final value of the index of individual risk of recurrence of ovarian cancer is determined by the following formula:

ИРРРЯ=1/(1+ехр(сумма шагов A-G)),IRRRYA = 1 / (1 + exp (sum of steps A-G)),

где ИРРРЯ - индекс индивидуального риска рецидива рака яичников.where IRRI is the index of individual risk of ovarian cancer recurrence.

Конечная переменная ИРРРЯ может принимать значения в диапазоне от 0 до 1, значения 0≤ИРРРЯ≤0,39 следует расценивать как показатель низкого риска возобновления опухолевого роста, 0,40<ИРРРЯ≤0,85 - умеренного, в то время как 0,86≤ИРРРЯ≤1,0 свидетельствует в пользу высокой вероятности рецидивирования.The final variable of the IRRRIA can take values in the range from 0 to 1, the values 0≤IRRRID≤0.39 should be regarded as an indicator of a low risk of resuming tumor growth, 0.40 <IRRRID≤0.85 - moderate, while 0.86 И HYDRRID 1 1.0 indicates a high probability of recurrence.

Таким образом после расчета индекса ИРРРЯ оценивают риск рецидива рака яичников как низкий, умеренный и высокий, в зависимости от значения полученного значения индекса ИРРРЯ:Thus, after calculating the IRRI index, the risk of ovarian cancer recurrence is assessed as low, moderate and high, depending on the value of the obtained value of the IRRI index:

если значение индекса ИРРРЯ в пределах 0-0,39, риск рецидивирования рака яичников оценивают как низкий;if the value of the IRRI index is in the range of 0-0.39, the risk of recurrence of ovarian cancer is assessed as low;

если значение индекса ИРРРЯ в пределах 0,40-0,85, риск рецидивирования рака яичников оценивают как умеренный;if the value of the IRRI index is in the range of 0.40-0.85, the risk of recurrence of ovarian cancer is assessed as moderate;

если значение индекса ИРРРЯ в пределах 0,86-1,0, риск рецидивирования рака яичников оценивают как высокий.if the value of the IRRI index is in the range of 0.86-1.0, the risk of recurrence of ovarian cancer is estimated as high.

Значение индекса ИРРРЯ может быть рассчитано вручную по вышеуказанному алгоритму. Для удобства оценки рецидивирования рака яичников и снижения временных затрат индекс ИРРРЯ может быть рассчитан с использованием специальных программ ЭВМ, например, программы для ЭВМ «Алгоритм оценки индивидуального риска рецидивирования рака яичников» ©, моментально рассчитывающей индекс ИРРРЯ после занесения в программу указанных выше шести индивидуальных показателей пациента.The value of the IRRRY index can be calculated manually according to the above algorithm. For the convenience of evaluating the recurrence of ovarian cancer and reducing time costs, the IRRR index can be calculated using special computer programs, for example, the computer program “Algorithm for assessing the individual risk of recurrence of ovarian cancer” ©, which instantly calculates the IRRR index after entering the above six individual indicators into the program the patient.

Для оценки достоверности заявляемого способа (Receiver-operating characteristic (ROC) plots: a fundamental evaluation tool in clinical medicine // Clinical Chemistry. - 1993 - 39 (8). - P. 561-577), а также для определения таких диагностических характеристик, как чувствительность и специфичность, проведены исследования 1103 пациентов (средний возраст: 60,26±14,38 лет; межквартильный размах: 51-72. В результате было выявлено, что AUC (areaunderthecurve - площадь под кривой) составил 0,761 (95% CI: 0,733-0,789), а так как при любом значении AUC>0,5 считается что классификатор (в данном случае индекс ИРРРЯ) классифицирует совокупность правильно, то приведенное значение AUC говорит о достоверности диагностического инструмента. Так же следует отметить, что чем ближе значение AUC к максимальному значению, т.е. к единице, тем выше достоверность теста. Низкий риск рецидивирования (при пороговом значении 0,39) был прогнозирован со специфичностью 25,5% (только у такого процента пациентов с низким риском за 5 лет был рецидив) и с чувствительностью 97%, умеренный риск рецидивирования (при пороговом значении 0,84) был прогнозирован со специфичностью 54% и с чувствительностью 74,5%, и соответственно высокий риск рецидивирования (при пороговом значении 0,996) был прогнозирован со специфичностью 98,2% (притаком значении у такого процента больных был рецидив) и с чувствительностью 6,3% (такое значение индекса было всего у 6,3% исследуемых).To assess the reliability of the proposed method (Receiver-operating characteristic (ROC) plots: a fundamental evaluation tool in clinical medicine // Clinical Chemistry. - 1993 - 39 (8). - P. 561-577), as well as to determine such diagnostic characteristics As sensitivity and specificity, 1103 patients were studied (average age: 60.26 ± 14.38 years; interquartile range: 51-72. As a result, it was found that the AUC (areaunderthecurve - area under the curve) was 0.761 (95% CI : 0.733-0.789), and since for any AUC value> 0.5 it is considered that the classifier (in this case, the IRRR index) classifies the population correctly , then the given AUC value indicates the reliability of the diagnostic tool.It should also be noted that the closer the AUC value to the maximum value, i.e. to unity, the higher the reliability of the test.The low risk of recurrence (with a threshold value of 0.39) was predicted with a specificity of 25.5% (only such a percentage of patients with a low risk for 5 years had a relapse) and with a sensitivity of 97%, a moderate risk of recurrence (with a threshold value of 0.84) was predicted with a specificity of 54% and with a sensitivity of 74.5 %, and accordingly high th the risk of recurrence (at a threshold value 0.996) is predictable with the specificity was 98.2% (pritakom value at such percentage of patients had a relapse), and with a sensitivity of 6.3% (a value of the index was only in 6.3% of subjects).

Изобретение иллюстрируется примерами конкретного выполнения.The invention is illustrated by examples of specific performance.

Пример 1.Example 1

Пациент Р., 45 л., диагноз - рак яичников T1aN0M0.Patient R., 45 L., diagnosed with ovarian cancer T 1a N 0 M 0 .

Проведена радикальная циторедуктивная операция, а также курс химиотерапии первой линии на основе платиновых препаратов.A radical cytoreductive surgery was performed, as well as a first-line chemotherapy course based on platinum drugs.

Определены:Defined by:

стадия рака яичника по FIGO - IA;FIGO - IA stage of ovarian cancer;

степень дифференцировки опухоли - умереннодифференцированная (G2);the degree of tumor differentiation is moderately differentiated (G2);

уровень СА-125 в крови на момент постановки первичного диагноза до начала лечения - 34 Ед/мл (определялся на анализаторе IMx «AbbotGmbHDiagnositka» (г. Висбаден, Германия); при оценке активности СА-125 применялись критерии, определенные G.J. Rustin, М. Quinn, Т. Thigpen и соавторами и Международной Группой по Гинекологическим Карциномам (GCIG - GynecologicCancerInterGroup) (2004), а также описанные B (Bast R.C. Jr., Klug T.L., St. John E. et al. / A radioimmunoassay using a monoclonal antibody to monitor the course of epithelial ovarian cancer // N. Engl. J. Med. - 1983. - V. 309 - P. 883-887));the level of CA-125 in the blood at the time of initial diagnosis before treatment was 34 U / ml (determined on an IMx analyzer AbbotGmbHDiagnositka (Wiesbaden, Germany); criteria used by GJ Rustin, M were used to evaluate the activity of CA-125 Quinn, T. Thigpen et al. And the International Gynecological Cancer Group (GCIG - GynecologicCancerInterGroup) (2004), as well as those described by B (Bast RC Jr., Klug TL, St. John E. et al. / A radioimmunoassay using a monoclonal antibody to monitor the course of epithelial ovarian cancer // N. Engl. J. Med. - 1983. - V. 309 - P. 883-887));

уровень НЕ-4 после адъювантнойхимиотерапии первой линии на основе платиновых препаратов - 19 пмоль/л (определялся методом, описанным в (Nolen B., Velikokhatnaya L., Marrangoni A. et al. / Serum biomarker panels for the discrimination of benign from malignant cases in patients with an adnexal mass // Gynecol. Oncol. - 2010. - V. 117 (3) - P. 440-445);the level of HE-4 after adjuvant chemotherapy of the first line based on platinum preparations - 19 pmol / l (determined by the method described in (Nolen B., Velikokhatnaya L., Marrangoni A. et al. / Serum biomarker panels for the discrimination of benign from malignant cases in patients with an adnexal mass // Gynecol. Oncol. - 2010 .-- V. 117 (3) - P. 440-445);

морфологическисерозный гистотип опухоли (определялся методом (Kurman RJ, Carcangiu ML, Herrington CS, et al. / WHO classification of tumours of female reproductive organs. // Lyon: IARC Press, 2014));morphological-serous histotype of the tumor (determined by the method (Kurman RJ, Carcangiu ML, Herrington CS, et al. / WHO classification of tumors of female reproductive organs. // Lyon: IARC Press, 2014));

отсутствие резидуальной ткани (определено методом трансвагинального ультразвукового исследования полостным датчиком на аппарате Pentax (Токио, Япония) после проведения химиотерапии первой линии.absence of residual tissue (determined by transvaginal ultrasound examination with a cavity probe on a Pentax apparatus (Tokyo, Japan) after first-line chemotherapy.

Оценку риска рецидивирования рака яичников осуществляют с учетом полученных данных, вычисляя индекс ИРРРЯ по приведенному в таблице 3 алгоритмуThe risk of ovarian cancer recurrence is assessed taking into account the data obtained, calculating the IRRR index according to the algorithm shown in table 3

ИРРРЯ=1/(1+ЕХР-(0+0,086+0,583+0+0+0-3,346))=1/(1+ЕХР(1,903))=0,129 и сравнивая полученное значение индекса с интервалами, характернымиIRRRYA = 1 / (1 + EXP - (0 + 0.086 + 0.583 + 0 + 0 + 0-3.346)) = 1 / (1 + EXP (1.903)) = 0.129 and comparing the obtained index value with intervals characteristic

для низкого (0-0,39), умеренного (0,40-0,85) и высокого (0,86-1,0) риска рецидивирования рака яичников: 0,1290,39, что соответствует низкому риску рецидивирования.for low (0-0.39), moderate (0.40-0.85) and high (0.86-1.0) risk of ovarian cancer recurrence: 0.1290.39, which corresponds to a low risk of recurrence.

По данным ROC-анализа (фигура 1) данное значение индекса ИРРРЯ соответствует 100% чувствительности и 7,3% специфичности.According to the ROC analysis (figure 1), this value of the IRRRY index corresponds to 100% sensitivity and 7.3% specificity.

У данного пациента в течение пятилетнего периода наблюдения не был зарегистрирован рецидив рака яичников.In this patient, a relapse of ovarian cancer was not recorded during the five-year follow-up period.

Пример 2.Example 2

Пациент К., 50 л., диагноз - рак яичников TicN0M0.Patient K., 50 L., diagnosed with ovarian cancer Ti c N 0 M 0 .

Индивидуальные показатели определены методами, указанными в примере 1.Individual indicators are determined by the methods specified in example 1.

Проведена радикальная циторедуктивная операция, а также курс химиотерапии первой линии на основе платиновых препаратов.A radical cytoreductive surgery was performed, as well as a first-line chemotherapy course based on platinum drugs.

Определены:Defined by:

стадия рака яичника по FIGO - IC;FIGO - IC stage of ovarian cancer;

степень дифференцировки опухоли - умереннодифференцированная (G2);the degree of tumor differentiation is moderately differentiated (G2);

уровень СА-125 на момент постановки первичного диагноза, до начала лечения - 35 Ед/мл;level of CA-125 at the time of initial diagnosis, before treatment - 35 units / ml;

уровень НЕ-4 после адъювантной химиотерапии первой линии на основе платиновых препаратов - 29 пмоль/л;the level of HE-4 after adjuvant chemotherapy of the first line based on platinum preparations - 29 pmol / l;

морфологически серозный гистотип опухоли;morphologically serous histotype of the tumor;

наличие резидуальной ткани методом ультразвукового исследования после проведения химиотерапии первой линии на основе платиновых препаратов.the presence of residual tissue by ultrasound after first-line chemotherapy based on platinum preparations.

Оценку риска рецидивирования рака яичников осуществляют с учетом полученных данных, вычисляя индекс ИРРРЯ по представленному алгоритму ИРРРЯ=1/(1+ЕХР(0,93+0,86+0,583+2,5-3,346))=1/(1+ЕХР(-1,527))=1/1,21=0,82,The risk of ovarian cancer recurrence is assessed taking into account the data obtained, calculating the IRRI index according to the presented algorithm IRRI = 1 / (1 + EXP (0.93 + 0.86 + 0.583 + 2.5-3.346)) = 1 / (1 + EXP (-1.527)) = 1 / 1.21 = 0.82,

и сравнивая полученное значение индекса с интервалами, характерными для низкого (0-0,39), умеренного (0,40-0,85) и высокого (0,86-1,0) риска рецидивирования рака яичников: полученное значение (ИРРРЯ=0,82) лежит в интервале 0,40-0,85, на основании чего определяют, что у пациента умеренный риск рецидивирования.and comparing the obtained index value with the intervals typical for low (0-0.39), moderate (0.40-0.85) and high (0.86-1.0) risk of ovarian cancer recurrence: the obtained value (IRRI = 0.82) lies in the range of 0.40-0.85, on the basis of which it is determined that the patient has a moderate risk of recurrence.

По данным ROC-анализа (фигура 1) значение индекса ИРРРЯ, равное 0,82, соответствует 77,4% чувствительности и 49,9% специфичности.According to the ROC analysis (figure 1), the value of the IRRI index, equal to 0.82, corresponds to 77.4% of sensitivity and 49.9% of specificity.

В течение пятилетнего периода наблюдения у пациента не был зарегистрирован рецидив рака яичников.During the five-year follow-up period, the patient did not have a relapse of ovarian cancer.

Пример 3.Example 3

Пациент В., 53 г., диагноз - рак яичников T3cN0M0.Patient B., 53 g., Diagnosed with Ovarian Cancer T 3c N 0 M 0 .

Индивидуальные показатели определены методами, указанными в примере 1.Individual indicators are determined by the methods specified in example 1.

Проведена радикальная циторедуктивная операция, а также курс химиотерапии первой линии на основе платиновых препаратов.A radical cytoreductive surgery was performed, as well as a first-line chemotherapy course based on platinum drugs.

Определены:Defined by:

стадия рака яичников по FIGO - IIIC;FIGO - IIIC ovarian cancer stage;

степень дифференцировки опухоли - низкодифференцированная (G2);the degree of tumor differentiation is low-grade (G2);

уровень СА-125 на момент постановки первичного диагноза, до начала лечения - 126 Ед/мл;level of CA-125 at the time of initial diagnosis, before treatment - 126 units / ml;

уровень НЕ-4 после адъювантной химиотерапии первой линии на основе платиновых препаратов - 42 пмоль/л;the level of HE-4 after adjuvant chemotherapy of the first line based on platinum preparations - 42 pmol / l;

морфологически недифференцированный гистотип опухоли;morphologically undifferentiated histotype of the tumor;

наличие резидуальной ткани методом ультразвукового исследования после проведения химиотерапии первой линии на основе платиновых препаратов.the presence of residual tissue by ultrasound after first-line chemotherapy based on platinum preparations.

Оценку риска рецидивирования рака яичников осуществляют с учетом полученных данных, вычисляя индекс ИРРРЯ:An assessment of the risk of recurrence of ovarian cancer is carried out taking into account the data obtained, calculating the IRRR index:

ИРРРЯ=1/(1+ЕХР(1,503+1,342+0+1,0479+0,79+2,5-3,346))=1/(1+ЕХР(-3,0779))=1/1,02156=0,9789,IRRI = 1 / (1 + EXP (1.503 + 1.342 + 0 + 1.0479 + 0.79 + 2.5-3.346)) = 1 / (1 + EXP (-3.0779)) = 1 / 1.02156 = 0.9789,

и сравнивая полученное значение индекса с интервалами, характерными для низкого (0-0,39), умеренного (0,40-0,85) и высокого (0,86-1,0) риска рецидивирования рака яичников. Полученное значение (ИРРРЯ=0,9789) лежит в интервале 0,86-1,0 (0,9789>0,86), что соответствует высокому риску рецидивирования.and comparing the obtained index value with the intervals typical for low (0-0.39), moderate (0.40-0.85) and high (0.86-1.0) risk of ovarian cancer recurrence. The obtained value (IRRI = 0.9789) lies in the range of 0.86-1.0 (0.9789> 0.86), which corresponds to a high risk of recurrence.

На таблице координат кривой ROC (фигура 1) значение 0,9789 соответствует 42,5% чувствительности и 93,6% специфичности.On the coordinate table of the ROC curve (Figure 1), the value 0.9789 corresponds to 42.5% sensitivity and 93.6% specificity.

В течение периода наблюдения у пациента был зарегистрирован рецидив рака яичников(через 13 месяцев после постановки первичного диагноза).During the observation period, the patient had a recurrence of ovarian cancer (13 months after the initial diagnosis).

Таким образом, заявлен новый способ оценки риска рецидивирования рака яичников у пациентов после окончания комбинированной терапии первой линии, включающей циторедуктивную операцию и химиотерапию на основе платиновых препаратов. Способ расширяет ассортимент известных способов оценки риска рецидивирования рака яичников и может быть использован в повседневной практике отделений больниц, онкологических диспансеров, специализированных центров и др. Заявляемый способ позволяет оценить риск рецидивирования рака яичников у пациентов более комплексно, чем в способе по прототипу, при помощи многоуровневого анализа рассмотреть все прогностические маркеры риска, их взаимодействие друг с другом и влияние на общий результат. Кроме того, способ позволяет заменить компьютерную томографию на ультразвуковую диагностику, более практичную и легкую в использовании, и менее денежнозатратную.Thus, a new method for assessing the risk of recurrence of ovarian cancer in patients after the end of the first-line combination therapy, including cytoreductive surgery and platinum-based chemotherapy, is claimed. The method expands the range of known methods for assessing the risk of recurrence of ovarian cancer and can be used in everyday practice of departments of hospitals, oncology clinics, specialized centers, etc. The inventive method allows to assess the risk of recurrence of ovarian cancer in patients more comprehensively than in the prototype method using a multilevel analysis to consider all prognostic risk markers, their interaction with each other and the impact on the overall result. In addition, the method allows you to replace computed tomography with ultrasound diagnostics, more practical and easy to use, and less costly.

Заявляемый способ обладает высокой чувствительностью и специфичностью и позволяет стратифицировать пациентов в группы высокого, умеренного и низкого риска. Интегрирование заявленного способа в план динамического наблюдения пациентов после окончания терапии первой линии позволит оптимизировать диагностический алгоритм и своевременно предпринимать лечебно-профилактические меры против рецидива рака яичников. Применение способа на этапе «Дианамическое наблюдение» и «План лечебных мероприятий» диагностического алгоритма позволит пересмотреть частоту амбулаторных визитов и спектр инструментальных методов исследования, подобным образом приводя к оптимизации работы по критериям «цена-качество». Применение автоматизированного расчета индекса индивидуального риска рецидива рака яичников с использованием специализированных программ для ЭВМ сделает практическое использование заявляемого способа наиболее оптимальным, позволяя автоматически распределить пациентов в ту или иную группу динамического наблюдения.The inventive method has high sensitivity and specificity and allows to stratify patients into groups of high, moderate and low risk. Integration of the claimed method into a plan for the dynamic monitoring of patients after the end of first-line therapy will optimize the diagnostic algorithm and take timely therapeutic and preventive measures against recurrence of ovarian cancer. Application of the method at the stage of “Dianamic observation” and “Plan of therapeutic measures” of the diagnostic algorithm will allow us to review the frequency of outpatient visits and the range of instrumental research methods, similarly leading to optimization of work according to the criteria of “price-quality”. The use of automated calculation of the index of individual risk of ovarian cancer recurrence using specialized computer programs will make the practical use of the proposed method the most optimal, allowing you to automatically distribute patients to one or another group of dynamic observation.

Figure 00000003
Figure 00000003

Figure 00000004
Figure 00000004

Figure 00000005
Figure 00000005

Figure 00000006
Figure 00000006

Figure 00000007
Figure 00000007

Claims (49)

Способ оценки риска рецидивирования рака яичников у пациентов после окончания комбинированной терапии первой линии, состоящей из циторедуктивной операции и химиотерапии на основе платиновых препаратов, включающий:A method for assessing the risk of ovarian cancer recurrence in patients after completion of the first-line combination therapy, consisting of cytoreductive surgery and platinum-based chemotherapy, including: определение стадии опухоли по FIGO,determination of the stage of the tumor according to FIGO, определение степени дифференцировки опухоли,determination of the degree of tumor differentiation, определение уровня онкомаркера СА-125 на момент первичного диагноза,determination of the level of tumor marker CA-125 at the time of the initial diagnosis, выявление наличия остаточной опухоли (опухолей) после проведения терапии первой линии,detection of residual tumor (s) after first-line therapy, расчет значения вероятности наступления рецидива по формуле, определенной с помощью логистической регрессии, с применением алгоритма, учитывающего определенные индивидуальные характеристики пациента,calculating the probability of a relapse on the basis of a formula determined using logistic regression using an algorithm that takes into account certain individual characteristics of the patient, дифференцирование риска рецидива на низкий, умеренный и высокий в зависимости от полученного значения вероятности наступления рецидива,differentiation of the risk of relapse into low, moderate and high, depending on the obtained value of the probability of relapse, отличающийся тем, что:characterized in that: дополнительно определяют уровень онкомаркера НЕ-4 после окончания химиотерапии первой линии и гистотип опухоли,additionally determine the level of tumor marker HE-4 after the end of first-line chemotherapy and the histotype of the tumor, выявление наличия остаточной опухоли (опухолей) после проведения терапии первой линии осуществляют методом ультразвуковой диагностики,the detection of residual tumors (tumors) after the first-line therapy is carried out by the method of ultrasound diagnosis, расчет значения вероятности наступления рецидива осуществляют по алгоритму:the calculation of the probability of a relapse is carried out according to the algorithm: шаг А: значение первоначальной константы, определенное при помощи логистической регрессии, составляет -3,346;step A: the value of the initial constant, determined using logistic regression, is -3.346; шаг В: к значению первоначальной константы прибавляют значение в зависимости от определенной по FIGO стадии рака яичников с учетом подкатегории стадии:step B: value is added to the value of the initial constant depending on the FIGO stage of ovarian cancer, taking into account the subcategory of the stage: при стадии IA прибавляют 0,at stage IA add 0, при стадии IB прибавляют 0,621,at stage IB, 0.621 is added, при стадии IC прибавляют 0,930,in stage IC, 0.930 is added, при стадии IIA прибавляют 1,005,at stage IIA add 1.005, при стадии IIB прибавляют 1,200,in stage IIB, 1,200 are added, при стадии IIIA прибавляют 1,238,in stage IIIA add 1,238, при стадии IIIB прибавляют 1,412,in stage IIIB, 1.412 is added, при стадии IIIC прибавляют 1,503,at stage IIIC add 1,503, при стадии IVA прибавляют 1,605,at stage IVA, 1.605 is added, при стадии IVB прибавляют 1,637;in stage IVB, 1.637 is added; шаг С: к полученной на шагах А-В сумме прибавляют значение в зависимости от определенного гистотипа опухоли:step C: to the amount obtained in steps A-B, the value is added depending on the specific histotype of the tumor: в случае эндометроидного гистотипа прибавляют 0,in the case of endometroid histotype add 0, светлоклеточного - прибавляют 0,3510,clear cell - add 0.3510, муцинозного - прибавляют 0,5215,mucinous - add 0.5215, недифференцированного - прибавляют 0,7900,undifferentiated - add 0.7900, серозного - прибавляют 0,8600,serous - add 0.8600, другого - прибавляют 0,4100;another - 0.4100 is added; шаг D: к полученной на шагах А-С сумме прибавляют значение в зависимости от определенной степени дифференцировки опухоли:step D: to the amount obtained in steps AC, add a value depending on a certain degree of tumor differentiation: в случае высокодифференцированной опухоли прибавляют 0,in the case of a highly differentiated tumor, add 0, умереннодифференцированной - прибавляют 0,583,moderately differentiated - add 0.583, низкодифференцированной - прибавляют 1,342;low-grade - add 1,342; шаг Е: к полученной на шагах A-D сумме прибавляют значение в зависимости от определенного методом УЗИ наличия или отсутствия резидуальной ткани остаточной опухоли (опухолей):step E: add the value to the amount obtained in steps A-D depending on the presence or absence of residual tissue of residual tumor (s) determined by ultrasound: при наличии прибавляют 2,5,if available add 2.5, при отсутствии - прибавляют 0;in the absence - add 0; шаг F: к полученной на шагах сумме А-Е прибавляют значение в зависимости от показателя уровня онкомаркера СА-125, определенного на момент постановки диагноза, до проведения комбинированной терапии:step F: add the value to the amount AE obtained in steps, depending on the level of the CA-125 tumor marker, determined at the time of diagnosis, before the combination therapy: в случае если показатель <200 Ед/мл, прибавляют 0,if the indicator is <200 U / ml, add 0, если показатель ≥200 Ед/мл, прибавляют 1,207;if the indicator is ≥200 U / ml, add 1,207; шаг G: к полученной на шагах A-F сумме прибавляют значение в зависимости от показателя уровня онкомаркера НЕ-4, определенного после проведения комбинированной терапии:step G: add to the amount obtained in steps A-F, depending on the level of tumor marker HE-4, determined after combination therapy: в случае если показатель ≤35 пмоль/л, прибавляют 0,if indicator ≤35 pmol / l, add 0, если показатель >35 пмоль/л, прибавляют 1,0479;if the indicator> 35 pmol / l, add 1,0479; определяют значение вероятности наступления рецидива - индекса индивидуального риска рецидива рака яичников (ИРРРЯ) по формуле:determine the probability of relapse - the index of individual risk of recurrence of ovarian cancer (IRRR) according to the formula: ИРРРЯ=1/(1+ехр(сумма шагов A-G));IRRRYA = 1 / (1 + exp (sum of steps A-G)); дифференцирование риска рецидивирования рака яичников осуществляют с учетом рассчитанного индекса индивидуального риска рецидива рака яичников:differentiation of the risk of recurrence of ovarian cancer is carried out taking into account the calculated index of individual risk of recurrence of ovarian cancer: если полученное значение индекса индивидуального риска рецидива рака яичников находится в пределах 0-0,39, риск рецидивирования рака яичников оценивают как низкий;if the obtained value of the index of individual risk of ovarian cancer recurrence is in the range of 0-0.39, the risk of recurrence of ovarian cancer is assessed as low; если полученное значение индекса индивидуального риска рецидива рака яичников находится в пределах 0,40-0,85, риск рецидивирования рака яичников оценивают как умеренный;if the obtained value of the index of individual risk of ovarian cancer recurrence is in the range of 0.40-0.85, the risk of recurrence of ovarian cancer is assessed as moderate; если полученное значение индекса индивидуального риска рецидива рака яичников находится в пределах 0,86-1,00, риск рецидивирования рака яичников оценивают как высокий.if the obtained value of the index of individual risk of recurrence of ovarian cancer is in the range of 0.86-1.00, the risk of recurrence of ovarian cancer is assessed as high.
RU2017116199A 2017-05-11 2017-05-11 Method of estimation of risk of recurrency of ovarian cancer RU2658047C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017116199A RU2658047C1 (en) 2017-05-11 2017-05-11 Method of estimation of risk of recurrency of ovarian cancer

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017116199A RU2658047C1 (en) 2017-05-11 2017-05-11 Method of estimation of risk of recurrency of ovarian cancer

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2658047C1 true RU2658047C1 (en) 2018-06-19

Family

ID=62620195

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017116199A RU2658047C1 (en) 2017-05-11 2017-05-11 Method of estimation of risk of recurrency of ovarian cancer

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2658047C1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2263319C2 (en) * 2003-07-31 2005-10-27 Ростовский научно-исследовательский онкологический институт МЗ РФ Method for predicting relapse of mammary cancer
RU2290078C1 (en) * 2005-07-25 2006-12-27 Евгений Владимирович Новичков Method for predicting the relapse of serous ovarian cancer
RU2299018C1 (en) * 2005-10-05 2007-05-20 АНО "Медико-санитарная часть АГ Магнитогорска" Method for predicting the duration of relapse-free period in patients with serosal ovarian cancer
WO2014207170A1 (en) * 2013-06-26 2014-12-31 Afg Technologies S.A.R.L. Methods for monitoring treatment response and relapse in ovarian cancer

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2263319C2 (en) * 2003-07-31 2005-10-27 Ростовский научно-исследовательский онкологический институт МЗ РФ Method for predicting relapse of mammary cancer
RU2290078C1 (en) * 2005-07-25 2006-12-27 Евгений Владимирович Новичков Method for predicting the relapse of serous ovarian cancer
RU2299018C1 (en) * 2005-10-05 2007-05-20 АНО "Медико-санитарная часть АГ Магнитогорска" Method for predicting the duration of relapse-free period in patients with serosal ovarian cancer
WO2014207170A1 (en) * 2013-06-26 2014-12-31 Afg Technologies S.A.R.L. Methods for monitoring treatment response and relapse in ovarian cancer

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ДЕМИДЧИК Ю.Е. и др. Выживаемость больных раком яичников. Статья подготовлена в рамках проекта МНТЦ В-1682. 14.06.2016. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Faria et al. Optimising the diagnosis of prostate cancer in the era of multiparametric magnetic resonance imaging: a cost-effectiveness analysis based on the prostate MR imaging study (PROMIS)
Lu et al. Impact of the H3K27M mutation on survival in pediatric high-grade glioma: a systematic review and meta-analysis
Dunton et al. Use of computerized morphometric analyses of endometrial hyperplasias in the prediction of coexistent cancer
RU2290078C1 (en) Method for predicting the relapse of serous ovarian cancer
WO2022012289A1 (en) Peripheral blood tcr marker for ovarian cancer, and detection kit and use thereof
Viora et al. The ADNEX model to triage adnexal masses: An external validation study and comparison with the IOTA two-step strategy and subjective assessment by an experienced ultrasound operator
Ebell et al. A systematic review of the bimanual examination as a test for ovarian cancer
Lukes et al. Predictors of positivity for fetal fibronectin in patients with symptoms of preterm labor
CN110007083A (en) The hyaluronic acid of biomarker as metastatic breast cancer
Kearns et al. Role of surveillance biopsy with no cancer as a prognostic marker for reclassification: results from the canary prostate active surveillance study
Russell et al. Novel risk models for early detection and screening of ovarian cancer
Chiappa et al. A decision support system based on radiomics and machine learning to predict the risk of malignancy of ovarian masses from transvaginal ultrasonography and serum CA-125
Stabile et al. Association between multiparametric magnetic resonance imaging of the prostate and oncological outcomes after primary treatment for prostate cancer: a systematic review and meta-analysis
Moore et al. Combining clinical assessment and the Risk of Ovarian Malignancy Algorithm for the prediction of ovarian cancer
Lokich et al. Assessing the risk of ovarian malignancy algorithm for the conservative management of women with a pelvic mass
RU2658047C1 (en) Method of estimation of risk of recurrency of ovarian cancer
Naguib et al. The detection of nodal metastasis in breast cancer using neural network techniques
Schwartz et al. Endometrial cancer surveillance adherence reduces utilization and subsequent costs
Sun et al. Construction of nomogram-based prediction model for clinical prognosis of patients with stage II and III colon cancer who underwent xelox chemotherapy after laparoscopic radical resection
La Rocca et al. Early stage breast cancer follow-up in real-world clinical practice: the added value of cell free circulating tumor DNA
ES2908615T3 (en) Method for determining the risk of preterm birth
McGuinness et al. Use of a convolutional neural network-based mammographic evaluation to predict breast cancer recurrence among women with hormone receptor-positive operable breast cancer
Liang et al. Ultrasound for preoperatively predicting pathology grade, complete cytoreduction possibility, and survival outcomes of pseudomyxoma peritonei
Wang et al. Diagnostic significance of a color Doppler ultrasound combined with serum CXCL16 and E-cad in cervical cancer
Nisenblat et al. Non-invasive tests for the diagnosis of endometriosis

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190512