RU2797845C1 - Method of predicting hematogenous metastasis of colon cancer after combined treatment - Google Patents
Method of predicting hematogenous metastasis of colon cancer after combined treatment Download PDFInfo
- Publication number
- RU2797845C1 RU2797845C1 RU2023102715A RU2023102715A RU2797845C1 RU 2797845 C1 RU2797845 C1 RU 2797845C1 RU 2023102715 A RU2023102715 A RU 2023102715A RU 2023102715 A RU2023102715 A RU 2023102715A RU 2797845 C1 RU2797845 C1 RU 2797845C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- points
- value
- tumor
- evaluated
- regression coefficient
- Prior art date
Links
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины, а именно к онкологии, конкретно к способам прогнозирования риска гематогенного метастазирования при раке ободочной кишки после комбинированного лечения.The invention relates to medicine, namely to oncology, specifically to methods for predicting the risk of hematogenous metastasis in colon cancer after combined treatment.
Рак ободочной кишки (РОК) является одним из наиболее часто диагностируемых и приводящих к смерти онкологических заболеваний в мире. Высокая смертность пациентов с раком ободочной кишки обусловлена развитием отдаленных метастазов. В России ежегодно выявляется более 30 тысяч случаев рака ободочной кишки, из них 27% пациентов имеют отдаленные метастазы [1]. По данным М. Kekelidze, метастазы обнаруживаются еще у 25% пациентов с РОК после комбинированного лечения [2]. Современные клинические исследования терапии метастатического РОК демонстрируют неудовлетворительные показатели общей выживаемости пациентов в пределах двух-трех лет [3]. Таким образом, летальность пациентов с РОК в России ежегодно составляет более 23 тысяч человек и занимает третье место в структуре онкологической смертности [4].Colon cancer (RCC) is one of the most frequently diagnosed and fatal cancers in the world. The high mortality of patients with colon cancer is due to the development of distant metastases. In Russia, more than 30 thousand cases of colon cancer are detected annually, of which 27% of patients have distant metastases [1]. According to M. Kekelidze, metastases are found in another 25% of patients with RCC after combined treatment [2]. Modern clinical studies of the treatment of metastatic ROK demonstrate unsatisfactory overall survival of patients within two to three years [3]. Thus, the lethality of patients with RCC in Russia annually is more than 23 thousand people and ranks third in the structure of oncological mortality [4].
Основными прогностическими параметрами, определяющими гематогенную диссеминацию, считают глубину прорастания кишечной стенки, лимфогенное метастазирование, степень гистологической злокачественности, сосудистую и периневральную инвазию [5]. Однако несмотря на значительные достижения в области диагностики и прогнозирования течения рака ободочной кишки показатели смертности от данной патологии до сих пор остаются высокими.The main prognostic parameters that determine hematogenous dissemination are the depth of germination of the intestinal wall, lymphogenous metastasis, the degree of histological malignancy, vascular and perineural invasion [5]. However, despite significant advances in the field of diagnosis and prognosis of the course of colon cancer, mortality rates from this pathology still remain high.
Наиболее близким к предлагаемому является способ прогнозирования метастазирования при раке ободочной кишки, заключающийся в том, что до операции определяют наличие мутации гена KRAS в опухоли; затем проводят гемиколэктомию и после нее выполняют исследование циркулирующих опухолевых клеток крови. При отсутствии мутации гена KRAS и содержании циркулирующих опухолевых клеток более десяти в 7,5 мл крови прогнозируют метастазирование в 100% случаев; при наличии мутации гена KRAS и содержании циркулирующих опухолевых клеток более пяти в 7,5 мл крови прогнозируют метастазирование в 100% случаев [6].Closest to the present invention is a method for predicting metastasis in colon cancer, which consists in the fact that prior to surgery determine the presence of a mutation in the KRAS gene in the tumor; then hemicolectomy is performed and after it, a study of circulating tumor blood cells is performed. In the absence of KRAS gene mutation and the content of circulating tumor cells more than ten in 7.5 ml of blood, metastasis is predicted in 100% of cases; in the presence of a mutation of the KRAS gene and the content of circulating tumor cells more than five in 7.5 ml of blood, metastasis is predicted in 100% of cases [6].
Несмотря на эффективность и простоту описанного способа, его применение ограничено, ввиду недоступности рутинной детекции циркулирующих опухолевых клеток.Despite the effectiveness and simplicity of the described method, its use is limited due to the inaccessibility of routine detection of circulating tumor cells.
Новый технический результат - повышение точности, информативности и доступности способа.New technical result - improving the accuracy, information content and accessibility of the method.
Для достижения нового технического результата в способе прогнозирования риска гематогенного метастазирования рака ободочной кишки после комбинированного лечения, путем исследования биологического материала пациента, исследуют гистологический материал опухоли, проводят патоморфологическую оценку в баллах степени гистологической злокачественности опухоли и глубины инвазии кишечной стенки, при помощи иммуногистохимического анализа определяют экспрессию маркеров FRMD6, ZEB1, Ki67 в опухолевой ткани, рассчитывают значение Y уравнения регрессии:To achieve a new technical result in a method for predicting the risk of hematogenous metastasis of colon cancer after combined treatment, by examining the biological material of the patient, examining the histological material of the tumor, conducting a pathomorphological assessment in points of the degree of histological malignancy of the tumor and the depth of invasion of the intestinal wall, using immunohistochemical analysis to determine the expression markers FRMD6, ZEB1, Ki67 in the tumor tissue, the Y value of the regression equation is calculated:
Y = - 6,35202 + 3,4393 × X1 - 1,36751 × Х2 + 0,737323 × Х3 + 0,969894 × Х4 - 0,093308 × Х5,Y = - 6.35202 + 3.4393 × X1 - 1.36751 × X2 + 0.737323 × X3 + 0.969894 × X4 - 0.093308 × X5,
гдеWhere
-6,35202 - значение коэффициента регрессии свободного члена;-6.35202 - the value of the regression coefficient of the free term;
X1 - степень гистологической злокачественности опухоли, при значении Grade 1 оценивают в 1 балл, Grade 2 оценивают в 2 балла, Grade 3 оценивают в 3 балла;X1 - the degree of histological malignancy of the tumor, with a Grade 1 value of 1 point, Grade 2 of 2 points, Grade 3 of 3 points;
3,4393 - значение коэффициента регрессии признака X1;3.4393 - the value of the regression coefficient of feature X1;
Х2 - глубина инвазии опухоли в стенку кишки, при инвазии опухоли в пределах слизистой оболочки оценивают в 1 балл, подслизистого слоя оценивают в 2 балла, мышечного слоя оценивают в 3 балла, при прорастании всей толщины кишечной стенки, включая серозную оболочку, оценивают в 4 балла; при распространении опухоли на другие органы и структуры оценивают в 5 баллов;X2 - the depth of tumor invasion into the intestinal wall, with tumor invasion within the mucous membrane, it is estimated at 1 point, the submucosal layer is evaluated at 2 points, the muscle layer is evaluated at 3 points, with germination of the entire thickness of the intestinal wall, including the serous membrane, it is evaluated at 4 points ; when the tumor spreads to other organs and structures, it is estimated at 5 points;
- 1,36751 - значение коэффициента регрессии признака Х2;- 1.36751 - the value of the regression coefficient of the feature X2;
Х3 - иммуногистохимическое окрашивание маркера FRMD6, при отсутствии экспрессии оценивают в 1 балл, при позитивной статусе экспрессии оценивают в 2 балла;X3 - immunohistochemical staining of the FRMD6 marker, in the absence of expression, it is estimated at 1 point, with a positive expression status, it is evaluated at 2 points;
0,737323 - значение коэффициента регрессии признака ХЗ;0.737323 - the value of the regression coefficient of the sign of chronic diseases;
Х4 - иммуногистохимическое окрашивание маркера ZEB1, при отсутствии экспрессии оценивают в 1 балл, при позитивном статусе экспрессии оценивают в 2 балла;X4 - immunohistochemical staining of the ZEB1 marker, in the absence of expression, it is evaluated at 1 point, with a positive expression status, it is evaluated at 2 points;
0,969894 - значение коэффициента регрессии признака Х4;0.969894 - the value of the regression coefficient of the feature X4;
Х5 - уровень пролиферативной активности опухолевых клеток, оцененный по KI67, при значении Ki67 менее 35% позитивных клеток оценивают в 1 балл, от 35% до 70% оценивают в 2 балла и в 3 балла - при значениях более 70%;X5 - the level of proliferative activity of tumor cells, assessed by KI67, with a Ki67 value of less than 35% of positive cells, 1 point, from 35% to 70% 2 points, and 3 points - with values of more than 70%;
0,093308 - значение коэффициента регрессии признака Х5;0.093308 - the value of the regression coefficient of the feature X5;
расчет вероятности Р развития отдаленного метастазирования при раке ободочной кишки проводят по формуле:the calculation of the probability P of the development of distant metastasis in colon cancer is carried out according to the formula:
Р=eY/(1+eY),Р=e Y /(1+e Y ),
гдеWhere
е - математическая константа, равная 2,72,e is a mathematical constant equal to 2.72,
и при значении Р≥50% определяют высокий, а при Р<50% определяют низкий риск развития отдаленных метастазов.and at a value of P≥50%, a high risk is determined, and at P<50%, a low risk of developing distant metastases is determined.
Степень достоверности математической модели χ2 = 1054,034; р = 0,0000.The degree of reliability of the mathematical model χ2 = 1054.034; p = 0.0000.
Чувствительность разработанной модели составила 90.1%, специфичность - 87,5%.The sensitivity of the developed model was 90.1%, the specificity was 87.5%.
Новым в предлагаемом способе является то, что на основании определения рутинных патоморфологических параметров: глубина инвазии, степень дифференцировки и иммуногистохимических маркеров FRMD6, ZEB1, Ki670 разработан способ прогнозирования с использованием формулы регрессии.New in the proposed method is that based on the determination of routine pathomorphological parameters: the depth of invasion, the degree of differentiation and immunohistochemical markers FRMD6, ZEB1, Ki670, a prediction method was developed using the regression formula.
Существенные признаки, характеризующие изобретение, проявили в заявляемой совокупности новые свойства, явным образом не вытекающие из уровня техники и не являющиеся очевидными для специалиста. Идентичной совокупности признаков не обнаружено в проанализированной патентной и научно-медицинской литературе. Способ апробирован в клинических условиях.The essential features that characterize the invention, showed in the claimed combination of new properties that do not explicitly follow from the prior art and are not obvious to a specialist. An identical set of features was not found in the analyzed patent and medical scientific literature. The method has been tested in clinical conditions.
Исходя из вышеизложенного, следует считать предлагаемое изобретение соответствующим условиям патентоспособности «Новизна», «Изобретательский уровень», «Промышленная применимость».Based on the foregoing, the proposed invention should be considered to meet the conditions of patentability "Novelty", "Inventive step", "Industrial applicability".
Способ осуществляют следующим образом.The method is carried out as follows.
Пациенту выполняют плановое хирургическое лечение в необходимом объеме, проводят определение глубины инвазии кишечной стенки; при помощи иммуногистохимического анализа оценивают экспрессию маркеров FRMD6, ZEB1, Ki67 в опухолевой ткани и рассчитывают значение Y уравнения регрессии:The patient is undergoing planned surgical treatment in the required volume, the depth of invasion of the intestinal wall is determined; using immunohistochemical analysis, the expression of FRMD6, ZEB1, Ki67 markers in the tumor tissue is evaluated and the Y value of the regression equation is calculated:
Y = - 6,35202 + 3,4393 × X1 - 1,36751 × Х2 + 0,737323 × Х3 + 0,969894 × Х4 - 0,093308 × Х5,Y = - 6.35202 + 3.4393 × X1 - 1.36751 × X2 + 0.737323 × X3 + 0.969894 × X4 - 0.093308 × X5,
гдеWhere
-6,35202 - значение коэффициента регрессии свободного члена;-6.35202 - the value of the regression coefficient of the free term;
X1 - степень гистологической злокачественности опухоли, при значении Grade 1 оценивают в 1 балл, Grade 2 оценивают в 2 балла, Grade 3 оценивают в 3 балла;X1 - the degree of histological malignancy of the tumor, with a Grade 1 value of 1 point, Grade 2 of 2 points, Grade 3 of 3 points;
3,4393 - значение коэффициента регрессии признака X1;3.4393 - the value of the regression coefficient of feature X1;
Х2 - глубина инвазии опухоли в стенку кишки, при инвазии опухоли в пределах слизистой оболочки оценивают в 1 балл, подслизистого слоя оценивают в 2 балла, мышечного слоя оценивают в 3 балла, при прорастании всей толщины кишечной стенки, включая серозную оболочку, оценивают в 4 балла; при распространении опухоли на другие органы и структуры оценивают в 5 баллов;X2 - the depth of tumor invasion into the intestinal wall, with tumor invasion within the mucous membrane, it is estimated at 1 point, the submucosal layer is evaluated at 2 points, the muscle layer is evaluated at 3 points, with germination of the entire thickness of the intestinal wall, including the serous membrane, it is evaluated at 4 points ; when the tumor spreads to other organs and structures, it is estimated at 5 points;
- 1,36751 - значение коэффициента регрессии признака Х2;- 1.36751 - the value of the regression coefficient of the feature X2;
Х3 - иммуногистохимическое окрашивание маркера FRMD6, при отсутствии экспрессии оценивают в 1 балл, при позитивной статусе экспрессии оценивают в 2 балла;X3 - immunohistochemical staining of the FRMD6 marker, in the absence of expression, it is estimated at 1 point, with a positive expression status, it is evaluated at 2 points;
0,737323 - значение коэффициента регрессии признака Х3;0.737323 - the value of the regression coefficient of the feature X3;
Х4 - иммуногистохимическое окрашивание маркера ZEB1, при отсутствии экспрессии оценивают в 1 балл, при позитивной статусе экспрессии оценивают в 2 балла;X4 - immunohistochemical staining of the ZEB1 marker, in the absence of expression, it is evaluated at 1 point, with a positive expression status, it is evaluated at 2 points;
0,969894 - значение коэффициента регрессии признака Х4;0.969894 - the value of the regression coefficient of the feature X4;
Х5 - уровень пролиферативной активности опухолевых клеток, оцененный по Ki67, при значении Ki67 менее 35% позитивных клеток оценивают в 1 балл, от 35% до 70% оценивают в 2 балла и в 3 балла - при значениях более 70%;X5 - the level of proliferative activity of tumor cells, assessed by Ki67, with a Ki67 value of less than 35% of positive cells, 1 point, from 35% to 70% 2 points, and 3 points - with values of more than 70%;
0,093308 - значение коэффициента регрессии признака Х5;0.093308 - the value of the regression coefficient of the feature X5;
в качестве количественного признака при построении логистической регрессии был учтен % экспрессии HTR2B в клетках опухоли% of HTR2B expression in tumor cells was taken into account as a quantitative sign when constructing logistic regression
расчет вероятности Р развития отдаленного метастазирования при раке ободочной кишки проводят по формуле:the calculation of the probability P of the development of distant metastasis in colon cancer is carried out according to the formula:
Р = eY / (1 + eY),P \u003d e Y / (1 + e Y ),
гдеWhere
е - математическая константа, равная 2,72,e is a mathematical constant equal to 2.72,
и при значении Р ≥ 50% определяют высокий, а при Р < 50% определяют низкий риск развития отдаленных метастазов.and at P ≥ 50%, a high risk is determined, and at P < 50%, a low risk of developing distant metastases is determined.
Способ основан на анализе результатов клинических наблюдений. Предлагаемые маркеры были выделены на основании анализа результатов лечения 100 больных раком ободочной кишки T1-4bN0-2bM0. Средний возраст пациентов составил 62,2±12,9 лет. Всем пациентам была выполнена радикальная резекция ободочной кишки или гемиколонэктомия. В послеоперационном периоде 55 пациентов получили адъювантное лечение. Срок наблюдения за больными составили 3 года. У 17 больных (17%) в период наблюдения развились отдаленные метастазы. Время развития метастазов варьировало от 7 до 36 мес., медиана 3-летней безметастатической выживаемости не была достигнута. Наиболее часто метастатическое поражение возникало в печени - 10 наблюдений, что составило 59% от всех случаев. У 4 пациентов было диагностировано метастатическое поражение легких (23,5%). В 3-х наблюдениях (17,5%) отмечены другие локализации метастатического поражения.The method is based on the analysis of the results of clinical observations. The proposed markers were isolated based on the analysis of the results of treatment of 100 patients with colon cancer T 1-4b N 0-2b M 0 . The mean age of the patients was 62.2±12.9 years. All patients underwent radical resection of the colon or hemicolonectomy. In the postoperative period, 55 patients received adjuvant treatment. The follow-up period for patients was 3 years. In 17 patients (17%), distant metastases developed during the observation period. The time to metastasis development ranged from 7 to 36 months, and a median of 3-year metastatic-free survival was not achieved. The most common metastatic lesion occurred in the liver - 10 observations, which accounted for 59% of all cases. Four patients were diagnosed with metastatic lung disease (23.5%). In 3 observations (17.5%), other localizations of the metastatic lesion were noted.
Исследованию подвергался операционный материал. С помощью световой микроскопии на срезах, окрашенных гематоксилином и эозином, оценивалась степень гистологической злокачественности опухоли и глубина инвазии опухоли. Иммуногистохимическим методом окрашивались маркеры эпителиально-мезенхимального перехода FRMD6, ZEB1, HTR2B и оценивалась пролиферативная активность клеток опухоли Ki-67. Выявлены различия в частоте возникновения отдаленных метастазов в зависимости от иммуногистохимического экспрессионного профиля рака ободочной кишки (χ2 = 14,52; р<0,001). Развитие отдаленных метастазов рака ободочной кишки сопряжено с высоким уровнем экспрессии FRMD6, ZEB1. Результаты проведенного исследования с использованием метода нелинейной логистической регрессии позволили нам разработать математическую модель прогноза для оценки риска развития отдаленных метастазов у больных раком ободочной кишки. Проверка данной математической модели проводилась методом контрольной и обучающей выборки.The surgical material was subjected to research. Using light microscopy on sections stained with hematoxylin and eosin, the degree of histological malignancy of the tumor and the depth of tumor invasion were assessed. The markers of the epithelial-mesenchymal transition FRMD6, ZEB1, HTR2B were stained by the immunohistochemical method and the proliferative activity of Ki-67 tumor cells was assessed. There were differences in the incidence of distant metastases depending on the immunohistochemical expression profile of colon cancer (χ2 = 14.52; p<0.001). The development of distant metastases of colon cancer is associated with a high level of expression of FRMD6, ZEB1. The results of the study using the method of non-linear logistic regression allowed us to develop a mathematical prognosis model for assessing the risk of developing distant metastases in patients with colon cancer. The verification of this mathematical model was carried out by the method of control and training samples.
Сущность предлагаемого способа прогнозирования риска развития отдаленных метастазов у больных раком ободочной кишки продемонстрирована следующими клиническими примерами.The essence of the proposed method for predicting the risk of developing distant metastases in patients with colon cancer is demonstrated by the following clinical examples.
Клинический пример 1. Пациентка Е., 45 лет. Клинический диагноз: Рак сигмовидной кишки ША стадия T1N1M0. Пациентке выполнено плановое хирургическое лечение в объеме левосторонней гемиколонэктомии. Проведено исследование согласно предлагаемому способу. По данным гистологического исследования опухоль представлена аденокарциномой grade 2 (2 балла), с прорастанием в подслизистый слой стенки кишки (2 балла), метастатическое поражение 2 регионарных лимфатических узлов. Иммуногистохимическое исследование опухолевого материала выявило 30% позитивных клеток к Ki67 (1 балл), позитивную экспрессию FRMD6 (2 балла), и наличие окрашивания ZEB1 (2 балла). Пациентке проведена адъювантная химиотерапия по схеме FOLFOX в течение 6 месяцев с последующим динамическим наблюдением.Clinical example 1. Patient E., 45 years old. Clinical diagnosis: Cancer of the sigmoid colon IIIA stage T1N1M0. The patient underwent planned surgical treatment in the amount of left-sided hemicolonectomy. A study was conducted according to the proposed method. According to the histological examination, the tumor was grade 2 adenocarcinoma (2 points), with invasion into the submucosal layer of the intestinal wall (2 points), metastatic lesion of 2 regional lymph nodes. Immunohistochemical examination of the tumor material revealed 30% positive cells for Ki67 (1 point), positive expression of FRMD6 (2 points), and the presence of ZEB1 staining (2 points). The patient underwent adjuvant chemotherapy according to the FOLFOX scheme for 6 months, followed by dynamic observation.
Проведен расчет степени риска гематогенного метастазирования для данной больной проводили по формуле модели:The calculation of the risk of hematogenous metastasis for this patient was carried out according to the model formula:
Y = -6,35202 + 3,4393 × X1 - 1,36751 × Х2 + 0,737323 × Х3 + 0,969894 × Х4 - 0,093308 × Х5 = - 6,35202 + 3,4393 × 2 - 1,36751 × 2 + 0,737323 × 2 + 0,969894 × 2 - 0,093308 × 1 = 1.11268Y = -6.35202 + 3.4393 × X1 - 1.36751 × X2 + 0.737323 × X3 + 0.969894 × X4 - 0.093308 × X5 = - 6.35202 + 3.4393 × 2 - 1, 36751 × 2 + 0.737323 × 2 + 0.969894 × 2 - 0.093308 × 1 = 1.11268
Вероятность развития гематогенных метастазов определялась по формуле:The probability of developing hematogenous metastases was determined by the formula:
Р=eY/(1+eY)=2,721.11268/(1+2,721.11268)=3,04464/4,04464=0,75275P \u003d e Y / (1 + e Y ) \u003d 2.72 1.11268 / (1 + 2.72 1.11268 ) \u003d 3.04464 / 4.04464 \u003d 0.75275
На основании проведенных расчетов, у пациентки был определен высокий риск (75%) развития гематогенных метастазов.Based on the calculations, the patient had a high risk (75%) of developing hematogenous metastases.
На этапе динамического наблюдения в ходе очередного контрольного обследования выявлено множественное метастатическое поражение печени.At the stage of dynamic observation during the next control examination, multiple metastatic lesions of the liver were revealed.
Клинический пример № 2. Пациентка Д., 50 лет. Находилась на лечении в абдоминальном отделении НИИ онкологии с впервые установленным раком ободочной кишки, T2N1M0 (ША стадия). Проведено лечение в объеме левосторонней гемиколонэктомии. Проведено исследование согласно предлагаемому способу. Гистологический тип опухоли был представлен аденокарциномой grade 2 (2 балла). Аденокарцинома распространялась на мышечный слой кишечной стенки (3 балла), метастатическое поражение 3 регионарных лимфатических узлов. Иммуногистохимическое окрашивание исследуемых маркеров продемонстрировало отсутствие экспрессии FRMD6 (1 балл), отсутствие экспрессии ZEB1 (1 балл), и 32% позитивных клеток к Ki67 (1 балл). Адъювантная химиотерапия проводилась в течение 6 месяцев по схеме FOLFOX.Clinical example No. 2. Patient D., 50 years old. She was treated in the abdominal department of the Research Institute of Oncology with newly diagnosed colon cancer, T2N1M0 (IIIA stage). Treatment was carried out in the amount of left-sided hemicolonectomy. A study was conducted according to the proposed method. The histological type of the tumor was grade 2 adenocarcinoma (2 points). Adenocarcinoma spread to the muscular layer of the intestinal wall (3 points), metastatic lesion of 3 regional lymph nodes. Immunohistochemical staining of the studied markers showed no expression of FRMD6 (1 point), no expression of ZEB1 (1 point), and 32% positive cells for Ki67 (1 point). Adjuvant chemotherapy was carried out for 6 months according to the FOLFOX scheme.
Проведен расчет степени риска гематогенного метастазирования для данной больной проводили по формуле модели:The calculation of the risk of hematogenous metastasis for this patient was carried out according to the model formula:
Y = -6,35202 + 3,4393 × X1 - 1,36751 × Х2 + 0,737323 × Х3 + 0,969894 × Х4 - 0,093308 × Х5 = -6,35202 + 3,4393 × 2 - 1,36751 × 3 + 0,737323 × 1 + 0,969894 × 1 - 0,093308 × 1 =-1,96204Y = -6.35202 + 3.4393 × X1 - 1.36751 × X2 + 0.737323 × X3 + 0.969894 × X4 - 0.093308 × X5 = -6.35202 + 3.4393 × 2 - 1, 36751 × 3 + 0.737323 × 1 + 0.969894 × 1 - 0.093308 × 1 = -1.96204
Вероятность развития отдаленных метастазов определялась по формуле:The probability of developing distant metastases was determined by the formula:
Р=eY/(1+e Y)=2,72-1..96204/(1+2,72-1.96204)=0,14039/1,14039=0,12310Р=e Y /(1+ e Y )=2.72 -1..96204 /(1+2.72 -1.96204 )=0.14039/1.14039=0.12310
Таким образом, у пациентки был определен низкий риск (12%) развития гематогенных метастазов.Thus, the patient had a low risk (12%) of developing hematogenous metastases.
За период динамического наблюдения гематогенного метастастазирования не выявлено. Срок наблюдения за больной составил 3 года.No hematogenous metastasis was detected during the period of dynamic observation. The follow-up period for the patient was 3 years.
Проверка данной математической модели проводилась методом контрольной и обучающей выборки.The verification of this mathematical model was carried out by the method of control and training samples.
Значимость предлагаемого способа для врача практического здравоохранения заключается в том, что он дает возможность получить индивидуальный профиль риска развития отдаленного метастазирования конкретного пациента, а это в свою очередь позволяет заблаговременно определить пациентов требующих повышенного внимания и проведения более активных диагностических и лечебных мероприятий. Предлагаемый способ также имеет значимость для исследователей в области фундаментальной онкологии, так как позволяет выделить группу пациентов с высоким риском развития метастазов, вероятно имеющих иной патогенез заболевания. Способ не сложен в использовании, в нем задействованы иммуногистохимические показатели, которые возможно определять рутинно всем пациентам с РОК, что упрощает его практическое использование. Предлагаемый способ является эффективным инструментом оценки вероятности развития гематогенных метастазов у пациентов с РОК после комбинированного лечения, с использованием рутинных методов патоморфологической диагностики и иммуногистохимического анализа. Весь перечень необходимых исследований для расчета риска развития отдаленных метастазов доступен во всех лечебно-профилактических учреждениях, работающих с данной категорией пациентов.The significance of the proposed method for a doctor of practical health care lies in the fact that it makes it possible to obtain an individual risk profile for the development of distant metastasis for a particular patient, and this, in turn, makes it possible to identify patients in advance who require increased attention and more active diagnostic and therapeutic measures. The proposed method is also of importance for researchers in the field of fundamental oncology, as it allows to identify a group of patients with a high risk of developing metastases, probably having a different pathogenesis of the disease. The method is not difficult to use, it involves immunohistochemical parameters that can be routinely determined in all patients with RCC, which simplifies its practical use. The proposed method is an effective tool for assessing the likelihood of developing hematogenous metastases in patients with RCC after combined treatment, using routine methods of pathomorphological diagnosis and immunohistochemical analysis. The entire list of necessary studies to calculate the risk of developing distant metastases is available in all medical institutions working with this category of patients.
Источники информации, использованные при составлении описания:Sources of information used in compiling the description:
1. Каприн А.Д. Состояние онкологической помощи населению России в 2021 году. Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. - М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2022. - илл. - С. 72, 182.1. Kaprin A.D. The state of oncological care for the population of Russia in 2021. Ed. HELL. Kaprina, V.V. Starinsky, A.O. Shakhzadova. - M.: MNIOI im. P.A. Herzen - branch of the Federal State Budgetary Institution "NMITs Radiology" of the Ministry of Health of Russia, 2022. - ill. - S. 72, 182.
2. Kekelidze М, D'Errico L, Pansini М, Tyndall A, Hohmann J. Colorectal cancer: current imaging methods and future perspectives for the diagnosis, staging and therapeutic response evaluation. World J Gastroenterol. 2013 Dec 14;19(46):8502-14. doi: 10.3748/wjg.v19.146.8502;2. Kekelidze M, D'Errico L, Pansini M, Tyndall A, Hohmann J. Colorectal cancer: current imaging methods and future perspectives for the diagnosis, staging and therapeutic response evaluation. World J Gastroenterol. 2013 Dec 14;19(46):8502-14. doi: 10.3748/wjg.v19.146.8502;
3. Rumpold H., Niedersüβ-Beke D., Heiler C. et al. Prediction of mortality in metastatic colorectal cancer in a real-life population: a multicenter explorative analysis. BMC Cancer 20, 1149 (2020). doi: 10.1186/s12885-020-07656-w;3. Rumpold H., Niedersüβ-Beke D., Heiler C. et al. Prediction of mortality in metastatic colorectal cancer in a real-life population: a multicenter explorative analysis. BMC Cancer 20, 1149 (2020). doi: 10.1186/s12885-020-07656-w;
4. Каприн А.Д. Злокачественные новообразования в России в 2021 году (заболеваемость и смертность). Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. - М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2022. - илл. - С. 135-136.4. Kaprin A.D. Malignant neoplasms in Russia in 2021 (morbidity and mortality). Ed. HELL. Kaprina, V.V. Starinsky, A.O. Shakhzadova. - M.: MNIOI im. P.A. Herzen - branch of the Federal State Budgetary Institution "NMITs Radiology" of the Ministry of Health of Russia, 2022. - ill. - S. 135-136.
5. Федянин М.Ю., Гладков О.А., Гордеев С.С., Карачун A.M., Козлов Н.А., Мамедли З.З. и соавт. Практические рекомендации по лекарственному лечению рака ободочной кишки, ректосигмоидного соединения и прямой кишки. Злокачественные опухоли: Практические рекомендации RUSSCO №3s2, 2022 (том 12). 401-454. doi: 10.18027/2224-5057-2022-12-3s2-401-454;5. Fedyanin M.Yu., Gladkov O.A., Gordeev S.S., Karachun A.M., Kozlov N.A., Mamedli Z.Z. et al. Practical guidelines for drug treatment of colon, rectosigmoid junction, and rectal cancer. Malignant Tumors: RUSSCO Practice Guidelines No. 3s2, 2022 (vol. 12). 401-454. doi: 10.18027/2224-5057-2022-12-3s2-401-454;
6. Кит О.И., Геворкян Ю.А., Солдаткина Н.В., Новикова И.А., Водолажский Д.И., Шуликов П.Б. Способ прогнозирования метастазирования при раке ободочной кишки. Патент на изобретение RU 2613142 С, опубл. 15.03.2017. Заявка №2015150450 от 24.11.2015.6. Kit O.I., Gevorkyan Yu.A., Soldatkina N.V., Novikova I.A., Vodolazhsky D.I., Shulikov P.B. A method for predicting metastasis in colon cancer. Patent for invention RU 2613142 C, publ. 03/15/2017. Application No. 2015150450 dated 11/24/2015.
Claims (19)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2797845C1 true RU2797845C1 (en) | 2023-06-08 |
Family
ID=
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006044439A3 (en) * | 2004-10-19 | 2007-08-02 | Univ Iowa Res Found | Methods of identifying metastatic potential in cancer |
| RU2324180C1 (en) * | 2006-10-02 | 2008-05-10 | Государственное учреждение научно-исследовательский институт онкологии Томского Научного центра Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (ГУ НИИ онкологии ТНЦ СО РАМН) | Method of evaluation of probability of hematogenic metastasis in infiltrating breast duct carcinoma |
| JP4841656B2 (en) * | 2009-08-03 | 2011-12-21 | 株式会社江東微生物研究所 | Examination method of colon cancer tissue for prognosis prediction |
| RU2613142C1 (en) * | 2015-11-24 | 2017-03-15 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Ростовский научно-исследовательский онкологический институт" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for predicting metastasis in colon cancer |
| RU2622756C1 (en) * | 2016-02-15 | 2017-06-19 | Дмитрий Юрьевич Мельников | Method for oncological diseases course prediction |
| RU2688678C1 (en) * | 2019-02-12 | 2019-05-22 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" (Томский НИМЦ) | Method for prediction of lymphatic metastasis in colon adenocarcinoma |
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006044439A3 (en) * | 2004-10-19 | 2007-08-02 | Univ Iowa Res Found | Methods of identifying metastatic potential in cancer |
| RU2324180C1 (en) * | 2006-10-02 | 2008-05-10 | Государственное учреждение научно-исследовательский институт онкологии Томского Научного центра Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (ГУ НИИ онкологии ТНЦ СО РАМН) | Method of evaluation of probability of hematogenic metastasis in infiltrating breast duct carcinoma |
| JP4841656B2 (en) * | 2009-08-03 | 2011-12-21 | 株式会社江東微生物研究所 | Examination method of colon cancer tissue for prognosis prediction |
| RU2613142C1 (en) * | 2015-11-24 | 2017-03-15 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Ростовский научно-исследовательский онкологический институт" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for predicting metastasis in colon cancer |
| RU2622756C1 (en) * | 2016-02-15 | 2017-06-19 | Дмитрий Юрьевич Мельников | Method for oncological diseases course prediction |
| RU2688678C1 (en) * | 2019-02-12 | 2019-05-22 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" (Томский НИМЦ) | Method for prediction of lymphatic metastasis in colon adenocarcinoma |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ЕВСЕЕВА Е.В. и др. Метастазы рака сигмовидной кишки в яичники: трудности диагностики и планирования лечения. Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2020. Т. 10. N 4. - с.284-292. KANNO M. et al., Study on correlation of hematogenous metastasis in advanced colorectal cancer with the morphological mode of tumor invasion in the pm layer. Nihon Geka Gakkai Zasshi. 1992 Feb;93 (2):139-43. SUNAMI E. et al., MMP-1 is a prognostic marker for hematogenous metastasis of colorectal cancer. Oncologist. 2000;5 (2):108-14. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20220152116A1 (en) | Multi-stage personalized longevity therapeutics | |
| Redon et al. | γ-H2AX as a biomarker of DNA damage induced by ionizing radiation in human peripheral blood lymphocytes and artificial skin | |
| Madbouly et al. | Metastatic lymph node ratio in stage III rectal carcinoma is a valuable prognostic factor even with less than 12 lymph nodes retrieved: a prospective study | |
| Selby et al. | Quantification of asymptomatic kidney stone burden by computed tomography for predicting future symptomatic stone events | |
| Raez et al. | Liquid biopsy versus tissue biopsy to determine front line therapy in metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC) | |
| Burke et al. | The use of second harmonic generation to image the extracellular matrix during tumor progression | |
| Kristiansen et al. | Prognostic significance and biopsy characteristics of prostate cancer with seminal vesicle invasion on radical prostatectomy: a nationwide population-based study | |
| Grande et al. | Evaluation of clinical, laboratory and morphologic prognostic factors in colon cancer | |
| KR20110052361A (en) | System for predicting recurrence-free survival for early gastric cancer and prediction methods thereof | |
| RU2797845C1 (en) | Method of predicting hematogenous metastasis of colon cancer after combined treatment | |
| Sato et al. | Breast angiosarcoma after primary breast cancer surgery: A systematic review | |
| Okada et al. | Tattooing improves the detection of small lymph nodes and increases the number of retrieved lymph nodes in patients with rectal cancer who receive preoperative chemoradiotherapy: A randomized controlled clinical trial | |
| Ahn et al. | Contributing factors on lymph node yield after surgery for mid-low rectal cancer | |
| Meshman et al. | Immunologic mediators of outcome for irradiated oropharyngeal carcinoma based on human papillomavirus status | |
| RU2589287C1 (en) | Method for prediction of haematogenic metastasis in double-sided synchronous invasive non-specific breast carcinoma | |
| Bostancı et al. | Factors associated with poor lymph node dissection of colon neoplasm | |
| Gür et al. | Predictive factors for lymph node metastasis and the effect on survival in early gastric cancer patients with radical gastric resection | |
| RU2772207C1 (en) | Method for predicting the risk of an unfavorable outcome of colon and rectosigmoid cancer | |
| RU2750591C1 (en) | Method for determining the degree of staining of endothelial cells | |
| Lord et al. | Colorectal cancer: Features and investigation | |
| Parthasarathy | Breast cancer (BC) and the role of circulating tumor DNA | |
| Singh et al. | Immunohistochemical studies to examine the diagnostic and prognostic implications of epithelial-to-mesenchymal transition in patients with urothelial carcinoma of the bladder | |
| RU2782149C1 (en) | Method for calculating the period of distant metastasis in patients with colon cancer and rectosigmoid junction | |
| RU2747535C2 (en) | Method for predicting risk of locoregional recurrence in patients with lung cancer after pneumonectomy | |
| RU2447447C1 (en) | Method for prediction of developing metachronous colon cancer |