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    擴大中危前列腺癌主動監測納入標準:新預測模型的構建

    2024-03-11 14:53 閱讀:3555 來源:愛愛醫 作者:譚國斌 責任編輯:柳葉彎刀
    [導讀] 前列腺癌,一種在男性中普遍存在的惡性腫瘤,隨著醫學檢測技術的進步,其診斷率持續上升。傳統的治療方法,如根治性前列腺切除術(RP)或放療,雖然在某些情況下能夠提供治愈的可能,但也帶來了不可忽視的風險和生活質量的顯著下降

    一、引言

    前列腺癌,一種在男性中普遍存在的惡性腫瘤,隨著醫學檢測技術的進步,其診斷率持續上升。傳統的治療方法,如根治性前列腺切除術(RP或放療,雖然在某些情況下能夠提供治愈的可能,但也帶來了不可忽視的風險和生活質量的顯著下降。在這樣的背景下,積極監測成為了一種可行的替代方案,尤其是對于那些中度風險的前列腺癌患者。然而,要準確判斷哪些患者適合積極監測,需要更為精準的風險評估模型。

    本文旨在解讀最近的一項創新研究[1],通過結合術前臨床參數和磁共振成像(MRI)結果構建的MAP模型,并探討其在前列腺癌個體化治療中的應用。這項研究不僅開辟了利用綜合數據提高治療決策準確性的新途徑,還可能改變我們對前列腺癌治療策略的整體認知。

    二、研究背景

    隨著科學研究的深入,醫學界對前列腺癌的理解不斷增加,尤其是在疾病管理方面。然而,對于患有中度風險前列腺癌的患者來說,治療路徑選擇仍然具有挑戰性。積極監測作為一種治療策略,旨在減少不必要的治療干預,同時密切監控疾病進展,以便在必要時及時介入。這種策略的有效實施,依賴于準確評估患者出現不良病理結果的風險,即那些可能會在根治性前列腺切除術(RP中發現的高級別癌癥或其他危險特征。

    三、研究概述

    這項研究的設計和開展包含了幾個關鍵步驟,以確保其能夠有效地達到研究目的。以下是其主要步驟:

    1、目標人群的選擇:研究對象是1284名在2013年至2019年間接受根治性前列腺切除術(RP)治療的低至中等風險前列腺癌患者。

    2、數據收集與分析:

    - 收集了患者的術前臨床參數,如年齡、前列腺特異性抗原(PSA)水平、活檢的Gleason分級組等。

    - MRI發現也被納入,包括前列腺體積、前列腺成像報告和數據系統(PI-RADS)評分,以及是否有MRI可見的前列腺外擴展MRI-EPE。

    3、統計方法的應用:

    - 使用邏輯回歸分析來確定哪些因素與不良病理結果顯著相關。不良病理定義為RP時的非器官限制性疾病、淋巴結侵犯或病理分級組3以上。

    - 基于這些因素,開發了一個新的諾莫圖,用于評估中度風險前列腺癌患者進行積極監測的適宜性。

    4、模型的驗證:

    - 對比了新開發的諾莫圖與現有的Gandaglia風險計算器(Gandaglia-RC)在預測不良病理結果方面的有效性。

    - 通過曲線下面積(AUC)來評估模型的預測能力。

    5、結果的解讀:

    - 分析了使用這個新的諾莫圖選擇積極監測患者的可能性,與使用傳統方法相比,新模型是否能更準確地選擇適合積極監測的患者。

    - 對模型進行了外部驗證,確保其在不同的人群中的適用性。

    通過以上步驟,這項研究成功地開發并驗證了一個新的工具,能夠更準確地評估中度風險前列腺癌患者是否適合進行積極監測。這不僅提高了治療的個體化程度,也可能減少不必要的治療和相關副作用,從而提升患者的生活質量。

    四、研究結果的深入解讀與分析

    1、1284例中危前列腺癌患者接受根治性前列腺切除術(RP)的最終病理結果

    1表格總結了1284名接受根治性前列腺切除術(RP)的中度風險前列腺癌患者的最終病理結果。以下是對表格內容的解讀分析:

    - RP GGGGleason grade group):該列顯示了患者術后Gleason評分的分布。Gleason評分是一種評估前列腺癌嚴重程度的標準,數值越高表示癌癥越嚴重。

    ·GGG118%):這一組患者的病情相對較輕。

    ·GGG272%):這是最大的一組,表明大多數患者屬于中度風險組。

    ·GGG3-510.7%):這些患者的癌癥較為嚴重。

    - pT stage:該列顯示了患者術后腫瘤分期,這是根據腫瘤在前列腺和周圍組織中的擴散程度來評定的。

    ·pT285%):表示腫瘤局限在前列腺內。

    ·pT3apT3b14.8%):表示腫瘤開始擴散至前列腺外的組織。

    - pN stage:該列顯示了術后淋巴結的病理分期。

    ·pN0-X98%):表示沒有淋巴結轉移。

    ·pN12%):表示發現了淋巴結轉移。

    綜上所述,在有利病理結果的患者中(76.9%),大部分患者屬于GGG1GGG2,且所有這些患者均未出現pT3b階段的腫瘤或淋巴結轉移。在不良病理結果的患者中(23.1%),大部分患者有較高的GGG分數,大多數屬于pT3階段,并且有較高比例的淋巴結轉移。這強調了RP GGGpT stage在預測病理結果上的重要性。這些信息對于理解前列腺癌的臨床特征和預后至關重要。


    圖1

    2、根治性前列腺切除術(RP)后出現不良病理結果的危險因素

    2表格具體展示了單變量分析和多變量分析預測在根治性前列腺切除術(RP)中出現不良病理結果的危險因素。表格中的數據包括了危險因素的名稱、比值比(OR)、95%置信區間(CI)和p值。以下是對表格內容的詳細解讀:

    - 年齡:在單變量分析中,每增加一年,不良病理的風險增加3%,在多變量分析中增加4%,這在統計上是顯著的(p < 0.001)。

    - 種族:非裔美國人與參考組相比,在單變量分析中沒有顯著差異,但在多變量分析中未給出數據。

    - PSA:每單位PSA增加,不良病理的風險在單變量分析中增加11%p < 0.001),在多變量分析中增加13%p < 0.001),這在統計上是顯著的。

    - PSA密度:每0.1單位增加,不良病理的風險在單變量分析中增加20%p < 0.001),在多變量分析中未給出數據。

    - cT階段:cT2a與參考組cT1c相比,在單變量分析中風險增加了37%p= 0.031),在多變量分析中未給出數據。

    - GGG活檢:Gleason分數組2在單變量分析中比參考組(Gleason分數組1)風險高出129%p < 0.001),在多變量分析中風險高出95%p < 0.001)。

    - 陽性活檢芯數:在單變量分析中每增加一個陽性活檢芯,不良病理的風險增加4%p=0.07,在多變量分析中未給出數據。

    - 陽性活檢芯百分比:在單變量分析中,隨著陽性活檢芯占比增加,不良病理的風險輕微增加(p=0.002),在多變量分析中未給出數據。

    - NCCN風險:與NCCN低風險相比,有利病理的風險在單變量分析中增加了117%p < 0.001),在不利病理中增加了490%p < 0.001,在多變量分析中未給出數據。

    - 靶向活檢:進行靶向活檢的患者在單變量分析中風險降低了29%p=0.029,在多變量分析中風險降低了41%p =0.001)。

    - MRI前列腺體積:在單變量分析中,每增加一單位體積,不良病理的風險降低了1%p=0.01,在多變量分析中風險降低了2%p<0.001。

    - PIRADS評分:與1-2分相比,PIRADS評分為5的患者在單變量分析中風險增加了121%p<0.001),在多變量分析中未給出數據。

    - MRI-EPE:存在EPE的患者在單變量分析中風險增加了106%p<0.001),在多變量分析中增加了75%p<0.001)。

    綜上所述,在對前列腺癌進行根治性切除術(RP)的決策過程中,準確地評估不良病理結果的風險是至關重要的。圖2中展示的數據通過單變量和多變量分析,精細地描繪了影響這一結果的多種因素。這些詳盡的統計數據不僅證實了已知的風險因素,而且還為包括MRI特征在內的新的預測因子提供了科學依據。這些發現提供了強有力的證據,支持在前列腺癌治療計劃中使用綜合臨床和影像學參數的決策模型。


    圖2

    3、MAP預測模型的構建

    3顯示了MAP預測模型的構成。最終的多變量模型中包括的因素有:

    - 手術時的年齡

    - PSA

    - 活檢格里森分級組(Bx-GGG

    - 活檢技術(目標活檢與標準活檢)

    - MRI測量的前列腺體積

    - MRI顯示的前列腺外擴展(MRI-EPE


    圖3

    4、不同預測模型之間的優劣

    4展示了在前列腺癌治療決策中用于預測不良病理結果的不同模型的效果。以下是對各圖的解讀分析:

    14A - ROC曲線

    ROC曲線比較了不同模型預測不良病理結果的能力。在這里,AUC衡量了模型的預測準確性;AUC越接近1,預測能力越好。

    - MAP模型:AUC0.71,表明其預測不良病理的能力較好。

    - Gandaglia-RCAUC0.63,低于MAP模型,表明其預測能力較弱。

    - PRIASAUC0.54,預測能力最弱。

    - NCCN LR/FIRAUC值在0.580.59之間,預測能力處于中等水平。

    24B - 決策曲線分析(DCA

    決策曲線分析展示了不同概率閾值下各個模型的凈收益。凈收益是指在特定閾值下,通過使用模型預測而得到的真正益處(例如,正確預測不良病理)與因錯誤預測產生的代價(例如,不必要的治療)之間的差值。

    - MAP模型和Gandaglia-RC的曲線顯示在大部分概率閾值下它們提供正凈收益,但MAP模型在更多的閾值范圍內提供更高的凈收益。

    - PRIASNCCN LR的曲線在大部分閾值下凈收益較低。

    34C - 校準圖

    校準圖比較了預測概率與實際發生概率的一致性。理想情況下,模型的預測概率應當緊貼45度線(表示完美預測)。

    - MAP模型的曲線在邏輯回歸和留一交叉驗證(LOOCV)后顯示了良好的校準性,尤其是在預測概率低于約0.6時。

    總體而言,MAP模型在預測前列腺癌的不良病理結果方面,相較于其他模型展現出更好的效果。它在ROC曲線上有更高的AUC值,在決策曲線分析中提供了更高的凈收益,在校準圖中顯示了較好的一致性。這些結果表明,MAP模型可能是一個更可靠的工具,用于在根治性前列腺切除術(RP中預測不良病理結果,從而可能幫助臨床醫生在治療計劃選擇上做出更精確的決策。


    圖4

    五、MAP預測模型的臨床應用價值

    在現代醫療實踐中,個體化治療方案的制定已成為優化患者治療結果的關鍵。MAP模型作為這一理念的具體體現,通過精細化的風險評估,推動了前列腺癌治療決策的革新。該模型不僅考慮了常規的臨床參數,如年齡和PSA水平,而且還納入了前列腺磁共振成像的結果,如MRI測量的前列腺體積MRI-EPE,這些參數對于揭示腫瘤的性質和行為至關重要。

    Gleason評分,作為評估腫瘤分化程度的標準,長久以來被用來預測前列腺癌的侵襲性和治療響應。MAP模型通過結合Gleason評分與MRI的定量分析,提供了一個全面的腫瘤特征描述,使得醫生能夠更加精確地判斷腫瘤的潛在風險。

    此外,EPE的存在是判斷腫瘤侵襲性的另一個關鍵指標。通過MRI可視化這一特征,MAP模型增加了對腫瘤行為的直觀了解,這在選擇適合的治療策略時是不可或缺的。當EPE呈陽性時,通常意味著腫瘤具有更高的侵襲性,這可能促使醫生推薦更積極的治療方法,而非積極監測。

    MAP模型的一個顯著優勢在于其預測準確性的提高。如同ROC曲線所展示的那樣,該模型的AUC值顯著高于其他傳統方法,這表明它在區分需要積極治療與適合積極監測的患者方面更為可靠。在實際臨床應用中,這種準確性的提高意味著患者可以獲得更符合其病情的治療建議,從而可能避免不必要的侵入性治療及其相關的并發癥。

    六、結論

    在探索前列腺癌治療決策的新領域中,MAP模型代表了一種重要的進步。通過綜合考慮臨床參數和先進的MRI技術,該模型提供了一個更全面、更精確的方法來評估患者的病理風險。盡管MAP模型在前列腺癌治療決策中展示了顯著的潛力,但對其有效性和普適性的理解仍需進一步深入。首先,考慮到研究的回顧性性質,其結果可能受到數據選擇和記錄偏差的影響。此外,研究樣本可能不足以代表所有人群,特別是在不同種族、年齡或有不同健康狀況的患者中。

    在今后的研究和實踐中,對這一模型的細化和完善將是重要的工作重點。包括前瞻性研究、模型的不斷更新以適應新的醫學發現,以及探索在不同臨床環境中有效實施該模型的策略。正如我們在臨床案例中所見,MAP模型有助于避免過度治療和提高治療決策的準確性,對患者的生活質量和治療結果都有著積極的影響。

    總之,MAP模型的開發和應用是向更精確、更個性化的醫療治療邁出的一大步。隨著醫學技術的不斷進步和數據驅動決策在臨床實踐中的日益普及,我們期待這種模型能夠進一步優化,為前列腺癌患者提供更優質、更個性化的治療選擇。


    參考文獻:

    [1] Lantz A, Falagario UG, Ratnani P, Jambor I, Dovey Z, Martini A, Lewis S, Lundon D, Nair S, Phillip D, Haines K, Cormio L, Carrieri G, Kryprianou N, Tewari A. Expanding Active Surveillance Inclusion Criteria: A Novel Nomogram Including Preoperative Clinical Parameters and Magnetic Resonance Imaging Findings. Eur Urol Oncol. 2022 Apr;5(2):187-194. doi: 10.1016/j.euo.2020.08.001. Epub 2020 Sep 3. PMID: 32891599.




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