ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ РАЗВИТИЯ МЕТАСТАЗОВ В РЕГИОНАРНЫХ ЛИМФОУЗЛАХ ПРИ РАКЕ ЖЕЛУДКА ПО КЛИНИЧЕСКИМ ДАННЫМ
Аннотация
Введение. Недостаточная эффективность традиционного подхода к выполнению дооперационного N-стадирования рака желудка (РЖ) создает предпосылки для нерационального планирования лечения. Представляется актуальной разработка и использование прогностических моделей, позволяющих оценить вероятность метастатического поражения регионарных лимфоузлов. Цель исследования. Разработать модель дооперационной оценки вероятности метастатического поражения регионарных лимфоузлов (pN+) при РЖ по клиническим данным. Материал и методы. Проведен ретроспективный анализ результатов радикального лечения 1054 пациентов с РЖ. Для построения прогностической модели на основе линейной логистической регрессии общая выборка пациентов была разделена случайным образом на тестовую и обучающую когорты. В модель на тестовой выборке были включены прогностические факторы, которые показали свою дискриминационную способность на основе нескольких алгоритмов отбора. Клиническая валидация модели проведена на основании оценки отдаленных результатов лечения. Результаты. Факторами риска наличия pN+ являются: возраст – отношение шансов (ОШ) 1,02 (95 % ДИ: 1,0–1,04 на один год), р=0,040; размер первичной опухоли (натуральный логарифм) – ОШ 1,8 (95 % ДИ: 1,4–2,4), р<0,001: инфильтративный вариант макроскопической формы роста – ОШ 1,9 (95 % ДИ: 1,3–2,9), р=0,001; некогезивный вариант аденокарциномы – ОШ 1,6 (95 % ДИ: 1,0–2,4), р=0,051; подозрение на наличие метастатического поражения регионарных лимфоузлов по данным предоперационного обследования – ОШ 4,0 (95 % ДИ: 2,6–6,2), р<0,001. Разработана прогностическая модель, индекс конкордации (AUC для тестовой когорты) – 0,778 (95 % ДИ: 0,739–0,820). Заключение. Комплексный учет клинико-морфологических особенностей опухолевого процесса и возраста пациента при применении разработанной прогностической модели позволяет повысить точность дооперационного N-стадирования. Последнее создает предпосылки для оптимизации тактики ведения пациентов с неметастатическим РЖ за счет рационального дооперационного планирования объема противоопухолевого лечения.
Литература
Emam HMK, Moussa EMM, Abouelmaged M, Ibrahim MRI. Role of Multidetector CT in Staging of Gastric Carcinoma. J Cancer Therapy. 2019;10:565-579. https://doi.org/10.4236/jct.2019.107046.
Choi JI, Joo I, Lee JM. State-of-the-art preoperative staging of gastric cancer by MDCT and magnetic resonance imaging. World J Gastroenterol. 2014;20(16):4546-4557. https://doi.org/10.3748/wjg.v20.i16.4546.
Al-Batran SE, Homann N, Pauligk C, Goetze TO, Meiler J, Kasper S, Kopp HG, Mayer F, Haag GM, Luley K, Lindig U, Schmiegel W, Pohl M, Stoehlmacher J, Folprecht G, Probst S, Prasnikar N, Fischbach, W, Mahlberg R, Trojan J. FLOT4-AIO Investigators. Perioperative chemotherapy with fluorouracil plus leucovorin, oxaliplatin, and docetaxel versus fluorouracil or capecitabine plus cisplatin and epirubicin for locally advanced, resectable gastric or gastro-oesophageal junction adenocarcinoma (FLOT4): a randomised, phase 2/3 trial. Lancet. 2019;393(10184):1948-1957. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)32557-1.
Takayama T, Tsuji Y. Updated Adjuvant Chemotherapy for Gastric Cancer. J Clin Med. 2023;12(21):6727. https://doi.org/10.3390/jcm12216727.
Japanese Gastric Cancer Association. Japanese Gastric Cancer Treatment Guidelines 2021 (6th edition). Gastric Cancer. 2023;26(1):1-25. https://doi.org/10.1007/s10120-022-01331-8.
Crețu OI, Stepan AE, Simionescu CE, Marinescu D, Stepan MD. Classification and Grading Systems in Gastric Adenocarcinomas. Curr Health Sci J. 2022;48(3):284-291. https://doi.org/10.12865/CHSJ.48.03.06.
Fawcett T. An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters. 2006;27(8):861-874. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.10.010.
Tang R, Zhang X. CART Decision Tree Combined with Boruta Feature Selection for Medical Data Classification. In: 2020 5th IEEE International Conference on Big Data Analytics (ICBDA); 2020 May 08-11; Xiamen, China. Xiamen: IEEE; 2020. p. 80-84. https://doi.org/10.1109/ICBDA49040.2020.9101199.
Lindsey C, Sheather S. Variable selection in linear regression. Stata J. 2010;10(4):650-669. https://doi.org/10.1177/1536867x1101000407.
Newson R. Parameters behind "nonparametric" statistics: Kendall’s tau, Somers’ D and median differences. Stata J. 2002;2(1):45-64. https://doi.org/10.1177/1536867X0200200103.
Tjur T. Coefficients of determination in logistic regression models – a new proposal: the coefficient of discrimination. Am Stat. 2009;63(4):366-372. https://doi.org/10.1198/tast.2009.08210.
R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, 2023. [Internet]. Available from: https://www.R-project.org/
Vergadis C, Schizas D. Is Accurate N - Staging for Gastric Cancer Possible? Front Surg. 2018;5:41. https://doi.org/10.3389/fsurg.2018.00041.
Ri M, Yamashita H, Gonoi W, Okumura Y, Yagi K, Aikou S, Seto Y. Identifying multiple swollen lymph nodes on preoperative computed tomography is associated with poor prognosis along with pathological extensive nodal metastasis in locally advanced gastric cancer. Eur J Surg Oncol. 2022;48(2):377-382. https://doi.org/10.1016/j.ejso.2021.08.017.
Zhu H, Wang G, Zheng J, Zhu H, Huang J, Luo E, Hu X, Wei Y, Wang C, Xu A, He X. Preoperative prediction for lymph node metastasis in early gastric cancer by interpretable machine learning models: A multicenter study. Surgery. 2022;171(6):1543-1551. https://doi.org/10.1016/j.surg.2021.12.015.
Wang J, Wang L, Li S, Bai F, Xie H, Shan H, Liu Z, Ma T, Tang X, Tang H, Qin A, Lei S, Zuo C. Risk Factors of Lymph Node Metastasis and Its Prognostic Significance in Early Gastric Cancer: A Multicenter Study. Front Oncol. 2021;11:649035. https://doi.org/10.3389/fonc.2021.649035.
Liu Z, Tian H, Huang Y, Liu Y, Zou F, Huang C. Construction of a nomogram for preoperative prediction of the risk of lymph node metastasis in early gastric cancer. Front Surg. 2023;9:986806. https://doi.org/10.3389/fsurg.2022.986806.
Liu DY, Hu JJ, Zhou YQ, Tan AR. Analysis of lymph node metastasis and survival prognosis in early gastric cancer patients: A retrospective study. World J Gastrointest Surg. 2024;16(6):1637-1646. https://doi.org/10.4240/wjgs.v16.i6.1637.
Pelc Z, Skórzewska M, Rawicz-Pruszyński K, Polkowski WP. Lymph Node Involvement in Advanced Gastric Cancer in the Era of Multimodal Treatment-Oncological and Surgical Perspective. Cancers (Basel). 2021;13(10):2509. https://doi.org/10.3390/cancers13102509.
2.png)
