Ср, 08/19/2015 - 11:07 — admin

Актуальность

Модели прогнозирования риска, включающие в себя биомаркеры и клиникоморфологические переменные, могут быть использованы для оптимизации принятия решения после радикальной простатэктомии (РП). Мы сравнили два ранее валидизированных классификатора для применения после РП – модель «Послеоперационная оценка риска для рака простаты» (Cancer of the Prostate Risk Assessment Postsurgical, CAPRA-S) и геномный классификатор Decipher (Decipher genomic classifier, GC) – в плане прогнозирования специфической смертности от рака предстательной железы (ОСС) в современной когорте пациентов после РП.

Цель исследования

Оценить комбинированные предиктивные возможности CARPA-S и GC для прогнозирования ОСМ.

Дизайн, условия и участники исследования

Когорта из 1010 пациентов с высоким риском рецидива после РП получила лечение в Клинике Мейо в период между 2000 и 2006 гг. Высокий риск определялся как наличие любого из следующих факторов: дооперационный уровень простат-специфического антигена выше 20 нг/мл, сумма баллов Глисона при гистологическом исследовании 8 и выше, либо стадия pT3b. Для исследования типа «случай-когорта» случайным образом выделено 225 пациентов (пациенты, у которых отмечена ОСС, определены как «случаи»), среди которых у 185 пациентов можно было определить CAPRA-S и GC.

Определение результатов и статистический анализ

Баллы определялись индивидуально и в комбинации с помощью индекса конкордантности (c-индекс), анализа кривой принятия решений, реклассификации, кумулятивной встречаемости и регрессии Кокса для прогноза ОСС.

Результаты и ограничения

Из 185 мужчин у 28 отмечена ОСС. C-индексы для CAPRA-S и GC составили 0.75 (95%-ный доверительный интервал [ДИ] 0.55 - 0.84) и 0.78 (95% ДИ 0.68 – 0.87) соответственно. GC продемонстрировал большую суммарную эффективность при анализе кривой принятия решений, но балльная оценка, комбинирующая CAPRA-S и GC, не увеличила площадь под кривой рабочей характеристики приёмника (ROC) после бутстрэпа с коррекцией на оптимизм. Среди 82 пациентов, стратифицированных в группу высокого риска на основании показателя CAPRA-S ≥ 6, показатели GC давали такой же высокий риск у 33 пациентов, у 17 из которых отмечена ОСС. GC реклассифицировал оставшихся 49 мужчин в группы низкого и промежуточного риска; среди этих мужчин отмечено три случая ОСС. При мультивариабельном анализе GC и CAPRA-S как непрерывные переменные были независимо предиктивны в отношении ОСС, с отношениями риска (ОР), равными 1.81 (p < 0.001 для изменения показателя на 0.1 единицы) и 1.36 (p = 0.01 для изменения показателя на 1 единицу). При категоризации по группам риска, мультивариабельное ОР для высокого показателя CAPRA-S (6 и более) составило 2.36 (p = 0.04), а для высокого показателя GC (0.6 и более) составило 11.26 (p < 0.001). Для пациентов с одновременно высокими GC и CAPRA-S кумулятивная встречаемость ОСС составила 45% для десятилетнего срока. Наше исследование ограничено своим ретроспективным дизайном.

Заключение

Как GC, так и CAPRA-S были значительными независимыми предикторами ОСС. GC оказался способным реклассифицировать многих мужчин, вошедших в группу высокого риска на основании только значения показателя CAPRA-S ≥ 6. Пациенты с одновременно высокими показателями GC и CAPRA-S имели существенно повышенный риск летального рака предстательной железы после РП. В случае проспективной валидации эти находки позволят предположить, что интеграция геномных и клинических классификаторов может обеспечить лучшую идентификацию тех пациентов после РП, которых следует рассматривать как кандидатов для более агрессивной вторичной терапии и клинических испытаний.

Ключевые слова: новообразования простаты, простатэктомия, биомаркеры, РНК, стратификация риска, CAPRA-S.

Combined Value of Validated Clinical and Genomic Risk Stratification Tools for Predicting Prostate Cancer Mortality in a High-risk Prostatectomy Cohort

By: Matthew R. Cooperberg a, Elai Davicioni b, Anamaria Crisan b , Robert B. Jenkins c , Mercedeh Ghadessi b and R. Jeffrey Karnes d

  • a Departments of Urology and Epidemiology & Biostatistics, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA
  • b GenomeDx Biosciences, Vancouver, British Columbia, Canada
  • c Department of Laboratory Medicine and Pathology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA
  • d Department of Urology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA

European Urology, Volume 67 Issue 2, February 2015, Pages 326-333

Keywords: Prostate neoplasms, Prostatectomy, Biomarkers, RNA, Risk stratification, CAPRA-S

Автор перевода: Шатылко Тарас Валерьевич