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改善结直肠癌患者的预后

2019-03-11

  根据癌症免疫学研究发表的结果,与传统的临床分期方法相比,整合肿瘤芽,淋巴细胞浸润及其空间关系的方法可以更好地对患有疾病特异性死亡的高风险的2期结直肠癌(CRC)患者进行分层。

  “我们发现我们的组合方法在定义2期结直肠癌患者预后方面优于目前的预后分期系统,”Ines Nearchou博士说。在苏格兰North Haugh的圣安德鲁斯大学医学院。“在更大规模的研究中进一步验证后,该指数可以转化为第2阶段结直肠癌以及其他实体肿瘤类型的常规临床分类,从而提供更精确的预后,最终目标是改善患者护理。”

  Nearchou指出,大约20%的2期CRC 患者会出现复发和疾病特异性死亡。“因此,准确识别可能从辅助治疗中获益的高风险患者至关重要,”她解释说。

  TNM分期是一种考虑肿瘤大小,区域淋巴结受累和远处转移的临床分期方法,目前用于CRC预后并指导治疗策略; Nearchou说,尽管这种方法在人群水平上是准确的,但在个体水平上这种方法较少,因为相同组织学肿瘤分期的患者可能有不同的预后结果。另一种称为Immunoscore的方法,量化肿瘤核心处肿瘤浸润性T细胞的密度及其侵入边缘。她补充说,这项评分已被证明可以比CRC患者的TNM分期更准确地预测生存率和复发风险。

  Nearchou解释说,肿瘤出芽(存在小的,孤立的癌细胞簇)可能代表肿瘤侵入和转移的可能性,并且与不良的临床结果相关。虽然淋巴细胞浸润和肿瘤出芽都是与CRC患者结果相关的预后特征,但这些特征通常是独立报道的。“我们想确定这两个特征的同时分析,除了浸润淋巴细胞和肿瘤芽之间的空间相互作用,还可以进一步对CRC患者进行分层,并提供额外的预后意义,”她说。

  Nearchou在首席研究员Peter Caie博士的监督下,利用了2002年至2003年期间在苏格兰爱丁堡接受手术切除的114名2期CRC患者的训练队列数据。研究人员分析了癌症组织及相关疾病。临床数据,如TNM分期和随访信息,以制定其预后特征。他们在两个独立的队列中验证了他们的方法(在队列1中分别来自爱丁堡的56名患者和在队列2中分别来自日本的62名患者)。

  研究人员将临床病理学和图像分析数据纳入机器学习模型,以开发肿瘤芽免疫空间指数(TBISI)。最终模型整合了淋巴细胞浸润的程度,肿瘤芽的数量以及它们之间的空间关系,以将患者分为低风险和高风险类别的疾病特异性死亡。Nearchou指出,机器学习工作流程没有为最终模型选择临床病理学特征。

  为了比较TBISI与标准方法的预后意义,来自训练组的患者使用TNM分期(肿瘤分期3或4)和研究的Immunoscore版本(高分和低分,其中较高分数与之相关)分层为风险类别。更高的生存概率)。与TNM分期和免疫科相比,TBISI的利用率分别是高风险组和低风险组的四倍以上,两倍以上。

  接下来,研究人员验证了TBISI在两个验证队列中的预后意义。与队列1和队列2中的TNM分期相比,TBISI的使用分别是将患者分为高风险组和低风险组的两倍和七倍以上。香港治疗肿瘤,与组织1和组群2中的Immunoscore相比,TBISI的利用率分别是高风险组和低风险组的两倍和4倍以上。

  “在我们的第二个验证队列中,TNM分期并不具有预后意义,反映了第2阶段结直肠癌的异质性,并强调需要将更精确的预后评分系统转化为临床,”Nearchou指出。

  Nearchou说,这项研究的局限在于样本量小,因此需要在更大的队列中验证结果。

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