Алгоритм оценки индивидуального риска рецидивирования рака яичников
- Авторы: Савинова А.Р.1, Гатауллин И.Г.2
-
Учреждения:
- Республиканский клинический онкологический диспансер Минздрава Республики Татарстан
- Казанская государственная медицинская академия – филиал ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России
- Выпуск: Том 4, № 3 (2019)
- Страницы: 65-68
- Раздел: Онкология
- URL: https://bakhtiniada.ru/2500-1388/article/view/43790
- DOI: https://doi.org/10.35693/2500-1388-2019-4-3-65-68
- ID: 43790
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Цель – разработать алгоритм оценки индивидуального риска рецидивирования рака яичников.
Материал и методы. Был проведен ретроспективный анализ результатов лечения пациентов с диагнозом «рак яичников» за период 2010–2015 гг. Проанализированы данные 1103 пациентов, из которых рецидив рака яичников был регистрирован у 907 пациентов (средний возраст: 58,7±12; межквартильный размах: 50–68 лет), а за наблюдаемый период рецидивов не было у 196 пациентов (средний возраст: 63,1±13,6; межквартильный размах: 53–74 года). На первом этапе исследования был выполнен однофакторный анализ прогностических факторов рецидивирования рака яичников, на втором этапе – анализ бинарной регрессии. В результате анализа была разработана окончательная формула оценки риска рецидивирования, которую мы назвали «индекс оценки риска рецидивирования рака яичников».
Результаты исследования. С помощью бинарной регрессии из изначально определенных 12 факторов были отобраны следующие 6, которые вошли в окончательную формулу расчета риска: стадия, гистотип, степень дифференцировки (Grade) опухоли, результаты УЗИ после химиотерапии, уровни СА 125 до начала комбинированной терапии, уровни НЕ 4 после комбинированной терапии. В зависимости от значения индекса риска рецидивирования рака яичников риск рецидивирования разделяется на низкий (0–0,39), умеренный (0,40–0,85) и высокий (0,86–1,0).
Заключение. Разработанный нами индекс риска рецидивирования рака яичников обладает высокой чувствительностью и специфичностью и позволяет стратифицировать пациентов в группы высокого, умеренного и низкого риска. Интегрирование последнего в план динамического наблюдения пациентов после окончания терапии первой линии позволяет корректировать план динамического наблюдения и своевременно предпринимать лечебно-профилактические меры против рецидива рака яичников.
Ключевые слова
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Айгуль Рафисовна Савинова
Республиканский клинический онкологический диспансер Минздрава Республики Татарстан
Автор, ответственный за переписку.
Email: aigulkazan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7048-4125
врач-онколог онкологического отделения №10
Россия, КазаньИ. Г. Гатауллин
Казанская государственная медицинская академия – филиал ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России
Email: aigulkazan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5115-6388
д.м.н., профессор кафедры онкологии, радиологии и паллиативной медицины
Россия, КазаньСписок литературы
- Baker TR, Piver MS. Etiology, biology, and epidemiology of ovarian cancer. Semin Surg Oncol. 1994;10(4):242–248.
- Holschneider CH, Berek JS. Ovarian cancer: epidemiology, biology, and prognostic factors. Semin Surg Oncol. 2000;19(1):3–10.
- Deraco M, Baratti D, Laterza B, et al. Advanced cytoreduction as surgical standard of care and hyperthermic intraperitoneal chemotherapy as promising treatment in epithelial ovarian cancer. Eur J Surg Oncol. 2011;37:4–9.
- Díaz-Montes TP, Bristow RE. Secondary cytoreduction for patients with recurrent ovarian cancer. Curr Oncol Rep. 2005;7:451–458.
- Klymenko Y, Nephew KP. Epigenetic crosstalk between the tumor microenvironment and ovarian cancer cells: a therapeutic road less traveled. Cancers (Basel). 2018;10(9):295. doi: 10.3390/cancers10090295
- Yang WL, Lu Z, Bast RC Jr. The role of biomarkers in the management of epithelial ovarian cancer. Expert Rev Mol Diagn. 2017;17(6):577–591. doi: 10.1080/14737159.2017.1326820
- Kensler TW, Spira A, Garber JE, et al. Transforming cancer prevention through precision medicine and immune-oncology. Cancer Prev Res (Phila). 2016;9(1):2–10.
- Escalona RM, Chan E, Kannourakis G, et al. The many facets of metzincins and their endogenous inhibitors: perspectives on ovarian cancer progression. Int J Mol Sci. 2018;19(2):450. doi: 10.3390/ijms19020450
- Rizzuto I, Stavraka Ch, Chatterjee J, et al. Risk of ovarian cancer relapse score. A prognostic algorithm to predict relapse following treatment for advanced ovarian cancer. Int J Gynecol Cancer. 2015;V.25:416–422.
- Savinova AR, Gataullin IG, Shakirov RR. Method of assessment of the risk of relapse of ovarian cancer. Patent of Russian Federation No.2251692, published on 10.05.2005, Bulletin No.13 (In Russ.) [Савинова А.Р., Гатауллин И.Г., Шакиров Р.Р. Способ оценки риска рецидивирования рака яичников. Патент Российской Федерации №2251692, опубликованный 10.05.2005, бюллетень №13].
- Savinova AR, Gataullin IG. Individual approach to the treatment of ovarian cancer. Kazan Medical Journal. 2016;V.97(3):P.388–393. (In Russ.) Савинова А.Р., Гатауллин И.Г. Индивидуальный подход к лечению рака яичников. Казанский медицинский журнал. 2016;V.97(3):P.388–393.
Дополнительные файлы
