Prostate Cancer P D：临床病理模型在高风险局部前列腺癌中的表现
2020-04-17 AlexYang MedSci原创
在已经建立的临床病理风险组中，前列腺癌表现出了生物学和临床的遗传异质性。Decipher genomic classifier（GC）是一个已经验证过的方法，用于进一步对前列腺癌患者进行风险分层，但是
在已经建立的临床病理风险组中，前列腺癌表现出了生物学和临床的遗传异质性。Decipher genomic classifier（GC）是一个已经验证过的方法，用于进一步对前列腺癌患者进行风险分层，但是其在美国国立综合癌症网络（NCCN）中的高风险疾病中的表现还未有更新。
最近，有研究人员对405名高风险前列腺癌男性进行了多机构回归性研究。这些患者从1995年到2005年在11个中心进行了根治性前列腺癌切除（RP）或者放疗结合雄激素阻断治疗（ADT）。研究平均随访时间为82个月，104名患者（26%）发展为转移性疾病。多变量分析表明GC得分的增加与转移疾病显著相关（HR： 1.34 per 0.1 unit增加， 95%CI： 1.19-1.50， p<0.001），而年龄、血清PSA、活检GG和临床T阶段不存在相关性（所有p>0.05）。在多变量分析中，GC得分（HR： 1.33 per 0.1 unit增加， 95% CI： 1.19-1.48， p<0.001）和GC高风险（vs低风险， HR： 2.95， 95% CI： 1.79-4.87， p<0.001）与转移显著相关。将GC得分加入到基于NCCN风险组的回归模型中能够改善AUC（0.46到0.67）和CAPRA（0.59到0.71）。、
最后，研究人员指出，在高风险前列腺癌男性中，传统的临床病理数据区分转移疾病风险分层效果差。GC得分是转移的明显的和独立的预测因子，并且有助于鉴定出最适合的治疗强度和阶梯治疗。
原始出处：
Jeffrey J. Tosoian， Samuel R. Birer， R. Jeffrey Karnes et al. Performance of clinicopathologic models in men with high risk localized prostate cancer： impact of a 22-gene genomic classifier. Prostate Cancer P D. 30 Mar 2020
作者：AlexYang
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