肝细胞肝癌窄切缘术后调强放射治疗的作用;早期(T1-2NO)乳腺癌的临床表型亚组及基于深度学习的乳腺癌个体化预后模型

来源 :北京协和医学院中国医学科学院 北京协和医学院 中国医学科学院 清华大学医学部 | 被引量 : 0次 | 上传用户:guyunlong0811
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本文从以下几部分进行了论述:  第一部分 邻近大血管的肝细胞肝癌窄切缘术后调强放射治疗的作用  目的:  本研究主要是针对邻近肝内大血管的肝细胞肝癌患者,评估窄切缘手术后调强放射治疗(Intensity-modulated radiotherapy, IMRT)的生存是否获益。  方法:  181例肝细胞肝癌患者纳入分析,其中116例患者接受窄切缘手术(切缘<1.0 cm),65例患者接受根治性宽切缘手术(切缘≥1.0 cm)。窄切缘手术患者中的33例接受了术后IMRT(A组),83例患者未行术后放射治疗(B组)。宽切缘手术患者均未接受术后放射治疗(C组)。通过比较三组患者的复发模式和预后来评估术后IMRT的作用。采用Kaplan-Meier法进行生存率分析和比较,采用卡方检验比较各组近期复发(术后18个月以内的复发)的比例差异。  结果:  A组接受窄切缘手术联合术后IMRT的患者3年OS(Overall survival)和DFS(Disease-free survival)分别为89.1和64.2%,B组接受单纯窄切缘手术的患者3年OS和DFS分别为67.7和52.2%,C组接受宽切缘手术的患者3年OS和DFS分别为86.0和60.1%,A组和C组患者的3年OS和DFS显著优于B组患者(A组vs.B组,P=0.009,C组vs.B组,P=0.002;A组vs.B组,P=0.038,C组vs.B组,P=0.010)。A组和C组患者出现早期复发的比例显著低于B组患者(P=0.002),B组患者主要表现为早期复发,而A组和C组患者的复发在整个随访期间的分布比较均匀。而且,A组和C组患者出现单纯肝内复发和肝外复发的比例显著低于B组患者(P=0.045,P=0.038)。就肝内复发而言,A和C组患者的切缘复发率和肝内弥漫复发率显著低于B组患者(P=0.048;P=0.018),3组患者的肝内孤立结节复发率无明显差异(P=0.426)。A组接受术后IMRT患者的放射治疗毒副作用主要是轻-中度的血液学毒性和肝功能异常,没有患者在放射治疗后出现典型或非典型的放射诱发的肝病。  结论:  对于邻近肝内大血管的肝细胞肝癌,窄切缘手术后的IMRT显著改善了患者的预后,取得和宽切缘手术相近的疗效,且治疗耐受性好。但是,需要大样本的前瞻性研究来进一步验证此研究结果。  第二部分 基于聚类分析的不同表型pT1-2N0期浸润性乳腺癌患者的预后分析  目的:  通过聚类分析获得pT1-2N0期浸润性乳腺癌患者的表型亚组,进而评估各亚组患者临床病理特点和预后。  方法:  1999-2013年共4979例R0根治术后pT1-2N0期乳腺癌患者纳入层次聚类分析,患者间的差异性综合考虑年龄、病理类型、肿瘤大小、分化程度、脉管瘤栓、雌激素受体(Oestrogen receptor,ER)、孕激素受体(Progesterone receptor,PR)和人表皮生长因子受体2(Human epidermal growth factor receptor2,HER-2)。聚类分析所采用的链接方式为Ward链接,同型相关系数和Spearman相关系数检验进行层次聚类内验证。生存分析采用Kaplan-Meier法,并行Log-rank检验。  结果:  同型相关系数为0.603,Spearman相关系数为0.617,双重内验证结果显示层次聚类模型与数据集中患者实际相异性呈强相关(P<0.001)。4979例R0根治术后pT1-2N0期乳腺癌采用12类分法能最好地说明样本的内在表型差异。其中,类5、类9和类12患者预后最好,其患者年龄多≥40岁,肿瘤较小,以高、中分化为主,多无脉管瘤栓,ER和PR均以阳性为主,HER-2多为阴性。类1和类11患者的预后最差,类1患者的肿瘤较大,以低分化为主,ER和PR均以阴性为主。类11患者主要表现为脉管瘤栓阳性。类2、类3、类4、类6、类7、类8、类10患者的预后居中,也具有独特的临床病理特点和复发模式。  结论:  通过聚类分析获得了pT1-2N0期浸润性乳腺癌患者的表型亚组,不同亚组的患者在临床病理特征上存在明显差异,并显示出不同的预后,可为术后个体化辅助治疗提供一定的参考。  第三部分 基于堆叠式降噪自编码深度学习的乳腺癌个体化预后模型  目的:  利用深度学习建立乳腺癌个体化的预后预测模型  方法:  1999-2013年共5670例R0根治术后,且随访满5年的pTis-3N0-3期乳腺癌患者以4∶1的比例随机分成训练组和验证组,训练组数据输入堆叠式降噪自编码深度学习结构,自变量包括年龄、新辅助治疗、病理类型、肿瘤大小、淋巴结转移个数和转移率、分化程度、脉管瘤栓、ER、PR和HER-2,深度学习结构通过反复15次预训练和最多1000次的微调完成最终模型。受试者工作特征(Receiveroperating characteristic,ROC)曲线下面积验证模型的准确率。  结果:  5670例患者中,1308例(23.1%)患者5年内发生复发,仅487例(8.6%)患者首次复发有局部区域复发。局部区域复发组和无局部区域复发组在年龄、肿瘤大小、淋巴结转移个数和转移率、新辅助化疗、ER、PR和HER-2方面存在显著差异。复发组和无复发组在年龄、肿瘤大小、淋巴结转移个数和转移率、新辅助化疗和PR方面存在显著差异。由于激素受体表达差异,复发组患者接受内分泌治疗比例低,而且复发组患者由于肿瘤较大、淋巴结转移个数和转移率较高,术后未接受放射治疗的比例低。5年无复发生存率和无局部区域复发生存率预测模型的ROC曲线下面积分别为0.73和0.72。  结论:  利用堆叠式降噪自编码建立的预后模型可为患者提供个体化的预后,同时为治疗决策模型开发奠定基础。
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