Extracto
Antecedentes y objetivos
La cirugía es la opción curativa primaria en pacientes con carcinoma hepatocelular (HCC). los modelos pronósticos para el CHC se desarrollan en conjuntos de datos de principalmente a pacientes con cáncer avanzado, y pueden ser menos relevante para el CHC resecable. Hemos desarrollado un nomograma postoperatoria, el (SLICER) Puntuación Singapur hígado recurrencia del cáncer, para predecir los resultados de los pacientes con HCC que han sido sometidos a resección quirúrgica.
Métodos
Los registros de 544 pacientes consecutivos sometidos a primera línea cirugía curativa para el CHC en una institución entre 1992-2007 fueron revisados, con 405 pacientes locales seleccionados para el análisis. La ausencia de recidiva (FFR) fue la medida de resultado primaria. Se utilizó una estrategia de modelado resultado ciego incluyendo clustering, reducción de datos y la transformación. Se comparó el desempeño de SLICER en la estimación de la RFF con otros modelos de pronóstico de HCC utilizando concordancia-índices y análisis de probabilidad.
Resultados
Un nomograma de predicción de la RFF fue desarrollado, la incorporación de la cirrosis hepática no neoplásico, multifocalidad , el nivel de alfafetoproteína preoperatoria, puntuación de Child-Pugh, invasión vascular, el tamaño del tumor, los márgenes quirúrgicos y los síntomas en la presentación. Nuestra nomograma superó a otros modelos de pronóstico de HCC en la predicción de la RFF mediante estadísticos de la razón de probabilidad logarítmica con buena calibración demostrado a los 3 y 5 años después de la resección y un índice de concordancia de 0,69. Utilizando el análisis de la curva de la decisión, SLICER también demostró un beneficio neto superior en probabilidades umbral más alto.
Conclusión
La puntuación SLICER permite bien calibrada predicciones individualizadas de recidiva después de la resección curativa HCC, y puede representar un nuevo herramienta para la investigación de biomarcadores y asesoramiento individual
Visto:. Ang SF, Ng ES-H, Li H, Ong YH, Choo SP, Ngeow J, et al. (2015) La puntuación de recurrencia del cáncer de hígado Singapur (SLICER) para la predicción de recaídas en pacientes con carcinoma hepatocelular resecado quirúrgicamente. PLoS ONE 10 (4): e0118658. doi: 10.1371 /journal.pone.0118658
Editor Académico: Chien-Wei Su, Taipei General de Veteranos de Hosptial, TAIWAN
Recibido: Septiembre 4, 2014; Aceptó 8 de enero de 2015; Publicado: 1 Abril 2015
Derechos de Autor © 2015 Ang et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del papel
financiación:.. los autores no tienen ningún soporte o financiación reportar
Conflicto de intereses:. los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
el carcinoma hepatocelular es a menudo asociada con un mal pronóstico y es responsable de una parte desproporcionadamente alta carga mundial de morbilidad y mortalidad. Su incidencia está aumentando en varios países desarrollados, sobre todo en Asia, como resultado de un efecto de cohorte relacionada con la infección con el virus de la hepatitis B y C [1]. Hasta la fecha, la resección quirúrgica sigue siendo el tratamiento estándar de oro en pacientes con una función hepática adecuada residual y trasplante de hígado ofrece los mejores resultados a largo plazo para los pacientes con insuficiencia hepática secundaria a cirrosis hepática. modalidades ablativos como la ablación por radiofrecuencia o trans quimio-embolización arterial se emplean con frecuencia para el tratamiento paliativo o como puente para el trasplante de hígado. A pesar de la resección quirúrgica exitosa y el uso de medicamentos antivirales en el entorno de la cirrosis hepática por hepatitis inducida, el riesgo de recaída es todavía muy alto con el desarrollo de la recurrencia del tumor hasta en el 70% de los casos a los 5 años [2].
ha habido varios sistemas de puntuación desarrollados para la clasificación y el pronóstico de HCC, y éstos incluyen el American Joint Committee on sistema de estadificación del cáncer de 7
ª edición (AJCC7), la puntuación de Okuda, Barcelona Clinic Liver Cancer (BCLC), cáncer de el Programa de hígado italiana (CLIP), Índice pronóstico Universidad china (CUPI) y el Nivel de Japón integrado de estadificación (puntuación JIS) [3-9]. Estos se derivan principalmente de los pacientes con enfermedad metastásica y localmente avanzado, a menudo con la función hepática alterada, y no se han validado para su uso en la predicción de la recidiva después de la resección quirúrgica. Estos sistemas de puntuación sólo sirven para clasificar a los pacientes en diferentes grupos con diferentes resultados, pero no predicen los resultados individualizados. Se ha propuesto un nomograma basado en un conjunto de datos más pequeño en los EE.UU. para predecir la supervivencia libre de enfermedad, y otro se ha propuesto para predecir las metástasis pulmonares, pero hasta la fecha tanto no han sido validados externamente [10,11].
Desde una perspectiva clínica, existe una necesidad de un modelo preciso para predecir probabilidades individualizada de HCC recurrencia después de la resección hepática curativa. Esto guiar el asesoramiento del paciente y la programación eficaz de la vigilancia clínica, que es importante ya que la detección temprana de recurrencia podría ser susceptible a más resección quirúrgica curativa. El modelo también ayudaría a estratificar a los pacientes que pueden beneficiarse del tratamiento adyuvante, clasificar a los posibles candidatos a trasplante de hígado y servir como base para la selección de los pacientes en los ensayos clínicos.
En este estudio, hemos construido un nuevo nomograma postoperatoria, la recurrencia del cáncer de hígado Singapur (SLICER) Score, para predecir la probabilidad de estar libre de recidivas en pacientes que han sido sometidos a una resección quirúrgica curativa para el CHC. También demuestran que se comporta mejor que varios sistemas principales HCC puesta en escena en uso hoy en día en la predicción de probabilidad de estar libre de recidivas.
Pacientes y métodos
Ética Declaración
junta de revisión institucional se obtuvo la aprobación de los Servicios de Salud de Singapur para este estudio. Todos los registros e información de los pacientes fue anónimos y no identificable antes del análisis.
Los pacientes
Los pacientes que se sometieron a resección curativa primaria para el CHC se identificaron a través de la base de datos del hospital y se revisaron sus historias clínicas. Hemos limitado nuestra base de datos de pacientes de Singapur que fueron operados entre 1992 y 2007, tanto para reducir el muestreo y seguimiento de polarización, así como para permitir una duración suficiente de post-resección datos de seguimiento a obtener. Todos los pacientes fueron sometidos a una radiografía de tórax, y, o bien un hígado computarizada-tomografía computarizada (TC) o resonancia magnética (RM) del hígado antes de la cirugía. Se extrajeron los datos clínicos, radiológicos y patológicos de estos pacientes para su análisis. Las muestras patológicas y diapositivas fueron revisados por un patólogo especializado en las características de la patología y de tumores hepatobiliar, incluyendo pero no limitado a el tamaño del tumor, la encapsulación, la presencia o ausencia de cirrosis en los tejidos no cancerosos, el margen de resección, el grado y la invasión vascular, se informó. CLIP, CUPI, BCLC, Okuda, las puntuaciones de Child-Pugh y AJCC7 se determina a partir de los datos disponibles.
Todos los pacientes fueron seguidos después de la operación de acuerdo a las prácticas estándar de departamento en un intervalo máximo de 6 meses. La vigilancia clínica consistió en evaluaciones clínicas regulares, los niveles séricos de alfa-fetoproteína (AFP) y las imágenes hepática en forma de ecografía, tomografía computarizada o resonancia magnética como se considere apropiado por el cirujano. Todo hecho de imagen fue revisada y reportado por radiólogos especializados en imágenes hepatobiliar. Se observó recaída sobre la base de nuevas lesiones intra-hepática o extrahepáticas característicos del HCC visto en las imágenes.
El análisis estadístico
El criterio de valoración clínica fue la ausencia de recurrencia (FFR). Esto se definió como el tiempo desde la fecha de la cirugía hasta la fecha de la primera recaída detectado en las imágenes, o para la última fecha de seguimiento para los casos censurados. Una curva de supervivencia de Kaplan-Meier se utilizó para estimar la RFF y la regresión de Cox univariable se llevó a cabo para evaluar los efectos de diversas variables clínico-patológicas en la RFF. La agrupación de las variables se llevó a cabo para reducir el número de posibles factores de pronóstico mediante la evaluación de la similitud de estos factores [12]. Posteriormente, la reducción de la selección del modelo se realizó con un escalón de descenso hacia atrás mediante la aplicación del criterio de información de Akaike [13]. supuestos de riesgos proporcionales fueron verificados de forma sistemática para todos los modelos propuestos. Los coeficientes finales multivariables de regresión de Cox se utilizaron para construir el nomograma SLICER. La validación interna se realizó para evaluar la capacidad de nomograma SLICER para predecir FFR de pacientes individuales con 200 conjuntos de muestras de arranque, ya que replica el ciclo de desarrollo y validación 200 veces y utiliza una versión completa o casi completa del conjunto de datos para cada ciclo [12] . curvas de calibración fueron atraídos a explorar las características de rendimiento del nomograma a los 3 y 5 años después de la resección [12].
pruebas de razón de verosimilitud de los modelos anidados se realizó para comparar SLICER a los otros modelos de pronóstico incluyendo CLIP, CUPI , BCLC, OKUDA, AJCC7 y Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC) nomograma sobre una base de pares [12]. Un índice de adecuación se utilizó para cuantificar el porcentaje de la variación explicada por un subconjunto de los predictores individuales en comparación con la información contenida en el conjunto de predictores mediante diario de probabilidad [12]. c-índice de Harrell se calculó para evaluar la concordancia entre las respuestas predichas y observadas de los sujetos individuales por separado [12]. Los análisis de decisión curva, parcelas de beneficio neto en contra de umbral de probabilidad, se llevaron a cabo para evaluar estos modelos de predicción mediante el examen de la relación teórica entre el umbral de probabilidad de desarrollar un evento y el valor relativo de resultados negativos falsos positivos y falsos como se describe por Vickers et al [14].
Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando R 3.0.2 (http://www.R-project.org) y STATA 11 (Stata Corporation, College Station, TX EE.UU.), y todos las pruebas fueron de dos caras con un nivel de significación de 0,05.
Resultados
características de los pacientes
Entre 1992 y 2007, 544 pacientes consecutivos que fueron sometidos a primera línea de la resección hepática curativa para CHC en el hospital general de Singapur fueron reclutados. Se excluyeron los pacientes extranjeros y los pacientes con datos faltantes (n = 139), dejando a 405 pacientes para formar la cohorte para nuestro análisis. Sus características demográficas y clínicas basales se muestran en la Tabla 1. La edad media de la cohorte fue de 64 años (rango 30-88 años), de los cuales el 81,7% eran varones. La cohorte consistió en su mayor parte de los pacientes de etnia china (92,6%). 62,5% de nuestros pacientes tenía o bien un antígeno positivo hepatitis B de superficie, la infección crónica por hepatitis C, o ambos. La mayoría de los pacientes (89,9%) tuvieron resultados bioquímicos compatibles con Child-Pugh clase A de estado (192 patológica sin cirrosis), enfermedad en estadio temprano (60% con AJCC7 etapa I). 265 pacientes (65,4%) eran asintomáticos en el momento del diagnóstico.
Pronóstico
El seguimiento medio fue de 25,8 meses (rango 0.03-173.3 meses). Un total of222 pacientes recayeron, y hubo 171 muertes. La mediana de supervivencia global de la cohorte fue de 55,9 meses y FFR media fue de 25,2 meses.
construcción Nomograma
El análisis univariable mostró que el estado de Child-Pugh clase, antes de la cirugía nivel de AFP, no neoplásico cirrosis hepática, multifocalidad, invasión vascular, el tamaño del tumor, la distancia de margen, los síntomas, ECOG (Eastern Cooperative Oncology Group) el estado de rendimiento, grado histológico y el estadio AJCC7 afectadas significativamente FFR (Tabla 2). Entre éstos, el estado ECOG y la etapa AJCC7 fueron excluidos del análisis multivariable como las estadísticas de D Hoeffding 'mostraron que el estado ECOG y los síntomas, la invasión vascular y la etapa AJCC7 están altamente correlacionados (Fig. 1). Finalmente, 8 de ellos se encontraron estadísticamente significativo en el análisis multivariable y seleccionados para construir el nomograma (Tabla 3, Fig. 2). Estos incluyen la presencia o ausencia de cirrosis en el hígado no neoplásico, multifocalidad tumoral, antes de la cirugía a la AFP, el estado de Child-Pugh clase, invasión vascular, el tamaño del tumor, la distancia del margen y la presencia o ausencia de síntomas al momento del diagnóstico. Se llevó a cabo luego de programa previo para determinar la exactitud de la calibración de las estimaciones FFR 3 años y 5 años desde el modelo final de Cox. Las curvas de calibración se representaron mostrando que la desviación máxima de ser ideales fueron 5,6% y 3,9%, respectivamente (Fig. 3).
Estos incluyen los niveles de AFP en suero antes de la cirugía, el grado del tumor, multifocalidad tumoral, distancia márgenes tumorales, vasculares invasión, estadificación AJCC7, la presencia o ausencia de síntomas en el momento del diagnóstico, el estado ECOG, el estado de Child-Pugh clase, la edad del paciente al momento del diagnóstico, la presencia o ausencia de cirrosis en el hígado y el tamaño del tumor no neoplásico. Hoeffding distancia es una medida basada orden de puntuación de correlación. Para ilustrar, esta figura muestra que hay una fuerte correlación entre la invasión vascular y la estadificación del AJCC que entre AFP en suero y el grado del tumor.
Para utilizar el nomograma, localice la primera variable. Dibujar una línea recta hacia arriba para los puntos del eje para determinar el número de puntos obtenidos para la variable. Repita este proceso para otros seis variables y resumir los puntos obtenidos para cada variable. La suma de estos números se encuentra en el eje Puntos totales, y se dibuja una línea descendente para la supervivencia de los ejes para determinar la probabilidad de la RFF de 3 ó 5 años. Por ejemplo, un paciente que tiene un HCC 3 cm con la multifocalidad, cirrosis hepática, Child-Pugh A, invasión vascular menor, el margen de resección 5 mm, antes de la cirugía AFP 450ng /ml y fue asintomática en la presentación, total de puntos obtenidos es 48 . 3 y 5 años FFR es de 16 y 8% respectivamente.
las parcelas representan la calibración de los SLICER en nuestro conjunto de datos en términos de acuerdo entre predicho y observado de 3 años y FFR 5 años. el rendimiento del modelo se muestra por la trama, con relación a la línea gris de 45 ° que representa la predicción perfecta. La línea de color negro representa los resultados observados y la línea azul representa los resultados optimismo corregido genera en base a nuestras muestras de arranque.
Comparación de los SLICER a los modelos alternativos de estadificación como predictor de la RFF
La puntuación SLICER demostró capacidades predictivas superiores con respecto a los otros modelos con un riesgo relativo de 1,05 (IC del 95% 1.4 a 1.6) y el índice de concordancia de 0,69 para la predicción de la RFF (Tabla 4). En la curva de análisis de decisión [13], en comparación con otros modelos, nuestro nomograma mostró un beneficio neto equivalente entre 0-40% de probabilidad umbral, pero mejora el rendimiento más allá del umbral del 40%. Esto representa la estimación superior de los resultados de las decisiones en los niveles más altos de probabilidad umbral (Fig. 4). El índice de adecuación de SLICER también fue mayor en comparación con los otros modelos de forma individual. En términos de análisis de la probabilidad, su inclusión en un modelo completo dio como resultado mejoras estadísticamente muy significativas cuando se analizaron con análisis de regresión logística en contra de la CLIP (p & lt; 0,0001), CUPI (p & lt; 0,0001), BCLC (p & lt; 0,0001), OKUDA (p & lt ; 0,0001), AJCC7 (p & lt; 0,0001) y MSKCC (p & lt;.. 0,0001) (Fig 5)
curva de análisis de decisión representan el beneficio neto clínica en las comparaciones por pares a través de los diferentes modelos. SLICER se compara con los diferentes modelos de pronóstico en términos de FFR 5 años. Las líneas discontinuas indican el beneficio neto de SLICER en cada una de las curvas a través de una gama de probabilidades de umbral. La línea de color negro sólido horizontal representa los supuestos de que ninguno de los pacientes experimentarán el evento, y la línea gris continua representa la suposición de que todos los pacientes recaerán. En análisis de la curva de decisiones, SLICER mostró beneficio neto superior en comparación con otros modelos en una serie de probabilidades de umbral.
análisis de probabilidad comparar la SLICER con cada uno de los diferentes modelos de forma individual, así como su inclusión en cada modelo, en la predicción de FFR 5-años. SLICER demostró mayor índice de adecuación cuando se compara con cada modelo individual, y su inclusión en cada modelo resultó en mejoras estadísticamente muy significativas.
Discusión
El CHC es uno de los más cánceres comunes en todo el mundo, especialmente en Asia, en asociación con una alta incidencia de la hepatitis B y la infección por C. La resección quirúrgica ofrece el mejor pronóstico para la supervivencia a largo plazo, pero se sabe poco acerca de la prevención de la post-resección y las tasas de recaída recaída variar en un amplio rango de estudios publicados. En nuestro centro, se incluyen los pacientes que tienen una puntuación de 1 ECOG, que de otra manera serían excluidos de la resección quirúrgica basado en las recomendaciones de estadificación BCLC. Esto explica el alto porcentaje (39,5%) de los pacientes BCLC etapa C incluidos en nuestro estudio.
Varios sistemas de puntuación para la estimación de los resultados de pronóstico en el CHC se han desarrollado para estratificar los pacientes de riesgo [15-17], y estos sistemas se clasifican principalmente en pacientes con diversos grupos de riesgo. Nomogramas pueden dar a cada factor de un peso relativo en el pronóstico de los resultados, y permitir la estimación del riesgo más refinado para cada individuo. Sin embargo, son difíciles de crear en una enfermedad muy heterogénea, como HCC como muchos factores necesitan ser considerados. En nuestro estudio, hemos examinado varios factores pronósticos pre-operatorio y post-operatorio y se elaboró un nomograma de cuantificar los resultados esperados de recurrencia individualizados para los pacientes con CHC tratados mediante resección quirúrgica de primera línea. Nos aseguramos de que estas variables son parámetros comunes que se hacen de manera rutinaria y fácilmente obtenibles para todos los pacientes con HCC, en todas las instituciones. La puntuación SLICER está destinado para su uso en pacientes post-operatorio, y no es para la orientación previa a la operativa de la utilidad de la cirugía
.
Hasta la fecha, un nomograma se ha desarrollado para la estimación del riesgo de recurrencia del cáncer de hígado y supervivencia post-hepatectomía en el MSKCC [10]. Este nomograma fue generado a partir de una pequeña serie de 184 pacientes, y tenía evidentes divergencias entre los resultados esperados y los observados durante la calibración, posiblemente debido a los bajos números involucrados. Este nomograma peores resultados en nuestra base de datos, posiblemente debido al perfil del paciente diferente de HCC en la población asiática. En nuestro nomograma, la edad del paciente no era una variable que define y la presencia de síntomas en el momento del diagnóstico indican una mayor puntuación. Esto probablemente refleja un tumor más grande o un tumor etapa posterior al momento del diagnóstico, la traducción de este modo a un mayor riesgo de recaída.
factores de riesgo para la recurrencia postoperatoria después de la resección de HCC están relacionados con tumor, huésped y factores quirúrgicos. factores patológicos indicativos de invasión tumoral, tales como la invasión vascular, la multifocalidad, el tamaño del tumor grande, y TNM patológico avanzado (tumor, nódulo, metástasis) etapa son factores de riesgo bien establecidos para la recurrencia [18]. invasión venosa microscópica así como la participación de la vena porta macroscópica son los dos principales factores de riesgo como la metástasis a través del sistema venoso portal es un mecanismo importante para las recidivas intrahepáticas [19,20]. Los efectos de la encapsulación del tumor y la diferenciación histológica ejercen sobre el riesgo de recurrencia son menos concluyentes. actividad inflamatoria activa del hígado no neoplásico se ha asociado con una mayor actividad proliferativa y es un factor de riesgo independiente para la recurrencia intrahepática. Sin embargo la presentación subclínica de HCC es un factor pronóstico independiente favorable para la supervivencia libre de enfermedad [21]. Unos pocos estudios habían identificado a la transfusión de sangre perioperatoria como un factor de riesgo para la recurrencia del CHC. La mayoría de los estudios han encontrado que la extensión de la resección, y si anatómica o no anatómica, no tenía una influencia significativa en el riesgo de recurrencia. El efecto y la importancia de la cirrosis subyacente en el hígado no neoplásico, un amplio margen de resección de garantizar un despacho histológico y la administración de la terapia neo-adyuvante o adyuvante, en el riesgo de recurrencia después de la resección de HCC, se ha mantenido controvertido [18]. Los resultados mostrados en nuestro análisis fueron consistentes con estos hallazgos anteriores.
Ha habido literatura que sugiera que la recurrencia temprana y tardía de HCC se cree que son diferentes principios de recidiva cree que es un resultado de la metástasis de la misma tumoral y la recurrencia tardía piensa que es debido a de-novo tumores que se producen en un contexto de cambio de campo. Las variables que hemos identificado en cuenta tanto las características del tumor (por ejemplo. La invasión, multifocalidad, el tamaño del tumor vascular) y el posible efecto del cambio de campo (cirrosis hepática, Child-Pugh), lo que explica tanto las recidivas tempranas y tardías de HCC.
Más de la mitad de nuestra población de estudio (55,6%) son conocidos por ser portadores de la hepatitis B, lo que refleja un perfil de paciente ligeramente única de los pacientes con CHC en Asia. la carga viral de la hepatitis B es conocido por ser un importante predictor de recurrencia del CHC, con la mayoría de los pacientes tratados con la terapia antiviral a largo plazo, ya que se cree que reduce la recurrencia del CHC. [22] Por desgracia, en la primera parte de nuestro estudio, la hepatitis B de la carga viral no era una investigación de rutina hecho por los pacientes y la terapia anti-viral no estaba disponible, por lo que esta variable no estaba incluido en el nomograma.
En los últimos años, la investigación molecular ha identificado varios biomarcadores como marcadores predictivos y pronósticos de HCC recurrencia metastásica y los resultados clínicos, incluyendo antígenos asociados a tumores (tales como AFP, los magos, GPC3, y CK19), factores moleculares asociados con HCC invasión y metástasis (tales como e-cadherina, catenina, ICAM-1, laminina-5), y los reguladores de la angiogénesis [23,24]. En particular, la elevación de la fracción fucosilado suero de nivel alfa-fetoproteína (AFP-L3) antes del tratamiento es un factor de predicción de la recurrencia del CHC y elevación sostenida del nivel de AFP-L3 después del tratamiento es un indicador de la recurrencia del CHC [25]. Un nivel preoperatorio alto de células tumorales circulantes EpCAM positivos y algunas firmas de expresión de genes también se han encontrado para ser un predictor de recurrencia [26,27]. Se necesitan sin embargo las aplicaciones clínicas y la disponibilidad de estos biomarcadores es limitada y más extensos estudios para su validación.
Es útil señalar que los estudios moleculares han demostrado que el 60-70% de las recidivas se deben a la metástasis cierto que resulta de HCC difusión antes de la resección [28] y se da sobre todo en los primeros años después de la resección [29]. La puntuación SLICER puede estar prediciendo una combinación de estos resultados. Entre las opciones para los pacientes de alto riesgo identificados por el nomograma puede incluir quimioterapia sistémica o quimioembolización hepática y de la arteria; Sin embargo, éstos no se han demostrado mejorar la supervivencia global o libre de enfermedad después de la resección del HCC [30]. A principios de donante fallecido o el trasplante hepático de donante vivo es también una consideración. La aparición de la terapia dirigida, como sorafenib ha ampliado el ámbito de la terapia en el CHC avanzado [31,32]. En consecuencia, hay varios ensayos clínicos en curso adyuvantes tales como agentes sorafenib y gefitinib para los pacientes con HCC que evalúan después de un tratamiento potencialmente curativo [11,33], la configuración donde la puntuación SLICER puede ser particularmente apropiada. Mientras que la supervivencia sigue siendo el principal criterio de valoración para medir la eficacia en estudios de fase 3, la ausencia de recurrencia es un criterio de valoración clínicamente útil y adecuada en el tratamiento adyuvante después del tratamiento curativo para HCC [34], sobre todo porque la repetición de la resección sigue siendo una opción viable. Un nomograma o modelo validado por lo tanto, es importante para ayudar en la selección de los pacientes y el futuro diseño de los ensayos y la investigación clínica de biomarcadores.
Nuestros resultados demuestran que SLICER supera a otros modelos de pronóstico de HCC establecidos existentes en la estimación de la RFF, y aún más importante, es bien calibrado. Ciertamente es verdad que CLIP, CUPI, BCLC, las puntuaciones Okuda y AJCC 7
º sistemas de clasificación fueron desarrollados principalmente para predecir la supervivencia del paciente en lugar de la recaída. Además, los datos utilizados para desarrollar estos modelos resultar principalmente de los pacientes con CHC avanzado que no son candidatos para tratamiento curativo y que por lo general tienen la función hepática pobre. Por tanto, existe una clara necesidad de que el nomograma que hemos desarrollado a partir de la serie más grande hasta la fecha se informa, dada la diferencia de perfiles de pacientes entre los pacientes con y localizada pacientes con enfermedad avanzada. Aún más importante, además de la precisión discriminatoria, nuestro modelo fue capaz de proporcionar la estimación considerablemente superior del beneficio neto clínica en los niveles de probabilidad umbral más alto, y la estimación de beneficio neto comparable a los niveles de probabilidad umbral más bajo, en comparación con otros sistemas de clasificación. Es importante observar que el eje x del diagrama de análisis de curvas de decisión no es una medida directa de la exactitud del modelo o el rendimiento. Representa una presentación general de la estimación de resultados de la decisión (presentada como 'beneficio neto') a través de una gama de diferentes umbrales de nivel de riesgo, con dos extremos "todas" o "ninguna" representa dos supuestos extremos separados ( "todos" una recaída y 'ninguno 'una recaída). Se puede ver de la Fig. 4 (arriba a la izquierda la imagen), por ejemplo, que los modelos de máquina de cortar y CLIP mostraron un beneficio neto equivalente entre 0% y un 40% de probabilidad umbral de decisión, pero SLICER se observó una mejoría considerablemente el rendimiento en CLIP más allá del umbral de decisión 40%.
Nuestro estudio indicó que CUPI era menos precisa para predecir la RFF entre los 6 modelos de estadificación probadas, con un índice C de tan sólo 0,54. modelos CLIP y CUPI puesta en escena han sido reportados como el resultado de supervivencia en relación con más informativos en el CHC avanzado [35]. Las clasificaciones BCLC estratifican HCC en diferentes etapas y define estándar de tratamiento para cada etapa del tumor. BCLC ha sido ampliamente utilizado como la clasificación estándar para el diseño del ensayo y el manejo clínico de los pacientes con HCC [36]. En nuestra cohorte local de pacientes, BCLC hace CLIP superan o CUPI con respecto a la predicción de la capacidad para la FFR, pero a su vez es superado por SLICER. Análisis de probabilidad también mostró que la inclusión de SLICER en un modelo completo resultó en mejoras altamente significativas cuando se analizaron con el análisis de regresión logística en contra de los otros modelos.
Las limitaciones de este estudio incluyen su carácter retrospectivo, y que se basa en una experiencia de una sola institución. Como se ve nuestro centro de aproximadamente el 70% y el 80% de todos los pacientes resecables quirúrgicamente en todo el país, esto puede reducir la preocupación de sesgo derivado de los datos de una sola institución. Se requerirá la validación externa en otros centros. No hubo manera de incluir algunas otras variables que se sabe afectan la recurrencia como iatrogénica rotura intraoperatoria del tumor [37], o subtipos histopatológicos de HCC. Fibrolamelar HCC se produce en una población claramente diferente de los pacientes que HCC común, y se sabe que tiene la biología del tumor relativamente indolente con un mejor pronóstico [38].
Lo ideal SLICER también debe ser emparejado con un mejor modelo para la vigilancia determinar si los pacientes de alto riesgo identificados por SLICER realmente se benefician de una vigilancia más estrecha. Hasta la fecha, no existen ensayos aleatorios de las estrategias de vigilancia en el CHC después de la operación para determinar el beneficio de las estrategias y SLICER ajustados al riesgo podría servir como un modelo de pronóstico apropiado para este tipo de ensayos.
A nuestro entender, la SLICER anotar aquí se desarrolla en la serie más grande que informan los pacientes post-quirúrgicos hasta la fecha. Hemos desarrollado un modelo para predecir las probabilidades individuales de recidiva después de la resección completa del carcinoma hepatocelular localizado, en una serie grande, casi nacional consecutiva de pacientes, lo que demuestra una excelente calibración y rendimiento. Esto proporciona una base para el asesoramiento individualizado del paciente y la gestión, el desarrollo de biomarcadores, y el diseño de los ensayos para los ensayos adyuvantes en el CHC.