Статистическая модель может точно предсказать, у каких пациентов будут плохие результаты после операции на мочевом пузыре, и может определить потребность в химиотерапии. Анализ, который будет опубликован в выпуске CANCER, рецензируемого журнала Американского онкологического общества от 1 декабря 2009 г., заключает, что модель, которая учитывает как степень распространения рака, так и другую информацию, например, как рак клетки смотрят под микроскопом, и время между постановкой диагноза и операцией может лучше идентифицировать пациентов, которым необходимо пройти дальнейшее лечение.
Многим людям с раком мочевого пузыря в качестве начального лечения проводят операцию по удалению мочевого пузыря. После операции врачи должны решить, рекомендовать ли пациенту пройти химиотерапию для уничтожения оставшихся раковых клеток. Химиотерапия обычно рекомендуется только пациентам с более высокой стадией заболевания. Однако широко распространено мнение, что, хотя многие пациенты получают химиотерапию без необходимости, некоторые пациенты с низкой стадией заболевания, которые не были направлены на химиотерапию, тем не менее, испытывают рецидив рака.
Исследователи под руководством Эндрю Дж. Викерс, доктор философии из Мемориального онкологического центра Слоуна-Кеттеринга в Нью-Йорке, решил определить, приведет ли использование ранее опубликованной модели прогнозирования для принятия медицинских решений к превосходным клиническим результатам. Чтобы продемонстрировать свои выводы, они сравнили клинические исходы различных способов направления пациентов с раком мочевого пузыря на химиотерапию: на основе только стадии рака, как это принято в настоящее время, или на основе модели прогнозирования рака мочевого пузыря.
Изучив информацию о 4462 пациентах, которые перенесли операцию по удалению мочевого пузыря и находились под наблюдением на предмет рецидива рака, исследователи обнаружили, что модель показала, что пациенты с более поздними стадиями заболевания без других факторов риска, таких как длительное время от постановки диагноза до лечения, на самом деле имели низкий риск рецидива и могли не получить пользу от химиотерапии. С другой стороны, некоторые пациенты с менее запущенными стадиями заболевания имели высокий риск рецидива, потому что у них были другие факторы риска.
Исследователи обнаружили, что для препарата, который снижает риск рецидива рака на 20 процентов, использование модели прогнозирования, по сути, позволило бы сократить количество химиотерапевтических процедур на 60 на 1000 пациентов без какого-либо увеличения частоты рецидивов рака.
Авторы говорят, что многие решения об уходе за онкологическими больными основаны на риске, при этом пациенты считаются подверженными более высокому риску при более интенсивном лечении или наблюдении. Модели прогнозирования могут использоваться для персонализации лечения рака и замены многих решений, которые в настоящее время принимаются просто на основании стадии рака, включая то, будет ли пациент проходить операцию, химиотерапию или лучевую терапию; насколько агрессивно с ним обращаются; интенсивность наблюдения после лечения; и право на участие в клинических испытаниях. Это исследование является одним из первых, в котором изучается, действительно ли такая «персонализированная медицина» приведет к лучшим результатам для пациентов.
Больше информации: "Клинические преимущества многомерной модели прогнозирования рака мочевого пузыря: аналитический подход к принятию решений." Эндрю Дж. Викерс, Ангел М. Кронин, Майкл В. Каттан, Митхат Гонен, Питер Т. Скардино, Матфей I. Миловски, Гвидо Далбаньи и Бернар Х. Бохнер для Международного консорциума по номограммам рака мочевого пузыря. РАК; Опубликовано в Интернете: 12 октября 2009 г. (DOI: 10.1002 / чнкр.24615); Дата выпуска: 1 декабря 2009 г.
Источник: Американское онкологическое общество (новости: в Интернете)