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优化早期乳腺癌基因表达谱的使用

摘要:因此,在大多数情况下,该模型准确预测高风险和低风险复发评分分类(>25或≤25)。将组织病理学和分子学信息整合到决策过程中,可将新型分子学工具重新关注风险不确定的病例。

2016年10月10日,美国临床肿瘤学会官方期刊《临床肿瘤学杂志》在线发表约翰·霍普金斯大学医学院、布隆博格(彭博)公共卫生学院、安妮阿伦德尔医疗中心、罗切斯特大学医疗中心、美国临床肿瘤学会、山际医疗中心的研究报告,探讨了优化早期乳腺癌基因表达谱的使用。

基因表达谱分析测定常用于指导激素受体阳性、淋巴结阴性乳腺癌的辅助化疗决策。该研究假设,当与高质量临床病理数据适当整合时,这些新工具的临床价值将得到更充分体现。因此,该研究建立了一个使用常规病理指标估算OncotypeDX(ODX)复发评分的模型,并独立测试其预测临床标本ODX复发评分的能力。

该研究回顾复核了五所医疗机构(约翰·霍普金斯医院、安妮阿伦德尔医疗中心、霍华德总医院、罗切斯特大学医疗中心、山际医疗中心)2006年~2013年1113例患者的ODX复发评分和病理报告,使用局部组织病理学指标(雌激素受体、孕激素受体、Ki-67、HER2、埃尔斯顿分级)建立预测复发评分风险分类模型。由其中一所医疗机构(约翰·霍普金斯医院)在整合决策模型下结合临床治疗指南、免疫组织化学指标和ODX进行评价,最终锁定模型对472例患者进行独立测试。

结果发现,各个医疗机构和临床实践经验报告的复发评分分布相似,并且随时间稳定。单用组织病理学指标确定风险分类高于95%置信区间的病例超过55%(1113例)。虽然估计临床风险高或临床风险低病例检测较少而临床风险中等病例检测较多,检测模式可能因此显著改变,但是将综合决策模型应用于一所医疗机构(约翰·霍普金斯医院)表明检测率总体不太可能改变。在验证集(验算组)中,该模型正确地预测了52.5%(248/472)的风险分类。

因此,在大多数情况下,该模型准确预测高风险和低风险复发评分分类(>25或≤25)。将组织病理学和分子学信息整合到决策过程中,可将新型分子学工具重新关注风险不确定的病例。

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