Magenkarzinom im Frühstadium: Kollagensignatur für Prognose des LN-Status nützlich

  • Chen D & al.
  • JAMA Surg
  • 30.01.2019

  • von Jim Kling
  • Studien – kurz & knapp
Der Zugang zum gesamten Inhalt dieser Seite ist nur Angehörigen medizinischer Fachkreise vorbehalten. Der Zugang zum gesamten Inhalt dieser Seite ist nur Angehörigen medizinischer Fachkreise vorbehalten.

Erkenntnis

  • Das Kollagen in der Mikroumgebung des Tumors gibt Aufschluss über die Wahrscheinlichkeit, dass Patienten mit Magenkarzinom im Frühstadium Lymphknotenmetastasen (LNM) haben.
  • Die Merkmale des Kollagen wurden mithilfe eines MATLAB 2015b-Programms (MathWorks) aus Multiphotonen-Aufnahmen extrahiert, darunter 12 morphologische Merkmale und 134 Strukturmerkmale.

Warum das wichtig ist

  • Die endoskopische Ultrasonographie und CT können für einen Nachweis von LNM, der für die Richtung der operativen Strategie entscheidend ist, nur begrenzt eingesetzt werden.
  • Anordnung und Ausrichtung von extrazellulärem Matrixkollagen sind bei anderen Krebsformen bekanntlich mit der Metastasierung assoziiert.

Studiendesign

  • Retrospektive Analyse einer primären Kohorte (n = 232) an 2 medizinischen Zentren in China, die sich einer radikalen Gastrektomie unterzogen und mit Magenkarzinom im Stadium T1 diagnostiziert worden waren. Das sich daraus ableitende Modell wurde an einer zweiten Kohorte (n = 143) aus einem anderen Krankenhaus getestet.
  • Finanzierung: Eine breite Palette nichtindustrieller Sponsoren aus China.

Wesentliche Ergebnisse

  • Die Kollagensignatur war mit LNM assoziiert (OR: 5,470; p 
  • AUC-Wert der Grenzwertoptimierungskurve (AUROC) der ersten Kohorte für Metastasierung (AUROC: 0,955; 95 %-KI: 0,919–0,991). AUROC der Validierungskohorte: 0,938 (95 %-KI: 0,897–0,981).
  • Beim maximalen Youden-Index von 0,301 wies das Modell in der Validierungskohorte eine gute Sensitivität (90,0 %), Spezifität (90,3 %), Genauigkeit (90,2 %), positiven prädiktiven Wert (71,1 %) und negativen prädiktiven Wert (97,1 %) auf.

Einschränkungen

  • Retrospektive Analyse.