Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Suy Ngẫm của Tác Giả ASO: Một Hệ Thống Phân Giai Mới Đa Thể Cho Bệnh Nhân Ung Thư Biểu Mô Thực Quản
Tóm tắt
Phiên bản thứ tám vừa qua của hệ thống phân giai khối u-nút-di căn (pTNM) của Ủy ban Liên hiệp Quốc Hoa Kỳ về Ung thư (AJCC)/Liên minh Quốc tế chống Ung thư (UICC) dành cho bệnh nhân ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản (ESCC), cũng là tiêu chuẩn vàng trong việc ra quyết định điều trị hậu phẫu, cần được cải tiến liên tục. Để nâng cao hiệu quả của hệ thống phân giai, dữ liệu proteomic từ các bệnh nhân ESCC của Trung Quốc đã được kết hợp với dữ liệu hình ảnh trước phẫu thuật và dữ liệu pTNM để thành lập các mô hình RadpTNM và ProtRadpTNM đa thể, sau đó so sánh với hệ thống phân giai pTNM truyền thống. Kết quả cho thấy cả hai mô hình RadpTNM và ProtRadpTNM đều vượt trội rõ rệt hơn so với hệ thống phân giai pTNM truyền thống. Các nghiên cứu đa trung tâm theo chiều dọc trong tương lai với bệnh nhân ESCC người châu Á và người da trắng là cần thiết để đánh giá hiệu quả của các mô hình đa thể.
Từ khóa
#ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản #hệ thống phân giai pTNM #mô hình đa thể #proteomic #dữ liệu hình ảnh #nghiên cứu đa trung tâmTài liệu tham khảo
Lin DC, Wang MR, Koeffler HP. Genomic and epigenomic aberrations in esophageal squamous cell carcinoma and implications for patients. Gastroenterology. 2018;154:374–89. https://doi.org/10.1053/j.gastro.2017.06.066.
Akhtar J, Wang Z, Yu C, Zhang ZP, Bi MM. STMN-1 gene: a predictor of survival in stage IIa esophageal squamous cell carcinoma after Ivor-Lewis esophagectomy? Ann Surg Oncol. 2014;21:315–21. https://doi.org/10.1245/s10434-013-3215-z.
Liu W, He JZ, Wang SH, et al. MASAN: a novel staging system for prognosis of patients with oesophageal squamous cell carcinoma. Br J Cancer. 2018;118:1476–84. https://doi.org/10.1038/s41416-018-0094-x.
Zheng S, Zheng C, Zhai T, et al. Development and validation of a new staging system for esophageal squamous cell carcinoma patients based on combined pathological TNM, radiomics, and proteomics. Ann Surg Oncol. 2022. https://doi.org/10.1245/s10434-022-13026-6.
Wang R, Dai W, Gong J, et al. Development of a novel combined nomogram model integrating deep learning-pathomics, radiomics, and immunoscore to predict postoperative outcome of colorectal cancer lung metastasis patients. J Hematol Oncol. 2022;15:11. https://doi.org/10.1186/s13045-022-01225-3.
Feng L, Liu Z, Li C, et al. Development and validation of a radiopathomics model to predict pathological complete response to neoadjuvant chemoradiotherapy in locally advanced rectal cancer: a multicentre observational study. Lancet Digit Health. 2022;4:e8-17. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(21)00215-6.