Mô Hình Dự Đoán Nguy Cơ Ung Thư Vú Dựa Trên Các Phân Nhóm Nội Tại

Nâng cao các tiêu chuẩn hiện tại cho dự đoán và phân tích lợi ích hóa trị ung thư vú bằng cách phát triển một mô hình nguy cơ bao gồm các phân nhóm nội tại dựa trên biểu hiện gen: luminal A, luminal B, HER2-enriched, và basal-like.

Một bộ dự đoán phân nhóm gồm 50 gen đã được phát triển sử dụng dữ liệu từ microarray và phản ứng chuỗi polymerase đảo ngược định lượng từ 189 mẫu nguyên mẫu. Các bộ thí nghiệm từ 761 bệnh nhân (không điều trị hệ thống) đã được đánh giá cho xét nghiệm dự đoán, và 133 bệnh nhân đã được đánh giá cho việc dự đoán phản ứng hoàn toàn bệnh lý (pCR) với phác đồ taxane và anthracycline.

Các phân nhóm nội tại như những thực thể khác biệt đã cho thấy ý nghĩa dự đoán (P = 2.26E-12) và vẫn giữ được ý nghĩa trong các phân tích đa biến kết hợp các thông số tiêu chuẩn (trạng thái thụ thể estrogen, điểm histologic, kích thước khối u và trạng thái hạch). Một mô hình dự đoán cho ung thư vú không có hạch đã được xây dựng dựa trên phân nhóm nội tại và thông tin lâm sàng. Đánh giá chỉ số C cho mô hình kết hợp (phân nhóm và kích thước khối u) đã cải thiện đáng kể so với mô hình clinicopatholic hoặc mô hình phân nhóm đơn lẻ. Mô hình phân nhóm nội tại đã dự đoán hiệu quả hóa trị tiền phẫu với giá trị dự đoán tiêu cực cho pCR là 97%.

Chẩn đoán theo phân nhóm nội tại bổ sung thông tin dự đoán và dự đoán đáng kể cho các thông số tiêu chuẩn đối với bệnh nhân mắc ung thư vú. Các thuộc tính dự đoán của điểm nguy cơ liên tục sẽ có giá trị cho việc quản lý các khối u vú không có hạch. Các phân nhóm và điểm nguy cơ cũng có thể được sử dụng để đánh giá khả năng hiệu quả từ hóa trị tiền phẫu.