pov3-21

ПОВОЛЖСКИЙ
ОНКОЛОГИЧЕСКИЙ
ВЕСТНИК
Другая шкала, оценивающая вероятность чувствительности
к химиотерапии на основании
экспрессии 10 генов, связанных с раком яичников:
GPC1, CYPB, MSLN, LIMK2, DOCK4, STK31, IGF1,
CHI3L1, Survivin, and CBAP, была в последствии
валидизирована на основании базы данных
«Атлас ракового генома». Данная модель была
разработана при помощи модели пропорциональных
рисков Кокса. Валидизирование показало,
что пациенты с высоким риском рака яичников
согласно данной модели демонстрируют
худшие показатели медианы общей выживаемости
по сравнению с пациентами с низким риском.
Таким образом, модели, прогнозирующие эффективность
химиотерапии у тех или иных пациентов,
называются предиктивными. Самыми
эффективными и простыми моделями с клинической
точки зрения являются те, которые включают
мультигенные маркеры и базируются на логистической
регрессии.
Том 12, №3. 2021
Предиктивные модели для прогнозирования
оптимальности первичных циторедуктивных
операций
Еще одна категория предиктивных моделей
направлена на оценку возможности оптимальной
циторедукции в предоперационном периоде.
Как известно, местное распространение
заболевания и комплексная максимальная циторедукция
являются важнейшими прогностическими
факторами. Это было подтверждено в том
числе в ретроспективном анализе 2655 пациентов
с оптимальной и субоптимальной циторедукцией,
включенным в исследование GOG 0182
3-й фазы [37].
Исследователями из Кореи на базе изучения
данных пациентов двух референтных центров
третьего уровня была разработана подобная модель
после исследования 866 пациентов (номограмма),
которая предсказывала безрецидивную
3-летнюю выживаемость и общую 5-летнюю выживаемость.
Эта модель включала характеристики
распространения опухоли (не только стадию),
вид комбинированной терапии (НХТ с последующей
циторедукцией или первичная циторедуктивная
операция) и некоторые биологические
характеристики пациента (CA 125, моноциты,
лимфоциты) [38].
В другой корейской модели, разработанной на
основании изучения 343 пациентов, разделенных
между тренировочной и валидизационной
группами, прогнозировалась неоптимальность
первичной циторедукции на основании данных
ПЭТ КТ и/или компьютерной томографии, оценки
гинекологических онкологов при помощи индекса
агрессивности и т.д. Модель продемонстрировала
высокие диагностические характеристики
— 0.861 (95% CI, 0.790 – 0.932) [39].
Очень похожа на последнюю модель также
«шкала Суидан» [40], в которой R.S. Suidan и соавторы,
в результате проспективного, нерандомизированного
многоцентрового исследования
результатов первичной циторедуктивной
операции 350 пациентов с раком яичников
III-IV стадии, разработали предиктивную модель
предсказывающую оптимальность циторедукции
на основании трех клинических и 8 КТ критериев:
возраст старше 60 лет, CA-125 ≥600 U/mL,
ASA 3-4, патологические очаги у корня верхней
брыжеечной артерии, у селезеночных связок,
в области малой кривизны желудка, в области
ворот печени, в области ложа желчного пузыря,
в надпочечных ретроперитонеальных лимфоузлах,
тонкокишечных спаек и умеренного/выраженного
асцита. У каждого критерия был соответствующий
балл, и у пациентов с итоговым
баллом 0-2, 3-5, 6-8 и ≥9 балл составлял 45%, 68%,
87% и 96% соответственно.
Стоит отметить, что большинство моделей,
предсказывающих вероятность оптимальной циторедукции,
в основном базируются на клиникопатологических
данных и практически нет моделей,
включающих также генетические маркеры.
Одной из современных тенденций в области
математического моделирования является применение
искусственного интеллекта для выбора
пациентов, у которых вероятнее всего реализация
оптимальной циторедукции [41, 42].
Согласно другой группе исследователей
классификация с использованием градиентного
бустинга также позволила точно определить
прогностические подгруппы пациентов перед
циторедуктивными операциями [43].
Классификация с использованием градиентного
бустинга точно определила прогностические
подгруппы в другой модели [44].
Также, исследователи предлагают предиктивные
модели на основании машинного моделирования,
которые вычисляют прогноз с учетом
биомаркеров в крови [45].
60
Клинические исследования