Paikallisen munuaissyövän ennustetekijät
Mustonen, Ivan (2023-04-11)
Paikallisen munuaissyövän ennustetekijät
Mustonen, Ivan
(11.04.2023)
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
avoin
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2023041236185
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2023041236185
Tiivistelmä
Munuaissyöpä on virtsateiden kolmanneksi yleisin syöpä eturauhas- ja virtsarakkosyövän jälkeen. Sukupuolittain tarkasteltuna se on miesten seitsemänneksi yleisin ja naisten kymmenenneksi yleisin syöpätauti. Sairastuneet ovat iältään tyypillisesti 50–69-vuotiaita. Paikallisen syövän hoitona on joko osittainen tai täydellinen munuaisenpoistoleikkaus, kun taas edenneen taudin hoidossa käytetään lääkkeitä, jotka hillitsevät uudisverisuonten kasvua, vaikuttavat mTOR-nimiseen solun signaalinvälittäjään tai tehostavat elimistön immuniaktivaatiota. Liitännäishoidon suhteen ei munuaissyövän osalta aiemmin ole ollut yleisesti hyväksyttyjä hoitosuosituksia, mutta vuonna 2022 Euroopan lääkevirasto EMA myönsi immuniaktivaation vapauttajiin lukeutuvalle PD-1-reseptoriin kohdistuvalle vasta-aineellle pembrolitsumabille luvan liitännäishoidoksi keskikorkean ja suuren munuaissyövän uusiutumisriskin potilaille perustuen Keynote-564-nimiseen tutkimukseen.
Tämän tutkielman tarkoituksena on tarkastella munuaissyövän diagnosointia ja hoitoa sekä käsitellä paikallisen munuaissyövän ennustetekijöitä ja niihin perustuvia ennustemalleja. Lisäksi tutkielmassa analysoidaan Keynote-564-tutkimuksessa käytettyä luokittelumallia ja verrataan sitä Scientific Reports -lehden artikkelissa “A Three-feature Prediction Model for Metastasis-free Survival after Surgery of Localized Clear Cell Renal Cell Carcinoma” esiteltyyn luokittelumalliin. Mallien vertailussa tutkimusaineistona käytetään Turun yliopistollisessa keskussairaalassa vuosien 2005–2021 välillä paikallisen munuaissyövän vuoksi leikattujen potilaiden sairauskertomustietoja.
Tutkielman tulosten perusteella Keynote-564:n luokittelumallin keskikorkean uusiutumisriskin luokka vaikuttaisi sisältävän ryhmän potilaita, joiden ennuste ei eroa matalan riskin potilaiden ennusteesta eikä liitännäishoidon määrääminen kyseiselle ryhmälle olisi siten kliinisesti perusteltua. A Three-feature prediction model:n luokittelumallilla keskitason ja suuren riskin potilaitten ennusteet olivat käytetyllä potilasaineistolla yllättäen samankaltaisia. Ero matalan riskin ryhmään oli kuitenkin selvä. Mallien vertailu vaatisi kuitenkin vielä lisätutkimuksia, jossa mallien ennustearvioiden keskinäistä eroa verrattaisiin kvantitatiivisesti.
Munuaissyöpäleikkauksen jälkeisestä liitännäishoidosta päätettäessä on tärkeää pystyä erottamaan toisistaan potilaat, jotka voisivat saada suotuisan vasteen annetusta hoidosta potilaista, joiden ennusteeseen liitännäishoidolla ei ole kliinisesti merkittävää vaikutusta. Kustannussäästöjen lisäksi tällä voidaan välttää altistamasta hyvän ennusteen omaavat potilaat hoitojen mahdollisesti vakavillekin haittavaikutuksille.
Tämän tutkielman tarkoituksena on tarkastella munuaissyövän diagnosointia ja hoitoa sekä käsitellä paikallisen munuaissyövän ennustetekijöitä ja niihin perustuvia ennustemalleja. Lisäksi tutkielmassa analysoidaan Keynote-564-tutkimuksessa käytettyä luokittelumallia ja verrataan sitä Scientific Reports -lehden artikkelissa “A Three-feature Prediction Model for Metastasis-free Survival after Surgery of Localized Clear Cell Renal Cell Carcinoma” esiteltyyn luokittelumalliin. Mallien vertailussa tutkimusaineistona käytetään Turun yliopistollisessa keskussairaalassa vuosien 2005–2021 välillä paikallisen munuaissyövän vuoksi leikattujen potilaiden sairauskertomustietoja.
Tutkielman tulosten perusteella Keynote-564:n luokittelumallin keskikorkean uusiutumisriskin luokka vaikuttaisi sisältävän ryhmän potilaita, joiden ennuste ei eroa matalan riskin potilaiden ennusteesta eikä liitännäishoidon määrääminen kyseiselle ryhmälle olisi siten kliinisesti perusteltua. A Three-feature prediction model:n luokittelumallilla keskitason ja suuren riskin potilaitten ennusteet olivat käytetyllä potilasaineistolla yllättäen samankaltaisia. Ero matalan riskin ryhmään oli kuitenkin selvä. Mallien vertailu vaatisi kuitenkin vielä lisätutkimuksia, jossa mallien ennustearvioiden keskinäistä eroa verrattaisiin kvantitatiivisesti.
Munuaissyöpäleikkauksen jälkeisestä liitännäishoidosta päätettäessä on tärkeää pystyä erottamaan toisistaan potilaat, jotka voisivat saada suotuisan vasteen annetusta hoidosta potilaista, joiden ennusteeseen liitännäishoidolla ei ole kliinisesti merkittävää vaikutusta. Kustannussäästöjen lisäksi tällä voidaan välttää altistamasta hyvän ennusteen omaavat potilaat hoitojen mahdollisesti vakavillekin haittavaikutuksille.