[发明专利]预测术后辅助性TACE的肝细胞癌伴微血管侵犯患者1年早期复发风险的列线图工具在审

专利信息
申请号: 202210142370.3 申请日: 2022-02-16
公开(公告)号: CN115424690A 公开(公告)日: 2022-12-02
发明(设计)人: 毛书奇;陆才德;黄静;吴胜东;于茜;单钰莹 申请(专利权)人: 宁波市医疗中心李惠利医院
主分类号: G16H10/60 分类号: G16H10/60;G16H50/20;G16B45/00
代理公司: 北京众允专利代理有限公司 11803 代理人: 张争艳
地址: 315000*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 预测 术后 辅助性 tace 肝细胞 微血管 侵犯 患者 早期 复发 风险 线图 工具
【说明书】:

发明属于生物医学技术领域,且公开了预测术后辅助性TACE的肝细胞癌伴微血管侵犯患者1年早期复发风险的列线图工具,具体操作步骤如下:1)收集经临床病理确诊的肝细胞癌患者的临床特征数据,包括人口学、生化检查影像学资料和病理结果,并通过公式计算如ALBI分级和炎症标记物等。本发明的优点在于能够准确预测术后行辅助性TACE的肝细胞癌伴微血管侵犯患者1年无早期复发生存率,从而指导临床医生选择适当的治疗方式,如对高复发风险肝癌患者提前更改治疗方案,选择个性化的手段预防患者的早期复发等。具有直观、简便、临床易推广的特点,实现了术后行辅助性TACE的肝细胞癌伴微血管侵犯患者1年早期复发发生率预测的可视化。

技术领域

本发明属于生物医学技术领域,具体为预测术后辅助性TACE的肝细胞癌伴微血管侵犯患者1年早期复发风险的列线图工具。

背景技术

2020年最新的全球癌症报告显示,原发性肝癌(primary liver cancer, PLC)是全球第6大常见恶性肿瘤,在癌症死因中占第3位。其中,肝细胞癌(hepatocellularcarcinoma, HCC)占其中的75%-85%。虽然早期肝细胞癌可以通过外科手术、射频消融和肝移植的方式来治疗,但是5年复发率高达70%,并且长期预后不理想。2015年,我国肝细胞癌5年相对存活率仅为12.1%。在肝细胞癌患者中,只有部分患者能够得到有效的治疗,对于能够手术的肝癌患者,肿瘤的复发和转移是预后差的主要原因,尤其是肝癌患者的早期复发。

微血管侵犯(microvascular invasion, MVI)被广泛接受的定义是肿瘤细胞存在于内皮细胞排列的血管腔内,且仅在显微镜下可见,被认为是影响肝细胞癌患者存活和早期复发的关键决定因素。当有微血管侵犯时,肿瘤细胞可在肝脏内扩散和转移,形成门静脉癌栓、多发病灶或远处转移。进一步的研究发现,肝细胞癌患者手术切除肿瘤,早期复发的主要原因是肿瘤细胞在肝内的残留转移,早期复发取决于原发性肿瘤的生物学侵袭性,特别是MVI和卫星灶的出现。一些研究发现,MVI高风险的患者预后更差,MVI的多种特征对HCC的预后有着重要影响。

目前预防MVI阳性肝细胞癌患者术后复发的治疗手段包括术后辅助经肝动脉栓塞化疗术(TACE)、术后放疗和射频消融(RFA)、靶向治疗和免疫治疗,术后辅助性TACE是肝癌根治性切除术后最常见的辅助治疗。通过动脉注射化疗药物和栓塞剂,TACE减少了流向肿瘤的血流量,并诱导肿瘤缺血性坏死。许多研究表明,术后辅助性TACE可显著延长MVI肝癌患者的长期生存率,降低肿瘤复发率。但是,报道中肝细胞癌MVI患者接受TACE治疗的1年复发率就达到27.9%、32.0%和35.9%,虽然好于未做TACE的患者,但是,仍然不是很理想。目前,还没有准确的列线图(Nomogram)临床模型预测术后行辅助性TACE的肝细胞癌伴MVI阳性患者1年早期复发风险的研究。精准的预后评估有助于临床医生根据风险-收益评估来选择准确的治疗措施。但是,如何准确预测并找到一个统一的方案或标准是临床医生面临的共同问题。列线图临床预测模型被认为是整合和量化疾病预后重要危险因素的可靠工具。因此,在本研究中,我们旨在建立一个列线图预后模型来预测,准确评估患者术后1年无复发生存率,根据风险评分将患者分为不同的危险组以指导临床医生诊疗,帮助外科医生根据风险-收益评估为特殊患者选择适当的治疗措施,如增加术后辅助性TACE次数,或者行靶向、免疫治疗,进一步改善患者预后。

发明内容

本发明的目的在于提供预测术后辅助性TACE的肝细胞癌伴微血管侵犯患者1年早期复发风险的列线图工具,以解决上述背景技术中提出的问题。

为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:预测术后辅助性TACE的肝细胞癌伴微血管侵犯患者1年早期复发风险的列线图工具,具体操作步骤如下:

1)收集经临床病理确诊的肝细胞癌患者的临床特征数据,包括人口学、生化检查影像学资料和病理结果,并通过公式计算如ALBI分级和炎症标记物等;

2)将临床特征数据与患者是否复发通过LASSO回归筛选变量,将纳入变量通过Cox回归模型进行独立危险因素分析,得到列线图所需的临床指标;

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