2016年12月19日 星期一

[胸腔腫瘤] 肺癌腦部轉移的預測公式更新！(Lung-molGPA)


與時俱進的腦部轉移預後公式


針對腦部轉移，最先被開發出來的工具用的是 Recursive partitioning analysis (RPA)，因此這個分類方法分出的三個族群也就分別被稱為 RPA Class I、RPA Class II，與 RPA Class III。

這個分類方法並不區分腦部轉移的原發腫瘤。因此你可以說這個分類法適用所有腫瘤，也可以說都不適用。在大部分病人接受全腦照射 (WBRT)，存活期也相當短的情況下，這個分類方法的確也風光了好一段時間。

依原發腫瘤分類


慢慢地，大家發現不同部位的原發腫瘤，最終還是決定了病人的生存長短。同樣是腦部轉移的乳癌病人，與腦部轉移的黑色素瘤病人，其預後還是不一樣。因此，研究者發表了稱為 Diagnosis-specific Graded Prognostic Assessment (DS-GPA) 的方法。

學者們發現，不同的原發部位，其預後因子也會有所不同！

  • 對肺癌而言，KPS、年齡、其他器官轉移、腦轉移數量，都對預後造成影響
  • 對黑色素瘤及 RCC 而言，只有 KPS 與腦轉移數量對預後造成影響
  • 對乳癌和消化道腫瘤而言，只有 KPS 與預後有關

因此，不同的原發部位，其預測生存長短所需的因子也有所不同，也就是 Diagnosis-specific 的概念。

聚焦於肺癌腦部轉移


在所有肺癌病人當中，有 10-30% 會發生腦部轉移的現象。現代的肺癌治療日新月異，從化療、標靶藥物、到免疫治療，肺癌病人的存活率每年都在進步，因此我們也希望能夠更精確地預測這些病人的預後。

由於標靶藥物的有效與否，與腫瘤細胞是否表現對應的基因突變 (如 EGFR、ALK) 高度相關，因此這些基因的突變也就高度影響病人預後。基於精準醫學 (Precision medicine) 的概念，將這些相關的基因加入預測模型應可提高預測的準確度。

怎麼使用 Lung-molGPA？


新的公式在原本的肺癌 GPA 之上，再嘗試加入分子生物標記 (Molecular marker)，故稱為 Lung-molGPA。研究者發現，EGFR 與 ALK 的突變，在 Adenocarcinoma 中的確在多變項分析是獨立預測存活的因素。新的公式中，若病人有 EGFR 或 ALK 突變，就可以加上一分。

這個公式怎麼使用呢？首先要收集的資料有：年齡、KPS、是否有腦部以外的轉移、腦部轉移個數、最後就是 EGFR 或 ALK 突變。接著根據下表加總得分：


在 Adenocarcinoma 方面，分數從最低的 0 分到最高的 4.0 分。而 Non-adenocarcinoma 的病人，由於沒有突變的資料，因此得分最高只有 3.0 分。

獲得分數之後，病人的存活如下圖：


由圖可見，各組之間可以拉開相當的差距。尤其對於 GPA=3.5-4.0 分的族群，其中位存活更接近 4 年之久！


其實，有懶人專用工具可以用


雖然只是加加減減，但研究者仍然開發了懶人專用的工具(而且網址還很好記)，大家只要打開網址點一點，就可以算出 Lung-molGPA 了！真是太方便了，大家快去試用看看吧！

延伸閱讀


參考資料




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