血清TNFR2ベースのモデルは,手術前の微血管侵入を効果的に予測し,肝細胞がんにおける腫瘍再発リスクを分層化します

科学分野:

• 肝臓・胆管手術
• 外科腫瘍学
• 翻訳研究

背景:

• 微血管侵入 (MVI) は,肝細胞癌 (HCC) の再発の重要な予後因子である.
• 信頼性の高い方法がないため,HCCにおけるMVIの術前診断は依然として困難です.
• MVIの正確な予測は,治療戦略を最適化し,患者の治療結果を改善するために不可欠です.

研究 の 目的:

• HCCにおけるMVIの術前診断のための予測モデルを開発し,検証する.
• HCC患者におけるMVIと腫瘍再発の独立した予測要因を特定する.
• MVIの予測と再発リスクの階層化を視覚化するためのノモグラムを構築する.

主な方法:

• HCC患者のトレーニングコホートと検証コホートを使用した.
• 溶解性腫瘍死因受容体-2 (sTNFR2) の血清濃度がELISAを用いて測定された.
• 多変数ロジスティック回帰を用いて予測要素を特定し,ノモグラムを構築した.

主要な成果:

• MVIの患者は,著しく悪い結果を示しました.
• 血清のsTNFR2濃度とB細胞活性化因子の上昇と,骨素の減少は,MVIに関連していた.
• ミラノ基準とsTNFR2を組み込んだノモグラムは,MVI予測と差別的な再発リスクでAUROC0.821を達成しました.

結論:

• 血清のsTNFR2に基づく非侵襲的なモデルは,HCCにおける手術前のMVIを効果的に予測します.
• 開発されたノモグラムは,腫瘍の再発リスクを識別する能力を示しています.
• この予測モデルは,HCCの管理における臨床的意思決定に有用なツールです.