在局部晚期乳腺癌中,Ki-67作为对新辅助化疗反应的预测器真的有用吗?
Sukruti Dave1, Arpan Choudhury2, Shirish S Alurkar1
1Department of Medical Oncology, Apollo Hospitals International Limited: Apollo Hospitals Ahmedabad, Ahmedabad, Gujarat India.
Indian journal of surgical oncology
|March 21, 2024
概括
这项研究研究了Ki-67在接受新辅助化疗 (NACT) 的局部晚期乳腺癌 (LABC) 患者中预测病理完整反应 (pCR) 的能力. 结果显示Ki-67和pCR之间没有显著的关联,这表明其他因素,如激素受体状态更有预测力.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 生物标志物 生物标志物
- 临床研究 临床研究
背景情况:
- 新辅助化疗 (NACT) 是局部晚期乳腺癌 (LABC) 的标准,旨在保护乳腺或可操作性.
- 在NACT后的病理完整反应 (pCR) 是改善生存的关键替代物,特别是在高度瘤中.
- 识别PCR的预测因素对于定制治疗策略至关重要.
研究的目的:
- 评估Ki-67蛋白指数在接受NACT的LABC患者中实现pCR的预测值.
- 在这个患者队列中探索与pCR相关的其他临床病理因素.
主要方法:
- 对105名完成NACT和手术的LABC患者的回顾性分析.
- 在治疗前的核心活检中评估的Ki-67分数.
- 临床和组织病理学评估以评估反应 (pCR和临床完整反应 - cCR).
- 统计分析包括单变量分析和ROC曲线分析,用于Ki-67.
主要成果:
- 在105名患者中,有33名患者 (31.4%) 实现了pCR.
- 在总人口中,基67指数的平均值为46.44%±22.92%.
- 在Ki-67水平和pCR之间没有发现显著的关联 (pCR组平均Ki-67:51.60%与没有pCR组:44.06%).
- 雌激素受体阴性,孕激素受体阴性和HER2阳性是pCR的预测.
- 三重阴性乳腺癌 (TNBC) 和HER2阳性亚组显示了较高的cCR和pCR率.
结论:
- 在这个用NACT治疗的LABC队列中,Ki-67指数没有显示出对pCR的显著预测价值.
- 激素受体状态和HER2状态似乎是PCR的更强的预测因素.
- 由于COVID-19的流行,研究结果可能会混;需要在更大的前性研究中进一步验证.
更多相关视频
09:32Multiplexed Immunofluorescence Analysis and Quantification of Intratumoral PD-1+ Tim-3+ CD8+ T Cells
Published on: February 8, 2018
14.6K
04:04Endobronchial Ultrasound-guided Intratumoral Injection of Cisplatin for the Treatment of Isolated Mediastinal Recurrence of Lung Cancer
Published on: February 12, 2017
10.5K
相关概念视频
Kaplan-Meier Approach
136
The Kaplan-Meier estimator is a non-parametric method used to estimate the survival function from time-to-event data. In medical research, it is frequently employed to measure the proportion of patients surviving for a certain period after treatment. This estimator is fundamental in analyzing time-to-event data, making it indispensable in clinical trials, epidemiological studies, and reliability engineering. By estimating survival probabilities, researchers can evaluate treatment effectiveness,...
136
Cancer Survival Analysis
345
Cancer survival analysis focuses on quantifying and interpreting the time from a key starting point, such as diagnosis or the initiation of treatment, to a specific endpoint, such as remission or death. This analysis provides critical insights into treatment effectiveness and factors that influence patient outcomes, helping to shape clinical decisions and guide prognostic evaluations. A cornerstone of oncology research, survival analysis tackles the challenges of skewed, non-normally...
345
