Modellierung der krebsspezifischen Prognose bei der Lebertransplantation beim hepatozellulären Karzinom (HCC) (AFP-UTS)

Begründung: Die Lebertransplantation (LT) ist eine der kurativen Behandlungsoptionen für Patienten mit HCC in Verbindung mit einer chronischen Lebererkrankung (Zirrhose). Alle aktuellen internationalen Leitlinien empfehlen LT für HCC nur innerhalb vordefinierter Kriterien.

Die Verwendung restriktiver Kriterien zur Auswahl von Patienten mit HCC für LT wurde ursprünglich mit den Milan-Kriterien vorgeschlagen. Diese Kriterien basierten auf der pathologischen Beurteilung von Anzahl und Größe der HCC-Knötchen auf der explantierten Leber. In der Folge schlugen viele Autoren die Erweiterung solcher restriktiver Kriterien vor (z. UCSF, Tumorvolumen, Up-To-Seven usw.). Alle diese Versuche, basierend auf unterschiedlichen Kombinationen morphologischer Parameter, wurden anhand der pathologischen Einstufung des Tumors definiert, der an der entfernten Leber durchgeführt wurde, nämlich nach LT, sobald die Entscheidung über die Behandlung und die Behandlung selbst nicht mehr geändert werden konnten.

Im Laufe der Zeit wurden auch verschiedene Versuche unternommen, postoperative pathologische Befunde des HCC mit dem präoperativen klinischen Staging zu korrelieren, um die Entscheidungsfindung vorwegzunehmen. Sollte ein zuverlässiger Konversionsalgorithmus verfügbar sein, der das präoperative Staging mit der Prognose nach der Transplantation korreliert, würde eine Auswahl von LT-Kandidaten basierend auf routinemäßigen radiologischen HCC-Befunden das Überleben des Patienten und die Zuweisung von Organressourcen optimieren.

Obwohl sich die Korrelation zwischen Post-LT-Pathologie und Prä-LT-Radiologie im Laufe der Zeit verbessert hat, beeinflussen immer noch signifikante Verzerrungen die klinische Beurteilung des HCC-Stadiums, und es wurden noch keine zuverlässigen Protokolle in die klinische Praxis eingeführt. Darüber hinaus weisen belastbare Beweise darauf hin, dass andere biologische Marker für Aggressivität (wie z. B. α-Fetoprotein-Spiegel und klinisches Ansprechen auf Brückentherapien) hinzugefügt werden müssen, wenn präoperative Variablen bewertet werden.

Ein weiterer wichtiger Punkt, der beim Umgang mit LT für HCC berücksichtigt werden muss, sind die bemerkenswerten Fortschritte bei der Behandlung chronischer Virusinfektionen (HCV und HBV), die in den letzten Jahren erzielt wurden. Aufgrund der Möglichkeit, das Wiederauftreten viraler Infektionen in der transplantierten Leber zu behandeln, haben diese Erkrankungen keinen signifikanten Einfluss auf die Sterblichkeit nach LT, wie dies in der Vergangenheit der Fall war.

Im aktuellen Szenario erhöht die abnehmende Rolle nicht-onkologischer Faktoren beim Überleben von Patienten, die mit LT für HCC behandelt wurden, die Notwendigkeit, neue prognostische Modelle zu definieren, die auf das krebsspezifische Überleben ausgerichtet sind. Diese Modelle sollten neben konventionellen morphologischen Parametern auch das Ansprechen auf Überbrückungstherapien umfassen, die vor der Transplantation verabreicht wurden, sowie andere biologische Marker, die üblicherweise in der klinischen Praxis verwendet werden, wie z. B. α-Fetoprotein-Spiegel.

Obwohl viele Studien durchgeführt wurden, sind prognostische Rechner für das krebsspezifische Überleben von HCC-Patienten, die sich einer Bewertung für LT unterziehen, noch nicht verfügbar. Solche Modelle sollten in der Lage sein, Überlebensschätzungen basierend auf onkologischen Variablen vor der Behandlung zu liefern.

Eine maßgeschneiderte Bewertung der krebsspezifischen Prognose wird auch von den Zulassungsbehörden nachdrücklich befürwortet, um die Zuteilungs-/Verteilungskriterien der begrenzten Quelle verfügbarer Organe zu optimieren. Daher könnten diese Kriterien in der täglichen Praxis von Transplantationszentren nützlich sein, um verschiedene Prioritätsstufen innerhalb der Warteliste für LT zu definieren, sowohl für Patienten mit als auch ohne HCC.

Endpunkte und klinische Relevanz: Das Hauptziel der Studie ist die Definition eines krebsspezifischen Prognosemodells basierend auf präoperativen Merkmalen (radiologisches Staging und α-Fetoprotein-Spiegel) einer breiten Population von Patienten, die sich einer LT wegen HCC unterzogen haben.

In Anbetracht des konkurrierenden Risikos von krebsspezifischer Mortalität und Tod aufgrund anderer Ursachen wollen die Forscher die Up-to-Seven-Kriterien neu definieren, da sie auf der Grundlage des pathologischen Staging entwickelt wurden.

Primäre Endpunkte: Neben den konventionellen Outcome-Endpunkten zielt die Studie darauf ab, einen prognostischen Rechner für die Rezidivrate und das krebsspezifische Überleben für HCC-Patienten zu entwickeln und zu validieren, die sich einer Untersuchung auf LT unterziehen.

Der prognostische Algorithmus basiert auf der kompetitiven Risikoanalyse von krebsbedingtem Wiederauftreten und Überleben im Vergleich zu nicht krebsbedingtem Ergebnis.

Klinische Relevanz: Die Entwicklung eines online verfügbaren Prognoserechners auf der Grundlage präoperativer onkologischer Faktoren würde präzise Schätzungen des Überlebens liefern. Dies könnte beim Vergleich von Patienten mit unterschiedlichen Krankheitsstadien und Komorbiditäten helfen, indem progressive Prioritätsstufen definiert werden, die auf die Warteliste für LT angewendet werden.

Das Endziel besteht darin, zuverlässige Überlebensschätzungen für Patienten in unterschiedlichen Krankheitsstadien und damit mit unterschiedlicher Priorität bereitzustellen.

Diese Perspektive kann große klinische Auswirkungen haben, da sie die Definition unterschiedlicher Prioritätsstufen für LT bei HCC ermöglichen würde, um sowohl eine prognoseorientierte Behandlung für jeden Patienten bereitzustellen als auch das Gesamtergebnis der für LT in Frage kommenden Patientenpopulation zu optimieren.

Beobachtungszeitraum: Retrospektive Analyse einer Population von Patienten, die sich von Januar 2000 bis Dezember 2015 einer LT wegen HCC unterzogen.

Größe der Studienpopulation: Die erwartete Anzahl von Patienten aus italienischen Zentren beträgt mehr als 1000 Fälle.

Wenn das Trainingsset die Entwicklung eines krebsspezifischen Prognosemodells ermöglicht, müssen mindestens 300 weitere Fälle als weiteres Set zur externen Validierung hinzugefügt werden, vorzugsweise aus einer östlichen Serie (siehe oben).