Retrospektywna walidacja kliniczna wątroby

Rak wątroby pozostaje globalnym wyzwaniem zdrowotnym z rosnącymi występowaniem na całym świecie. Rak wątrobowokomórkowy (HCC) jest najczęstszym rakiem wątroby, co stanowi ~ 90% przypadków i 75% zgonów. HCC jest trzecim rakiem o najwyższym wskaźniku śmiertelności na całym świecie. Operacja jest leczeniem z wyboru dla HCC, co prowadzi do najlepszych wyników każdego dostępnego leczenia u dobrze wybranych kandydatów, z 5-letnim wskaźnikiem przeżycia wynoszącym 60–80%. Resekcja wątroby (LR) i przeszczep wątroby (LT) stanowią pierwszą opcję leczenia pacjentów z wczesnym do pośredniej HCC.

Kwalifikowalność do LR obejmuje ocenę wielu czynników, w tym czynności wątroby, nadciśnienia wrotne, zasięgu hepatektomii i inwazyjności chirurgicznej. Ponadto LR jest obecnie leczeniem z wyboru dla pacjentów niechronych, umożliwiając większe i bardziej złożone resekcje. Niemniej jednak znaczny odsetek pacjentów poddawanych resekcji powrócił w ciągu 5 lat i chociaż przy 1 -letniej zachorowalności i śmiertelności niższej niż LT, przeżycie wolne od nawrotów jest wyższe u pacjentów poddanych LR. Jeśli to możliwe, LT jest najlepszą opcją leczniczą dla pacjentów z HCC. Jednak ze względu na niewielką liczbę narządów dostępnych dla LT dotyczącej faktycznej potrzeby pacjentów na listach oczekujących, kryteria wyboru kandydatów do przeszczepu są bardzo ścisłe i rygorystyczne. Obecne kryteria selekcji opierają się głównie na zmiennych klinicznych i ograniczają przeszczep do pacjentów z HCC z chorobą onkologiczną w ramach określonych parametrów (takich jak liczba i średnica guzów). Chociaż te parametry wydają się być związane z nasileniem choroby i biologią guza, nie przewidują one jednoznacznie prognozowania pacjenta z HCC, który jest kandydatem do przeszczepu. Dlatego te kryteria selekcji nie tylko zawodzą u ponad 30% przeszczepionych pacjentów, którzy ostatecznie nawracają, ale także wykluczają z przeszczepu Wielu pacjentów poza kryteriami z korzystnym rokowaniem i którzy potencjalnie mogą zostać wyleczone z LT. Dlatego niezwykle ważne jest opracowanie narzędzi predykcyjnych, które mogą zapewnić solidne wsparcie w wyborze pacjentów z HCC w celu przeszczepu. Ponadto często zaproponowano różne wyniki, takie jak rekolekcje, moralne i R3-AFP do prognozowania nawrotu HCC po przeszczepie pod wątrobą jako rozbieżności między oceną nowotworu przed LT a eksplantacją. Te wyniki pooperacyjne są pomocne w standaryzacji schematów nadzoru pacjenta po LT i wybrania kandydatów do terapii uzupełniających. Jednak podobnie jak kryteria pre-LT, kryteria po LT mają również kilka pułapek i dokładniejsze modele do przewidywania szans na nawrót.

Hepatopredict to innowacyjne medyczne narzędzie prognostyczne decyzyjne mające na celu pomoc lekarzom i chirurgom w wyborze pacjentów z HCC w celu skutecznej operacji wątroby. Zestaw ten nie opiera się wyłącznie na zmiennych klinicznych, ale także na ekspresji guza wybranego zestawu genów. To w połączeniu z zastrzeżonym algorytmem, powoduje dokładniejsze przewidywanie wyników pacjenta. Podczas gdy obecne kryteria stosowane do wyboru pacjentów do LT, takie jak kryteria Mediolanu i San Francisco, oferują tylko 70% wskaźnik sukcesu, Hepatopredict osiągnął do 94% sukcesu.

Badanie to ma na celu retrospektywną potwierdzenie wyników wątroby w niezależnej grupie pacjentów z wczesnym do pośredniej HCC w kontekście:

1. Przeszczep wątroby dla HCC (1.1) przedszkole: wybór pacjentów i (1.2) po operacji: oceń ryzyko nawrotu
2. Resekcja wątroby dla HCC (2.1) po operacji: oceń ryzyko nawrotu. Zarchiwizowana tkanka nowotworowa od pacjentów z HCC, którzy przeszli operację, LT lub LR, zostaną przeanalizowane retrospektywnie przy użyciu sygnatury ekspresji genów. W szczególności użyje jednego zjeżdżalni zabarwionego H&E z obszarem nowotworowym wyraźnie znakowanym przez patologa (co najmniej 30% komórek nowotworowych w znacznym obszarze) oraz dwa nieokreślone szkiełka o grubości 5 mikrometrów tego samego obszaru.

RNA zostanie ekstrahowane z dwóch szkiełek o grubości 5 mikrometrów, a sygnatura ekspresji genów zostanie oceniona za pomocą RT-QPCR. Prognozowanie prognozy, oparte na algorytmie zastrzeżonym, zostanie następnie porównane z rzeczywistym wynikiem w celu obliczenia miar dokładności.