文献

J-GLOBAL ID：202202232602873301   整理番号：22A0750035

肝細胞癌患者における局所リンパ節転移を予測する新規モデルの開発と検証【JST・京大機械翻訳】

Development and Validation of a Novel Model to Predict Regional Lymph Node Metastasis in Patients With Hepatocellular Carcinoma

著者 (25件)： Chen Xiaoyuan (1School of Medicine, Southeast University, Nanjing, China) ,  Chen Xiaoyuan (2Hepatobiliary Center, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Chen Xiaoyuan (3Key Laboratory of Liver Transplantation, Chinese Academy of Medical Sciences, Nanjing, China) ,  Chen Xiaoyuan (4NHC Key Laboratory of Living Donor Liver Transplantation (Nanjing Medical University), Nanjing, China) ,  Lu Yiwei (2Hepatobiliary Center, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Lu Yiwei (3Key Laboratory of Liver Transplantation, Chinese Academy of Medical Sciences, Nanjing, China) ,  Lu Yiwei (4NHC Key Laboratory of Living Donor Liver Transplantation (Nanjing Medical University), Nanjing, China) ,  Shi Xiaoli (1School of Medicine, Southeast University, Nanjing, China) ,  Shi Xiaoli (2Hepatobiliary Center, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Shi Xiaoli (3Key Laboratory of Liver Transplantation, Chinese Academy of Medical Sciences, Nanjing, China) ,  Shi Xiaoli (4NHC Key Laboratory of Living Donor Liver Transplantation (Nanjing Medical University), Nanjing, China) ,  Han Guoyong (2Hepatobiliary Center, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Han Guoyong (3Key Laboratory of Liver Transplantation, Chinese Academy of Medical Sciences, Nanjing, China) ,  Han Guoyong (4NHC Key Laboratory of Living Donor Liver Transplantation (Nanjing Medical University), Nanjing, China) ,  Zhao Jie (2Hepatobiliary Center, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Zhao Jie (3Key Laboratory of Liver Transplantation, Chinese Academy of Medical Sciences, Nanjing, China) ,  Zhao Jie (4NHC Key Laboratory of Living Donor Liver Transplantation (Nanjing Medical University), Nanjing, China) ,  Zhao Jie (5Department of General Surgery, The Affiliated Jiangning Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Gao Yun (2Hepatobiliary Center, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Gao Yun (3Key Laboratory of Liver Transplantation, Chinese Academy of Medical Sciences, Nanjing, China) ,  Gao Yun (4NHC Key Laboratory of Living Donor Liver Transplantation (Nanjing Medical University), Nanjing, China) ,  Wang Xuehao (1School of Medicine, Southeast University, Nanjing, China) ,  Wang Xuehao (2Hepatobiliary Center, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Wang Xuehao (3Key Laboratory of Liver Transplantation, Chinese Academy of Medical Sciences, Nanjing, China) ,  Wang Xuehao (4NHC Key Laboratory of Living Donor Liver Transplantation (Nanjing Medical University), Nanjing, China)
資料名： Frontiers in Oncology (Web)  (Frontiers in Oncology (Web))
巻： 12  ページ： 835957  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7089A  ISSN： 2234-943X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:肝細胞癌(HCC)の結節状態の評価は,古典的であるが議論の余地がある話題である。本研究は,リンパ節転移(LNM)の発生率を調査して,リンパ節切除(LND)の役割を調査して,HCC患者におけるLNMを予測する新規モデルを開発して検証して,他の特定の(NOS)ではない。方法:研究コホートは,Surveillance,Epidemiology,およびEnd Indexデータベースから採取された。年パーセント変化(APC)を,Joinpoint回帰を用いて計算した。生存分析は競合リスクモデルを採用した。ノモグラムを,最小絶対収縮と選択オペレータ(LASSO)ロジスティック回帰アルゴリズムに基づいて構築し,較正曲線によって検証した。受信者動作特性曲線(AUROC)下の面積を得て,予後性能を比較した。決定曲線と臨床影響曲線分析を導入し,モデルの臨床的価値を調べた。【結果】合計8,829人の患者を最終的に本研究に登録し,1,346人(15.2%)の患者がLNDを受けた。LND率は,0.5%のAPC(P=0.593)で,過去10年で顕著な変動を示さなかった。LNMを56名(4.2%)で同定し,HCC患者の独立予後因子を確認した(P=0.005)。2,497リンパ節が検索され,それらの93(3.7%)が陽性であった。傾向スコアマッチング後,LNDは直接的な腫瘍学的利点を示さず,競合するリスクを悪化させなかった。さらに,検索したリンパ節数の増加は予後を改善しなかった。LNDの1,346人の患者を,1:1の比率で訓練と検証セットに更にランダムに分割した。Rac,腫瘍サイズ,臨床Tステージ,肝外胆管浸潤,および腫瘍グレードは,LNMの独立危険因子であった。構築したモデルはよく較正され,臨床診療において良好な識別力と正味利益を示した。結論:LNMはHCCにおける独立予後因子であるが,ルーチンLNDはHCC患者において不必要と思われる。構築したモデルはHCC患者におけるLNMの存在を予測することができ,それは患者の層別化と個々の治療戦略最適化に意味がある。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ノモグラム ,  最適化 ,  データベース ,  腫瘍 ,  *リンパ節 ,  層別 ,  予後 ,  母集団 ,  *肝細胞癌 ,  治療計画 ,  危険因子 ,  *リンパ節転移
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  予後因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 肝細胞癌 ,  リンパ節転移 ,  リンパ節郭清 ,  ノモグラム ,  SEERプログラム

分類 (1件)： 消化器の腫よう  (GH04000D)

引用文献 (40件)：

• Siegel RL, Miller KD, Fuchs HE, Jemal A. Cancer Statistics, 2021. CA Cancer J Clin (2021) 71(1):7-33. doi: doi: 10.3322/caac.21654
• Chen JG, Zhu J, Zhang YH, Chen YS, Ding LL, Chen HZ, et al. Liver Cancer Survival: A Real World Observation of 45 Years With 32,556 Cases. J Hepatocell Carcinoma (2021) 8:1023-34. doi: doi: 10.2147/JHC.S321346
• Ji GW, Fan Y, Sun DW, Wu MY, Wang K, Li XC, et al. Machine Learning to Improve Prognosis Prediction of Early Hepatocellular Carcinoma After Surgical Resection. J Hepatocell Carcinoma (2021) 8:913-23. doi: doi: 10.2147/JHC.S320172
• Xia YX, Zhang F, Li XC, Kong LB, Zhang H, Li DH, et al. Surgical Treatment of Primary Liver Cancer:a Report of 10 966 Cases. Zhonghua Wai Ke Za Zhi (2021) 59(1):6-17. doi: doi: 10.3760/cma.j.cn112139-20201110-00791
• Kulik L, El-Serag HB. Epidemiology and Management of Hepatocellular Carcinoma. Gastroenterology (2019) 156(2):477-91.e1. doi: doi: 10.1053/j.gastro.2018.08.065

タイトルに関連する用語 (7件)： 肝細胞癌 ,  患者 ,  リンパ節転移 ,  予測 ,  モデル ,  開発 ,  検証