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J-GLOBAL ID：202202290836378806   整理番号：22A0732788

抗PD1/PD-L1単独療法を受けた進行非小細胞肺癌患者における生存を予測するためのRECIST1.1の標的病変数の減少【JST・京大機械翻訳】

Reducing number of target lesions for RECIST1.1 to predict survivals in patients with advanced non-small-cell lung cancer undergoing anti-PD1/PD-L1 monotherapy

著者 (52件)： He Li-Na (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  He Li-Na (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  He Li-Na (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Chen Tao (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Chen Tao (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Chen Tao (Department of Nuclear Medicine, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Fu Sha (Guangdong Provincial Key Laboratory of Malignant Tumor Epigenetics and Gene Regulation, Pathology Department, Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Chen Chen (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Chen Chen (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Chen Chen (Department of Radiation Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Jiang Yongluo (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Jiang Yongluo (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Jiang Yongluo (Department of Nuclear Medicine, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Zhang Xuanye (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Zhang Xuanye (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Zhang Xuanye (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Du Wei (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Du Wei (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Du Wei (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Li Haifeng (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Li Haifeng (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Li Haifeng (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Wang Yixing (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Wang Yixing (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Wang Yixing (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Ali Wael Abdullah Sultan (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Ali Wael Abdullah Sultan (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Ali Wael Abdullah Sultan (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Zhou Yixin (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Zhou Yixin (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Zhou Yixin (Department of VIP Region, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Lin Zuan (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Lin Zuan (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Lin Zuan (Department of Clinical Research, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Yang Yunpeng (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Yang Yunpeng (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Yang Yunpeng (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Huang Yan (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Huang Yan (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Huang Yan (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Zhao Hongyun (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Zhao Hongyun (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Zhao Hongyun (Department of Clinical Research, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Fang Wenfeng (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Fang Wenfeng (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Fang Wenfeng (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Zhang Li (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Zhang Li (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Zhang Li (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Hong Shaodong (State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangzhou, China) ,  Hong Shaodong (Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, China) ,  Hong Shaodong (Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China)
資料名： Lung Cancer  (Lung Cancer)
巻： 165  ページ： 10-17  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3184A  ISSN： 0169-5002  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 固形腫瘍(RECIST)バージョン1.1における応答評価基準は,複数の固形腫瘍に対する従来および標準化された応答評価を提供する。抗PD-1/PD-L1単剤療法を受けている進行性非小細胞肺癌(NSCLC)患者における応答分類と生存予測を損なうことなく測定可能な最小数の標的病変を調査した。PD-1/PD-L1阻害剤治療を受ける少なくとも2つの測定可能な病変を有するNSCLC患者125名を,遡及的に研究した。器官当たり2つの病変と合計5つの病変を可能にする腫瘍測定をレビューした。応答状態に対する個人間の一致とκ値を,最大5つの標的病変対4つの病変による最大のものに基づいて評価した。C指数を計算し,全生存(OS)を予測するための標的病変の選択数に基づく応答分類の予後精度を評価した。コックス回帰分析は,生存分析のために行われた。最大2病変対最大5病変を測定するとき,非常に一貫した応答帰属(99.2%)を得ることができた。4つの病変を通して最大の2つは,応答評価に対して0.986,1.000および1.000のκ値を生成し,最大単一病変(κ=0.850)を測定するときに得られた値より有意に高かった。全体の生存率(OS)に対するC指数は,0.646から0.654の範囲の5つの病変を通して最大の1つを評価するとき類似していた。Cox回帰分析は,選択した標的病変の数に関係なく,放射線応答がOSを有意に予測したことを示した。標的病変数の減少は,抗PD-1/PD-L1療法で治療したNSCLC患者におけるOS予測に影響しない。高い個体内および方法間の一致を考慮して,最大2つの病変を用いて,応答を評価した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回帰分析 ,  標準化 ,  放射線 ,  腫瘍 ,  生存率 ,  免疫療法 ,  *治療法 ,  予後 ,  評価基準 ,  *判定基準 ,  *非小細胞肺癌 ,  固形腫瘍 ,  *進行癌
準シソーラス用語： *RECIST ,  *単独療法 ,  予測因子 ,  *進行非小細胞肺癌 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 標的病変 ,  RECISTバージョン1.1 ,  予測因子 ,  非小細胞肺癌 ,  免疫療法

分類 (2件)： 腫ようの薬物療法  (GE03032C) ,  呼吸器の腫よう  (GI04000G)

タイトルに関連する用語 (8件)： PD-L1 ,  単独療法 ,  進行非小細胞肺癌 ,  患者 ,  生存 ,  予測 ,  標的 ,  病変