Epidemiología y pronóstico de …

Epidemiología y pronóstico de ...

Abstracto

Palabras clave: Biomarcadores, metástasis cerebral, modelo de pronóstico

INTRODUCCIÓN

Los primeros estudios de pacientes con metástasis cerebrales revelaron mal pronóstico con una supervivencia mediana de 1 mes informó a los pacientes no tratados con radiación o cirugía, y alrededor de 3-4 meses entre los pacientes tratados. [27, 39] Sin embargo, el estado funcional de los pacientes reportaron en estas primeras series fue en general pobre en comparación con los reportados hoy, probablemente debido a la capacidad de diagnóstico limitados conducen a síntomas más avanzados antes de la remisión para el tratamiento. Por ejemplo, un estudio de 108 pacientes tratados con radioterapia total del cerebro (RTTC) para las metástasis cerebrales 1958-1966 reportó 81% de sus pacientes tienen un estado funcional que le correspondería en el estado funcional de Karnofsky (KPS) Escala de 30 o menos . [39] en estudios de pacientes tratados con RTTC en los años 1950 y 1960, 17-22% no completa el tratamiento. [9, 11, 39] serie Modern consisten normalmente en los pacientes de mayor estatus funcional que los diagnosticados en la era anterior a informatizada La tomografía axial. Se ha reconocido que los subgrupos de pacientes puedan ser identificados con significativamente diferente pronóstico de supervivencia. Amplia esfuerzo se ha hecho en las últimas dos décadas para obtener y mejorar los modelos de pronóstico, que tienen el potencial para ayudar en la orientación de los pacientes, guiar a las normas de tratamiento, y optimizar los ensayos clínicos. Esfuerzos similares se han aplicado desde una perspectiva epidemiológica para identificar a los pacientes con cáncer que pueden estar en mayor riesgo de desarrollar metástasis en el cerebro, que puede conducir a la posibilidad de seleccionar más eficazmente a los pacientes para la vigilancia y tratamientos preventivos.

EPIDEMIOLOGÍA

Incidencia

Factores de riesgo

El cáncer de pulmón es considerada la fuente más común de metástasis cerebrales, lo que representa alrededor del 30-60% de los casos. [19] La alta probabilidad de desarrollar metástasis cerebrales en el cáncer de pulmón de células pequeñas (SCLC) es bien conocida, dando a esta enfermedad clínica ensayos de radiación cerebral profiláctica que se han acumulado y demostrado beneficio en la supervivencia. éxito [4, 43] el cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) también tiene una propensión a la metástasis en el cerebro. Los datos prospectivos de localmente avanzado (estadio III) de los pacientes con CPNM inscribieron en un ensayo clínico aleatorio de la radiación cerebral profiláctica demostraron un 18% más de 1 año desarrollado metástasis cerebrales sin radiación cerebral profiláctica. [34] El riesgo de metástasis cerebrales no está bien definido en pacientes con principios etapa (estadio I-II) NSCLC. Estudio retrospectivo de 975 pacientes consecutivos sometidos a cirugía en una sola institución para la etapa temprana CPNM con una mediana de seguimiento de 33 meses reveló que 60 (6,1%) desarrollaron metástasis cerebrales, con una probabilidad acumulativa de 5 años del 10%. [24] factores de riesgo independientes para el desarrollo de las metástasis cerebrales en estos pacientes en fase inicial eran de menor edad, mayor tamaño del tumor primario, invasión del espacio linfovascular, y la implicación de los ganglios linfáticos hiliares. Aunque cada uno de estos factores de riesgo fue estadísticamente significativa, las razones de riesgo eran pequeños, que van desde 1,03 por año de edad a 1,87 para la invasión del espacio linfovascular, lo que lleva a los autores a cuestionar la fiabilidad pronóstico de estas características clínicas. Por otra parte, factores pronósticos de metástasis cerebrales han variado entre este y otros estudios en pacientes con CPNM etapa temprana con conclusiones mezclados con respecto a la edad del paciente, la histología y el tamaño / etapa. [5, 16, 17, 31, 53]

PRONÓSTICO

índices seminales

factores pronósticos significativos de los índices seminales de supervivencia de los pacientes con metástasis cerebrales

Este concepto de predecir qué pacientes son propensos a tener una supervivencia corta después de la cirugía de las metástasis cerebrales se ha explorado el uso de la ACP. [25] La población de estudio se analizó de forma retrospectiva, y consistió en 141 pacientes consecutivos operados de metástasis cerebrales de una sola institución. La mayoría (72%) tuvieron una sola metástasis cerebral y el 68% tienen RCT ya sea antes o después de la cirugía. Confundiendo el estudio fue la inclusión de los pacientes (21%) que habían sido previamente tratados con cirugía de metástasis cerebral. Se observó una diferencia global significativa en la supervivencia entre las clases de GPA, pero las dos clases más favorables tenido curvas de supervivencia muy similares. Por otra parte, los intentos de utilizar el GPA para predecir de 30 días y la mortalidad de 3 meses no tuvieron éxito. Las cuatro clases de GPA mostraron mortalidad muy similar a los 30 días (5-11%) y 3 meses (14-23%). De hecho, el contador de manera intuitiva, la mortalidad más baja estaba en la clase menos favorable a los 30 días y la segunda clase más desfavorable a los 3 meses. Para ilustrar la naturaleza confusa de este tema, este estudio no mostró diferencias significativas entre las clases del ACP dentro de los 3 meses de la cirugía, sin embargo, Villa et al. encontraron que el ACP, el EPR, y BSBM diferencian de supervivencia entre las clases sólo dentro de 3 meses. [54] Lo más probable es la explicación para la aparente discrepancia radica en la selección de pacientes para someterse a la cirugía. La inspección visual de las curvas de supervivencia en los informes iniciales de los índices seminales muestra que los peores clases tienen constantemente la mortalidad a los 3 meses de alrededor de 50%. Lo mismo ocurrió en Villa et al .’S estudio de validación. [54] Jakola et al .la mortalidad ‘s a los 3 meses de la peor clase fue de 23%. [25] Su objetivo declarado era determinar si los pacientes con supervivencia muy baja puede predecirse con el fin de evitar la cirugía. Sin embargo, se aplicaron su ensayo a una población de pacientes que ya se habían sometido a evaluación y ha determinado que los candidatos adecuados para la cirugía. En consecuencia, el análisis simplemente confirmaron que tenían un proceso eficaz que ya está ocurriendo en sus consultas de neurocirugía.

Con el objetivo de determinar si los índices pronósticos podrían ser más fiable en determinados tipos de tumores, se llevaron a cabo estudios de diagnóstico específico. Inicialmente, RPA fue el índice de pronóstico de foco en estos estudios, y se le dio la mayor atención a los pacientes con cáncer de mama. Para ilustrar el problema potencial de la aplicación de un índice general como el EPR a un diagnóstico específico, sólo el 12% de los pacientes tenían cáncer de mama en el informe original del EPR. [20] Por otra parte, mientras que el 61% de los pacientes tenían metástasis cerebrales sólo en la RPA originales serie, [20] informes de los modelos de pronóstico específicos para el cáncer de mama han tenido solamente 2-35% de los pacientes con metástasis cerebrales únicas. [12, 28, 38, 47] Como resultado, el modelo original del EPR cuando se aplica a pacientes con cáncer de mama ha resultado en un subconjunto muy pequeño categorizado como RPA clase I, obligando a la segregación en sólo dos grupos (clase I + II vs. Clase III). [12, 28] de este modo, la RPA esencialmente se convirtió en el mismo como una sola división de los pacientes en los que tienen KPS 70 frente a 70. [28]

El DS-GPA para el cáncer de mama se analizaron en 400 pacientes con información sobre el subtipo de tumor basado en ER PR / estado / HER2. [47] Esta base de datos incluye 283 pacientes con cáncer de mama desde el primer estudio DS-ACP. [46] Como es habitual , KPS fue uno de los factores pronósticos significativos y fue utilizado en el sistema de puntuación. Además, los subtipos de tumores basados ​​en combinaciones de HER2 / ER / PR fueron factores importantes, y podrían dividirse en cuatro combinaciones de subtipos con fines de puntuación, con el triple negativa que tiene el peor pronóstico. En un análisis RPA de esta base de datos, la edad con corte a los 60 años también se encontró que era significativa entre los pacientes con KPS 60 a 80, y se introdujo de nuevo en el modelo de regresión de Cox multivariado. La reintroducción de edad mejoró el modelo de Cox y fue adoptado en su sistema de puntuación DS-GPA mama final junto con KPS y subtipo de tumor. El DS-PAM resultante para grupos de 1-4 tuvo significativamente diferentes una mediana de supervivencia que van desde 3,4 a 25,3 meses, y casi no hay superposición en los intervalos de confianza del 95%, y un nivel de diferencia estadísticamente significativa entre los grupos mayores de lo que se observó anteriormente.

Otra perspectiva importante en el análisis específico de la enfermedad es la consideración de los cuales los pacientes con metástasis cerebrales deben ser considerados para limitar el tratamiento a los cursos cortos o RTTC solamente medidas de confort. Un estudio informó los resultados de 275 pacientes con metástasis cerebrales de CPNM tratados con RTTC sola. [50] La muerte prematura se define como la supervivencia de 6 semanas desde el momento de recomendación para recibir RCT. En el análisis multivariado, sólo el estado de rendimiento ECOG 2 fue un factor pronóstico importante de muerte prematura con el 66% de los pacientes que sufrieron una muerte temprana para el estado funcional 2 frente a 18% para el estado funcional 2. Ocho factores pronósticos se les asignó un puntaje basado en ponderaciones de una se realizó un análisis multivariante (aunque sólo el estado de rendimiento ECOG fue estadísticamente significativa), y la puntuación total para calcular un índice de pronóstico con una puntuación de corte que podría definir un subgrupo 8,6 veces más probabilidades de experimentar una muerte temprana. En un estudio de supervivencia después de RCT para los pacientes con metástasis cerebrales procedentes de tumores radioresistant (melanoma, carcinoma de células renales y cáncer colorrectal), cursos RTTC más prolongadas a 37,5-40 Gy (en comparación con 30 Gy en 10 fracciones) se asociaron de forma independiente con más larga supervivencia en RPA clase I y II los pacientes. [33] en 3 pacientes RPA clase, 6 mes de supervivencia fue de sólo el 8% y más prolongada, cursos RTTC dosis más altas no se asociaron con un aumento de la supervivencia.

conclusiones

La tasa de incidencia de metástasis cerebrales es difícil de estimar, pero su magnitud es probablemente del orden de 10 4 -10 5 por año en los Estados Unidos. Se ha avanzado en la determinación de los factores predictivos de la aparición de metástasis cerebral en los tipos de cáncer primario específicos. Los primeros estudios sobre biomarcadores de importancia para el proceso celular de metástasis son prometedores para la mejora de los modelos predictivos. Tales modelos de predicción podría ser utilizado para guiar la vigilancia y terapias preventivas individualizadas a los pacientes con metástasis cerebrales. Tal vez las variaciones en tales modelos se podrían aplicar a los pacientes tratados con SRS o cirugía de las metástasis cerebrales para determinar que lo más probable beneficiarse de RCT adyuvante con el objetivo de prevenir las metástasis intracraneales posteriores.

Se han propuesto modelos de pronóstico múltiples para la supervivencia después del diagnóstico de metástasis cerebrales, pero todos parecen sujetos a la variabilidad en los resultados en función de las poblaciones de pacientes a los que se aplican los modelos. En consecuencia, las conclusiones universales han sido difícil de alcanzar. El hallazgo más consistente entre varios modelos de pronóstico ha sido la importancia del índice de actividad (por lo general utiliza el sistema KPS). La importancia aparente de la condición de funcionamiento, que está sujeto a juicio del médico, ilustra que los conjuntos de datos utilizados para determinar el pronóstico deben ser adquiridos de forma prospectiva con atención cuidadosa a la evaluación del estado de rendimiento. El perfeccionamiento de los modelos de pronóstico están en curso, con la atención a determinados tipos de tumores y biomarcadores para optimizar las herramientas de predicción para guiar las decisiones de tratamiento y diseño de ensayos clínicos.

Notas al pie

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