采用新预测模型的乳腺癌患者淋巴结手术较少

[所属分类:新闻动态] [发布时间:2019-9-24] [发布人:] [阅读次数:] [返回]

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在最近发表的研究中，瑞典隆德大学和瑞典斯科讷大学医院的研究人员产生了新的预测模型，用于改善乳腺癌患者淋巴结的个性化治疗。现在已在《临床癌症研究》和《BMC癌症》上发表的最新结果表明，每三个手术中最多可以避免一个。

女性乳腺是由皮肤、纤维组织、乳腺腺体和脂肪组成的，乳腺癌是发生在乳腺腺上皮组织的恶性肿瘤。乳腺癌中99%发生在女性，男性仅占1%。

乳腺并不是维持人体生命活动的重要器官，原位乳腺癌并不致命；但由于乳腺癌细胞丧失了正常细胞的特性，细胞之间连接松散，容易脱落。癌细胞一旦脱落，游离的癌细胞可以随血液或淋巴液播散全身，形成转移，危及生命。目前乳腺癌已成为威胁女性身心健康的常见肿瘤。

乳腺癌是女性中最常见的肿瘤疾病，据估计，西方世界八分之一的女性在其一生中都会罹患该疾病。

“众所周知，乳腺癌扩散到腋窝淋巴结的知识提供了有关疾病进程的重要信息，并且通常会切除淋巴结进行研究。发现约有70%的患者患有健康的淋巴结，如果可以采用其他方法对它们进行评估，则可以避免手术。”隆德大学专注于乳腺癌的外科教授，斯科讷大学医院顾问丽莎·里登说。

已经研究了大约3000种乳腺肿瘤的基因表达，以及其他与疾病和患者相关的因素，这些因素涉及疾病扩散与淋巴结之间的联系。结果发表在《临床癌症研究》上，表明肿瘤的大小和癌细胞向血管的侵袭是预测疾病传播的重要因素。

在荷尔蒙敏感型乳腺癌患者(约占所有乳腺癌的80%)中，基于肿瘤的遗传特征和常规收集的有关肿瘤特征的数据，发达的预测模型能够识别出6-7%的女性健康的淋巴结比其他模型。

该文章的作者指出：“因此，如果使用该模型预测疾病向淋巴结的扩散，则可以将这一组的淋巴结手术数量减少多达30%”。

通过人工神经网络，在BMC Cancer上发表的另一项研究中已经产生了三种预测模型。一种用于识别健康的淋巴结(可以避免诊断手术)，一种用于识别淋巴结中的局限性疾病(在其中切除少量的诊断性淋巴结就足够了)，另一种用于广泛的淋巴结疾病，表明病情更广泛手术或化疗的主要肿瘤治疗。这项研究还表明，健康淋巴结的预测模型可以将手术干预的数量减少30%。

“结果表明，通过使用预测模型作为决策支持工具，我们可能会更接近个性化手术治疗。为了确定临床结果，需要对其他患者材料进行进一步研究才能确定模型的可靠性和准确性，并独立评估我们的结果”，LisaRydén总结道。