Возможности прогнозирования рецидива рака простаты после HIFU-аблации с помощью математического моделирования
Автор: Попков В.М., Фомкин Р.Н., Блюмберг Б.И.
Журнал: Саратовский научно-медицинский журнал @ssmj
Рубрика: Урология
Статья в выпуске: 2 т.9, 2013 года.
Бесплатный доступ
Цель; создание математической модели прогноза местного рецидивирования опухоли у больных раком простаты после лечения высокоинтенсивным сфокусированным ультразвуком (HIFU). Материал и методы. Результаты лечения оценены у 102 пациентов с морфологически доказанным при биопсии локализованным раком простаты (РП). С целью анализа взаимосвязи прогностических факторов, послеоперационного морфологического исследования контрольных биоптатов простаты после HIFU-аблации с частотой развития рецидива заболевания проведено сравнительное статистическое исследование полученных данных. Для построения математических моделей прогноза-рецидива после HIFU-аблации простаты использовались два метода многофакторного анализа данных: дискриминантный анализ и логистическая регрессия. Результаты. При планировании лечения пациентов после HIFU-аблации простаты необходима комплексная оценка морфологических факторов риска местного рецидива новообразования, таких, как предоперационный уровень сывороточного PSA, сумма Глисона, стадия заболевания, наличие лимфоваскулярной и периневральной инвазии. Выявление вероятности развития рецидива целесообразно проводить с помощью предложенных нами формул. Заключение. При сравнительном анализе созданных нами математических моделей выявлено, что точность прогноза результатов HIFU-аблации простаты достаточно высока.
Высокоинтенсивный сфокусированный ультразвук (hifu), математическое моделирование, прогностические факторы, простатоспецифический антиген (psa), рак простаты, ультразвуковая хирургия
Короткий адрес: https://sciup.org/14917728
IDR: 14917728
Текст научной статьи Возможности прогнозирования рецидива рака простаты после HIFU-аблации с помощью математического моделирования
-
1 Введение. Следуя «золотому стандарту» в виде радикальной простатэктомии, нельзя игнорировать появление новых эффективных методов лечения ло-
- Ответственный автор — Попков Владимир Михайлович
Адрес: 410012, г. Саратов, Б. Казачья, 112.
Тел.: (8452) 511532.
кализованного рака простаты (РП). Сегодня, с одной стороны, имеются хирургия и лучевая терапия, а с другой — растет интерес к активному наблюдению. Наряду с этим появилась новая, третья группа альтернативных вариантов лечения. Прежде всего речь идет о методах, использующих для лечения злока- чественного процесса физические свойства энергии. [1]. Одним из них является высокоинтенсивная сфокусированная ультразвуковая аблация (HIFU), применяющаяся при лечении больных локализованными формами рака простаты [2–5].
Местный рецидив (продолженный рост опухоли) — одна из причин смерти больных в послеоперационном периоде [6, 7]. В литературе описаны отдельные факторы риска местного рецидивирования рака простаты. Ведущими из них являются: степень градации опухоли по Глисону [8], доля позитивных (содержащих опухолевые клетки) биопсийных столбиков при трансректальной биопсии простаты (ТРБП), дооперационный уровень простатоспецифического антигена (PSA) в плазме крови, объем опухоли простаты, возраст больных [9, 10]. При этом опасность рецидива в большей мере определяется степенью злокачественности опухоли, чем ее распространенностью за пределы капсулы предстательной железы [11, 12]. Однако в большинстве случаев авторы приводят лишь изолированную оценку различных факторов риска (в том числе морфологических) возникновения местного рецидива опухоли простаты в основном после радикальной простатэктомии, лучевой терапии, но не учитывается индивидуальная клиническая значимость каждого отдельного фактора риска, не производится оценка вероятности появления местного рецидива опухоли. Следует отметить, что после HIFU-аблации простаты подобных данных в доступных нам источниках мы не обнаружили. В связи с этим весьма актуальными представляются детальное изучение отдельных факторов риска рецидива новообразования после HIFU-аблации простаты и разработка методов его прогнозирования.
Цель исследования : создание математической модели прогноза местного рецидивирования опухоли у больных раком простаты после лечения высокоинтенсивным сфокусированным ультразвуком (HIFU).
Объектом исследования явились 102 пациента с морфологически доказанным при биопсии локализованным раком простаты (РП), находившихся на лечении в клинике урологии Клинической больницы имени С. Р. Миротворцева СГМУ в период с 2009 г. по 2011 г., которым проведено 102 сеанса первичного оперативного лечения рака простаты методом HIFU-аблации. Средний возраст больных составил 63,5±1,0 года и варьировался от 55 до 84 лет. Перед выполнением HIFU-аблации простаты всем больным диагноз был морфологически верифицирован с помощью трансректальной мультифокальной биопсии под ультразвуковым наведением либо при патоги-стологическом исследовании ткани простаты, полученной при трансуретральной резекции. По данным морфологического исследования, сумма баллов по шкале Глисона колебалась от 2 до 7. Продолжительность наблюдения результатов после HIFU-аблации простаты в среднем была равна 24,6±1,7 месяца и колебалась от 12 до 36 месяцев. Методом случайного распределения общая группа больных (n=102) была подразделена на две выборки: группу больных с отсутствием рецидива опухоли и группу больных с доказанным рецидивом опухоли путем морфологического исследования биоптатов резидуальной ткани простаты после HIFU-аблации. С помощью компьютерной программы проводили процесс моделирования путем построения и выбора оптимальной математической формулы, связывающей значения существенных признаков с одним из исходов лече- ния больных РП: рецидивом или отсутствием рецидива заболевания.
Материал и методы. С целью анализа взаимосвязи прогностических факторов, послеоперационного морфологического исследования контрольных биоптатов простаты после HIFU-аблации с частотой развития рецидива заболевания проведено сравнительное статистическое исследование полученных данных. Анализу подвергались 7 прогностических факторов из рекомендованных Раковым комитетом Коллегии американских патологов и 2-й Международной консультацией по раку предстательной железы ВОЗ признаков: 3 признака I категории (предоперационный уровень сывороточного PSA, показатель суммы Глисона), 1 признак II категории (относительная доля позитивных биопсийных столбиков) и 3 признака III категории (периневральная инвазия, лимфоваскулярная инвазия, плотность PSA).
С целью проверки статистической гипотезы о значимости различий среди качественных (категориальных) переменных в группах использовался аппарат непараметрической статистики, а именно точный критерий Фишера. Различия как для количественных, так и для качественных величин считались достоверными, если рассчитанные критерии были меньше табличных значений или равны им для уровня значимости р<0,05. Безрецидивная выживаемость больных после HIFU-аблации простаты оценивалась по методу Каплана — Мейера. Взаимосвязь исследуемых данных клинического обследования и послеоперационного морфологического исследования с частотой развития рецидива РП после HIFU-аблации простаты определялась на основании оценки результатов корреляционного анализа. При расчетах с целью перекрестной верификации корреляционной связи нами использовался как параметрический коэффициент корреляции Пирсона, так и непараметрический Спирмена. При выборе метода медико-статистического моделирования учитывалось наличие сочетания в совокупности клинических проявлений и объективных признаков качественных и количественных переменных. С учетом числовой характеристики исследуемых показателей целесообразными методами математического моделирования были выбраны дискриминантный анализ и логистическая регрессия.
Методика прогнозирования рецидива рака простаты после HIFU-аблации. Основной задачей моделирования являлось прогнозирование вероятности возникновения или отсутствия рецидива заболевания после лечения рака простаты высокоинтенсивным сфокусированным ультразвуком по результатам наблюдения с учетом данных предоперационного клинического и послеоперационного морфологического исследований. В качестве прогнозируемого показателя определен исход лечения больных РП: благоприятный — отсутствие рецидива заболевания — 1; неблагоприятный — развитие рецидива заболевания — 2.
Для прогноза рецидива РП после HIFU-аблации нами отобраны 3 предоперационных и 3 послеоперационных признака: 1) предоперационный уровень сывороточного PSA; 2) плотность PSA; 3) доля позитивных биопсийных столбиков; 4) сумма Глисона в образце биоптата; 5) лимфоваскулярная инвазия; 6) периневральная инвазия.
Данные признаки были импортированы в базу-матрицу и закодированы цифрами от 1 до 6 или представлены в абсолютных значениях (табл. 1).
Математические модели прогнозирования. Для построения математических моделей прогноза-рецидива после HIFU-аблации простаты нами использовались два метода многофакторного анализа данных: дискриминантный анализ и логистическая регрессия. Оба метода позволяют использовать как количественные, так и качественные значения признаков. Для формирования базы данных, которые обрабатывались с помощью указанных программ, использовались абсолютные значения одних признаков и кодировка других. В основу кодировки данных положено предположение о том, что чем более значимы критерии, отражающие клинико-морфологические характеристики состояния организма пациента, тем выше результат точности предсказания результатов HIFU-аблации простаты.
Расчеты производились с использованием пакета прикладных программ «StatSoft» Statistica v.8.0, Excel Microsoft 0ffice»2010.
Результаты. Корреляционный анализ исследуемых признаков с рецидивом опухоли после HIFU-аблации простаты. С целью обнаружения наличия вероятностной связи между исследуемыми признаками и рецидивом опухоли нами выполнен однофакторный корреляционный анализ с использованием методов как параметрической, так и непараметрической статистики. Выбор обоих методов обусловлен тем, что изучалась взаимосвязь признаков различных типов: количественных и качественных независимых признаков и зависимого показателя-отклика (качественного признака). При проведении исследования производились расчеты коэффициентов корреляции Спирмена (непараметрический метод) и
Пирсона (параметрический метод). Основой отбора признаков для проведения корреляционного анализа являлись результаты логического анализа и проверки гипотез о наличии статистически значимого различия в независимых выборках (табл. 2).
Результаты расчетов коэффициентов корреляции показали, что между всеми независимыми признаками и зависимым параметром-откликом «рецидив» существует прямая статистически значимая (р<0,05) корреляционная связь. Наибольшую «по силе» корреляционную связь с рецидивом имеют все изучаемые признаки, кроме доли положительных биопсийных столбиков. Эта связь является умеренной. Между долей положительных биопсийных столбиков и рецидивом корреляционная связь слабая. Это означает, что высокие предоперационные показатели сывороточного PSA и его плотности, снижение степени дифференцировки РП по шкале Глисона, присутствие лимфоваскулярной инвазии и наличие периневральной инвазии существенно повышают риск возникновения рецидива опухоли после HIFU-аблации простаты. Повышение же показателя доли положительных биопсийных столбиков в меньшей степени влияет на прогрессирование заболевания после данного вида лечения.
Прогнозирование рецидива заболевания после HIFU-аблации простаты с помощью дискриминантного анализа. Для решения задачи прогнозирования результатов лечения больных клинически локализованным РП придерживались традиционного подхода, применяющегося при выполнении дискриминантного анализа. В основе расчетов лежало определение
Прогностические признаки рецидива РП после HIFU-аблации
Таблица 1
Код Наименование признака |
Интерпретация |
Y Рецидив |
отсутствие наличие |
Х1 Предоперационный уровень PSA |
Абсолютные значения |
Х2 Плотность PSA |
Абсолютные значения |
Х3 Доля позитивных биопсийных столбиков |
Абсолютные значения |
Х4 Cумма Глисона |
< 4 балла 5 баллов 6 баллов 7 баллов |
Х5 Лимфоваскулярная инвазия |
отсутствие наличие |
Х6 Периневральная инвазия |
отсутствие наличие |
Корреляционная связь независимых факторов с признаком-откликом «рецидив»
Таблица 2
В статистически значимую модель (р-уровень значимости <0,0000) со значениями критерия Wilks» Lambda: 0,48 и approx. F (3,79) =28,812 вошли 3 признака: предоперационный уровень сывороточного PSA, сумма Глисона и стадия заболевания (табл. 3). В модель включены статистически значимые (р<0,05) по критерию Wilks»Lambda и достаточно высоко информативные признаки (Tolerance>0,94).
Коэффициенты переменных математической (дискриминантной) модели, соответствующей канонической линейной дискриминантной функции, представлены в табл. 4.
Таким образом, математическая модель прогноза возможности возникновения рецидива у больных клинически локализованным РП после HIFU-аблации простаты имеет вид:
Y=3,243–0,017Х1–0,635Х3–0,716Х4, где Y — рецидив; Х1 — PSA, абсолютные значения; Х3 — Доля позитивных биопсийных столбиков; Х4 — сумма Глисона.
Координаты ориентировочных «центроидов» для прогноза рецидива представлены в табл. 5.
Рассчитав значение показателя Y, его необходимо соотнести с соответствующей координатой «центроида» и прогнозировать возможную группу больных по исходам HIFU-аблации простаты. Пациента, у которого рассчитанное значение находится от 0,034 до 0,63, следует отнести к группе с отсутствием рецидива РП, а в пределах от –1,74 до –1,136 — к группе с наличием рецидива. При значениях показателя Y в диапазоне от –1,136 до 0,034 (зона наложения «центроидов») вероятность точности диагноза значительно снижается, однако приближение полученной при расчетах величины относительно значения –0,54 к первой группе предполагает отсутствие рецидива РП после HIFU-аблации простаты, а ко второй — развитие рецидива. Результаты использования модели, созданной с помощью дискриминантного анализа, в наших наблюдениях приведены в табл. 6.
Признаки, вошедшие в дискриминантную модель
Таблица 3
Признак |
Критерий Wilks»Lambda |
р-уровень значимости |
Показатель информативности признака в модели (Tolerance) |
PSA |
0,52 |
0,026603 |
0,98 |
Сумма Глисона |
0,56 |
0,000195 |
0,96 |
Доля позитивных биопсийных столбиков |
0,59 |
0,000077 |
0,95 |
Таблица 4
Коэффициенты переменных математической модели
Переменные модели |
Коэффициенты |
PSA |
–0,017 |
Сумма Глисона |
–0,716 |
Доля позитивных биопсийных столбиков |
–0,635 |
Константа |
3,243 |
Таблица 5
Координаты ориентировочных «центроидов» для различных групп больных
Группы больных |
Координаты «центроидов» для прогноза рецидива |
Группа 1 (отсутствие рецидива) |
0,63 |
Группа 2 (наличие рецидива) |
–1,74 |
Таблица 6
Оценка совпадений прогнозируемых и наблюдаемых исходов HIFU-аблации простаты при использовании дискриминантного анализа
Прогноз исхода операции |
Аналитическая группа |
Группа сравнения |
Все наблюдения |
|||
Всего |
Правильно распознано |
Всего |
Правильно распознано |
Итого |
Правильно распознано |
|
Рецидив |
15 |
13 (86,6%) |
11 |
9 (81,8%) |
26 |
22 (84,6%) |
Отсутствие рецидива |
37 |
36 (97,2%) |
39 |
34 (87,1%) |
76 |
70 (92,1%) |
Итого |
52 |
49 (94,2%) |
50 |
43 (86,0%) |
102 |
92 (90,1%) |
Таким образом, чувствительность разработанного метода составила 92,1%, специфичность 84,6%, точность 90,1%.
Прогнозирование рецидива заболевания после HIFU-аблации простаты с помощью логистической регрессии. В отличие от дискриминантного анализа, при котором осуществляется расчет линейной модели прогноза, логистическая регрессия позволяет разработать модель прогноза, представляющую собой нелинейную функцию распределения вероятностей. В аналитическую и сравнительную группы вошли те же больные, которые использовались для создания модели с помощью дискриминантного анализа. В отличие от предыдущего метода признак «PSA» в данной модели мы использовали в кодировке, указанной в табл. 7, а показатель-отклик «рецидив» в кодировке: 0 — отсутствие, 1 — наличие. Это способствует достижению наилучших свойств модели.
В статистически значимую модель (р-уровень значимости <0,00000) со значениями критерия Хи-квадрат (9) =61,518 вошли критерии, указанные в табл. 8.
Полученная методом логистического регрессионного анализа модель имеет следующий вид:
Y = ехр (0,362Х1 + 3,855Х2 + 1,708Х4 + 1,435Х5– 3,188Х3–0,223Х6–11,954) / (1 + ехр (0,362Х1 + 3,855Х2 + 1,708Х4 + 1,435Х5–3,188Х3–0,223Х6–11,954)), где при Y>0,5 прогнозируется рецидив после HIFU-аблации простаты, при Y<0,5 прогнозируется отсутствие рецидива.
Результаты классификации исходов в модели по обучающей выборке и по наблюдению приведены в табл. 9.
Таким образом, чувствительность данного метода составляет 96,0%, специфичность 92,3%, точность 95,0%. Большое значение в оценке адекватности модели данным исследования имеет характеристика остатков (разности наблюдаемых величин и величин, прогнозируемых с помощью модели), в частности соответствие их распределения нормальному закону.
Сравнительная оценка характеристик полученных моделей приведена в табл. 10.
Таким образом, применяя дискриминантный и логистический регрессионный анализы, удалось получить математические модели прогноза возникновения рецидива РП после HIFU-аблации простаты, которые обладают хорошей чувствительностью, достаточной специфичностью и точностью с допу-
Таблица 7
Коды предоперационного уровня PSA, использованные при применении логистической регрессии
Код PSA |
Абсолютные значения PSA, нг/мл |
1 |
0–5,0 |
2 |
5,1–10,0 |
3 |
10,1–15,0 |
4 |
15,1–20,0 |
Таблица 8
Признаки, вошедшие в логистическую регрессионную модель, и их коэффициенты для прогноза рецидива после HIFU-аблации простаты*
Признак |
Значение в формуле |
Коэффициенты переменных |
PSA |
Х 1 |
0,362 |
Плотность PSA |
Х 2 |
3,855 |
Относительная доля позитивных биопсий |
Х 3 |
–3,188 |
Сумма Глисона |
Х 4 |
1,708 |
Лимфоваскулярная инвазия |
Х 5 |
1,435 |
Периневральная инвазия |
Х 6 |
–0,223 |
Константа Во |
43,81 |
–11,954 |
П р и м еч а н и е : * — кодировка признаков для подстановки в формулу вместо Х приведена в табл. 1, кроме PSA, кодировка которого указана в табл. 7.
Таблица 9
Оценка совпадений прогнозируемых и наблюдаемых исходов HIFU-аблации простаты при использовании логистической регрессионной модели
Прогноз исхода операции |
Аналитическая группа |
Группа сравнения |
Все наблюдения |
|||
Всего |
Правильно распознано |
Всего |
Правильно распознано |
Всего |
Правильно распознано |
|
Рецидив |
15 |
14 (93,3%) |
11 |
9 (81,8%) |
26 |
24 (92,3%) |
Отсутствие рецидива |
37 |
36 (97,2%) |
39 |
33 (84,6%) |
76 |
73 (96,0%) |
Итого |
52 |
50 (96,1%) |
50 |
41 (82,0%) |
102 |
97 (95,0%) |
Таблица 10
Сравнительная оценка математических моделей прогноза рецидива РП после HIFU-аблации простаты
Обсуждение. Проведенное нами исследование свидетельствует о необходимости комплексной оценки морфологических факторов риска местного рецидивирования. В работе нам удалось оценить индивидуальный вклад каждого из предложенных факторов. При сравнительном анализе свойств наших моделей и номограмм, разработанных M. W. Kattan et al. (1999) [13], выявлено, что точность прогноза результатов HIFU-аблации простаты с помощью наших моделей несколько выше, чем у зарубежных аналогов, у которых она колеблется от 79 до 89%. Таким образом, при использовании предложенными нами формулы с высокой точностью становится возможным прогнозировать риск возникновения местного рецидива опухоли простаты. Таким больным рекомендуется более тщательное наблюдение в послеоперационном периоде, мониторирование содержание уровня PSA в плазме крови, повышение которого может быть связано с рецидивом новообразования. Его своевременное распознавание необходимо для осуществления адекватных лечебных мероприятий.
Заключение. Для определения риска возникновения рецидива РП после HIFU-аблации простаты необходимо учитывать стадию заболевания, предоперационный уровень сывороточного PSA, сумму Глисона, плотность PSA, наличие лимфоваскулярной и периневральной инвазии. Выявление вероятности развития рецидива целесообразно проводить с помощью следующей формулы:
Y = 3,243–0,017Х1–0,635Х3–0,716Х4, где Y — рецидив; Х1 — PSA, абсолютные значения; Х3 — доля позитивных биопсийных столбиков; Х4 — сумма Глисона. Значение показателя Y необходимо соотнести с соответствующей координатой «центроида» и прогнозировать возможную группу больных по исходам HIFU-аблации простаты. Координата ориентировочных «центроидов» для прогноза рецидива для группы с отсутствием рецидива составила 0,62, группы с наличием рецидива –1,72. Прогноз исходов лечения больных локализованным РП возможен также с помощью логистической регрессионной модели:
Y = ехр (0,362Х1 + 3,855Х2 + 1,708Х4 + 1,435Х5– 3,188Х3–0,223Х6–11,954) / (1 + ехр (0,362Х1 + 3,855Х2 + 1,708Х4 + 1,435Х5–3,188Х3–0,223Х6–11,954)), где при Y>0,5 прогнозируется рецидив после HIFU-аблации простаты, при Y<0,5 прогнозируется отсутствие рецидива. Идентификацию группы больных после HIFU-аблации простаты, нуждающихся в раннем проведении адъювантной терапии, следует проводить с учетом оценки риска развития рецидива заболевания на основе приведенных моделей.
Список литературы Возможности прогнозирования рецидива рака простаты после HIFU-аблации с помощью математического моделирования
- Лепор Г. Есть ли место для минимально инвазивных технологий лечения рака предстательной железы?//Экспериментальная и клиническая урология. 2011. № 2/3. С. 12-14
- Попков В.М., Фомкин PH., Блюмберг Б.И. Прогностические факторы в оценке эффективности результатов лечения больных локализованным раком простаты с помощью HIFU-аблации//Саратовский научно-медицинский журнал. 2013. №1,т. 9. С. 116-121
- Попков В.М., Фомкин PH., Блюмберг Б.И. Постоперационный мониторинг простатоспецифического антигена (PSA) после лечения высокоинтенсивным сфокусированным ультразвуком (HIFU)//Саратовский научно-медицинский журнал. 2012. №4, т. 8. С. 1001-1007
- Патоморфоз рака простаты при лечении высокоинтенсивным сфокусированным ультразвуком (HIFU)/РН. Фомкин, Е.С. Воронина, В.М. Попков [и др.]//Онкоурология. 2013. №1. С. 55-62
- Фомкин Р. Н., Блюмберг Б. И. Применение робота HIFU в лечении рака простаты//Уральский медицинский журнал. 2012. №3(95). С. 48-52
- Swanson G.P, Riggs M.W., Earle J.D., Haddock M.G. Long-term follow-up of retropubic prostatectomy for prostate cancer//Eur. Urol. 2002. № 42 (3). P. 212-216
- Prediction of extraprostatic cancer by prostate specific antigen density, endorectal MRI, and biopsy Gleason score in clinically localized prostate cancer/A. Horiguchi, J. Nakashima, Y. Horiguchi [et al.]//Prostate. 2003. № 56 (1). P. 23-29
- Identification of genetic markers for prostatic cancer progression/J. S. Alers, J. Rochat, P. J. Krijtenburg [et al.]//Lab. Invest. 2000. Vol. 80, № 6. P. 939-942
- Братиславский Г. Выбор метода лечения локализованного рака предстательной железы: современные тенденции//Экспериментальная и клиническая урология. 2011. № 2/3. С. 27-28
- Шосси К. Мировой опыт HIFU-терапии РПЖ//Экспериментальная и клиническая урология. 2011. № 2/3. С. 44-47.
- Велиев Е.И., Петров С. Б. Диагностика и результаты хирургического лечения локализованных и местнораспространенных форм рака предстательной железы//Вопр. онкологии. 2002. № 4/5, т. 48. С. 551-555
- Катибов М. И. Факторы риска развития рецидива рака предстательной железы после радикальной простатэктомии: автореф. дис... канд. мед. наук. М., 2005. 25 с.
- Kattan M.W., Wheeler Т. М., Scardino Р. Т. Postoperative nomogram for disease recurrence after radical prostatectomy for prostate cancer//J. Clin. Oncol. 1999. Vol. 17, № 5. P. 1499-1507.