[go: up one dir, main page]

RU2850819C1 - Method for predicting common survival in surgical treatment of patients with recurrent non-generalized resectable oral cancer - Google Patents

Method for predicting common survival in surgical treatment of patients with recurrent non-generalized resectable oral cancer

Info

Publication number
RU2850819C1
RU2850819C1 RU2025103419A RU2025103419A RU2850819C1 RU 2850819 C1 RU2850819 C1 RU 2850819C1 RU 2025103419 A RU2025103419 A RU 2025103419A RU 2025103419 A RU2025103419 A RU 2025103419A RU 2850819 C1 RU2850819 C1 RU 2850819C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
survival
progression
overall survival
patients
oral cancer
Prior art date
Application number
RU2025103419A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Ирина Валерьевна Новикова
Андрей Дмитриевич Каприн
Андрей Павлович Поляков
Александр Сергеевич Лучинин
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр радиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ радиологии" Минздрава России)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр радиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ радиологии" Минздрава России) filed Critical Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр радиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ радиологии" Минздрава России)
Application granted granted Critical
Publication of RU2850819C1 publication Critical patent/RU2850819C1/en

Links

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention relates to medicine, specifically to oncology, and can be used to predict overall survival after surgical treatment for recurrent oral cancer. A morphological examination of the calcified tissues is performed. The following predictors are evaluated: type of progression: locoregional, local or regional; duration from previous treatment to relapse; prevalence in the primary focus (T); prevalence in regional lymph nodes (N); volume of resection - R1 or R2. The obtained data is entered into the online calculator "Medical prognostic model of patient survival in case of oral cancer relapse" and the overall survival is determined.
EFFECT: method allows for an objective assessment and prediction of the overall survival of patients with recurrent oral cancer when they undergo surgical treatment, improving the selection of patients for it, and helping in making decisions in case of an unfavorable prognosis of the inexpediency of the operation or its combination with other methods in order to achieve better results by evaluating a set of the most significant indicators.
1 cl, 20 dwg, 2 ex

Description

Изобретение относится к области информационных технологий, а именно к медицине, в частности к онкологии, и может быть использовано для прогнозирования беспрогрессивной и общей выживаемости после хирургического лечения при рецидивном раке полости рта, используя номограммы и созданный с помощью программы для электронных вычислительных машин онлайн-калькулятор «Медицинская прогностическая модель выживаемости пациентов при рецидиве рака полости рта», находящийся в электронно-коммуникационных сетях.The invention relates to the field of information technology, namely to medicine, in particular to oncology, and can be used to predict progression-free and overall survival after surgical treatment for recurrent oral cancer, using nomograms and an online calculator created using a program for electronic computers, "Medical prognostic model for patient survival in case of recurrent oral cancer", located in electronic communication networks.

Заболеваемость злокачественными новообразованиями полости рта увеличилась с 7970 случаев в 2013 году до 9819 случаев в 2023 году, прирост за 10 лет – 16,14%, в 2023 году диагноз на III и IV стадии установлен у 65,1% больных (Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О., 2023). Рак полости рта, несмотря на визуальную локализацию, проведение образовательных мероприятий по онкологической настороженности, ранней диагностике, развитие хирургического, лучевого и лекарственного методов лечения, характеризуется большим количеством рецидивов (до 25-37,5% при ранних стадиях и до 50-60% при местно-распространенном процессе). Прогрессирование по первичному очагу отмечают в 30-63% случаев, в регионарных областях шеи – в 24-51% случаях, локорегионарных – в 4-16% случаях (van Weert S. и соавт., 2021; Ionna F. и соавт., 2021; Shetty K.S.R. и соавт., 2022; Hassan N.H. и соавт., 2022; Hartl D.M. и соавт., 2023; Struckmeier A.K. и соавт., 2024). Лучшие показатели пятилетней общей выживаемости наблюдают после хирургического лечения, по данным метаанализов они составляют 40,2%-56,75% (González-García R., 2016; Chang J.H. и соавт., 2017; Hamoir M. И. соавт., 2017; Ionna F. И соавт., 2021; Li Y. и соавт., 2022; Zhou B. и соавт., 2024). Однако при выполнении операций при местно-распространенных опухолевых процессах в рубцовых и/или ранее облученных тканях такие вмешательства могут сопровождаться повышенным риском осложнений, сопровождаться инвалидизацией, а кроме этого, при ограниченных резервах адьювантного лечения, не приводить к удовлетворительным онкологическим результатам. Актуальным является проведение исследований по прогнозированию результатов лечения пациентов с рецидивным раком полости рта с целью определения оптимальной тактики. В последнее время возрос интерес к графическому представлению прогностических моделей и созданию онлайн калькуляторов. The incidence of malignant neoplasms of the oral cavity increased from 7970 cases in 2013 to 9819 cases in 2023, a 10-year increase of 16.14%. In 2023, 65.1% of patients were diagnosed with stages III and IV (Kaprin A.D., Starinsky V.V., Shakhzadova A.O., 2023). Oral cancer, despite visual localization, educational activities on oncological alertness, early diagnosis, the development of surgical, radiation and drug treatment methods, is characterized by a high number of relapses (up to 25-37.5% in the early stages and up to 50-60% in locally advanced disease). Progression in the primary lesion is observed in 30-63% of cases, in regional areas of the neck - in 24-51% of cases, locoregional - in 4-16% of cases (van Weert S. et al., 2021; Ionna F. et al., 2021; Shetty K.S.R. et al., 2022; Hassan N.H. et al., 2022; Hartl D.M. et al., 2023; Struckmeier A.K. et al., 2024). The best five-year overall survival rates are observed after surgical treatment; according to meta-analyses, they are 40.2%-56.75% (González-García R., 2016; Chang J.H. et al., 2017; Hamoir M.I. et al., 2017; Ionna F. et al., 2021; Li Y. et al., 2022; Zhou B. et al., 2024). However, when performing operations on locally advanced tumor processes in cicatricial and/or previously irradiated tissues, such interventions may be accompanied by an increased risk of complications, be accompanied by disability, and, in addition, with limited reserves of adjuvant treatment, may not lead to satisfactory oncological results. It is relevant to conduct studies to predict the results of treatment of patients with recurrent oral cancer in order to determine the optimal tactics. Recently, there has been increased interest in the graphical representation of predictive models and the creation of online calculators.

Известны номограммы для определения трех и пятилетней опухоль-специфической и общей выживаемости [Nie Z., Zhao P., Shang Y., Sun B. Nomograms to predict the prognosis in locally advanced oral squamous cell carcinoma after curative resection. BMC Cancer. 2021 Apr 7; 21(1): 372. doi: 10.1186/s12885-021-08106-x]. В исследование авторы включили 269 пациентов с первичным плоскоклеточным раком полости рта III и IV стадий. Для выявления независимых прогностических факторов опухоль-специфической и общей выживаемости применяли модели пропорциональной регрессии Кокса. Статистически значимые факторы использовали для создания номограмм на базе языка программирования R. Достоверность номограммы оценивалась с использованием значений С-индекса и калибровочных кривых. Для опухоль-специфической выживаемости достоверно значимыми предикторами при многофакторном анализе явились: возраст (ОР=1,05, 95% ДИ: 1,029-1,071, р<0,001), индекс коморбидности Каплана-Файнштейна больше 2 (ОР=1,706, 95% ДИ: 1,109-2,624, р=0,015), распространенность по первичному очагу рТ (р=0,004) (Т2 – ОР=3,122, 95% ДИ: 1,252-7,782, р=0,015; Т3 – ОР=5,073, 95% ДИ: 2,077-12,392, р<0,001; рТ4 – ОР=4,428, 95% ДИ: 1,762-11,129, р=0,002), количество метастатических лимфоузлов ((р=0,009), 1-2 – ОР=1,432, 95% ДИ: 1,003-2,044, р=0,048; 3-4 – ОР =1,679, 95% ДИ: 1,097-2,569, р=0,017; более 5 – ОР=2,413, 95% ДИ: 1,349-4,318, р=0,003), системный воспалительный индекс  ≥535,5 (ОР=2,214, 95% ДИ: 1,289-3,805, р=0,004). Для общей выживаемости при многофакторном анализе независимыми значимыми предикторами явились: возраст (ОР =1,023, 95% ДИ: 1,012-1,033, р<0,001), индекс коморбидности Каплана-Файнштейна больше 2 (ОР=1,458, 95% ДИ: 1,137-1,871, р=0,003), рТ ((р<0,001); Т2 – ОР=2,128, 95% ДИ: 1,303-3,477, р=0,003; Т3 – ОР=3,157, 95% ДИ: 1,945-5,124, р<0,001; Т4 – ОР=4,316, 95% ДИ: 2,674-6,966, р<0,001), количество метастатических лимфоузлов ((р=0,009); 1-2 – ОР=1,357, 95% ДИ: 1,013-1,819, р=0,041; 3-4 – ОР=1,549, 95% ДИ: 1,106–2,171, р=0,011; ≥5 – ОР=1,786, 95% ДИ: 1,202-2,653, р=0,004), системный воспалительный индекс  ≥535,5 (ОР=1,599, 95% ДИ: 1,25-2,047, р<0,001). Создана и представлена в публикации номограмма для трех- и пятилетней опухоль-специфической и общей выживаемости (Фиг. 1). Значения С-индекса составили 0,712 для общей выживаемости и 0,709 для опухоль-специфической выживаемости. Все пациенты были разделены на три подгруппы в зависимости от общего количества баллов, рассчитанных по номограммам. Для общей выживаемости в группе низкого риска больные имели 145 баллов и менее, в группе среднего риска – 145-190 баллов и в группе высокого риска – более 190 баллов. Для опухоль-специфической выживаемости количество баллов для тех же групп составили 102 и менее, 102-141 и более 141 соответственно.Nomograms for determining three- and five-year tumor-specific and overall survival are known [Nie Z., Zhao P., Shang Y., Sun B. Nomograms to predict the prognosis in locally advanced oral squamous cell carcinoma after curative resection. BMC Cancer. 2021 Apr 7; 21(1): 372. doi: 10.1186/s12885-021-08106-x]. The authors included 269 patients with primary squamous cell carcinoma of the oral cavity, stages III and IV, in the study. Cox proportional regression models were used to identify independent prognostic factors of tumor-specific and overall survival. Statistically significant factors were used to create nomograms based on the R programming language. The reliability of the nomogram was assessed using the C-index values and calibration curves. For tumor-specific survival, the following were significantly significant predictors in multivariate analysis: age (OR=1.05, 95% CI: 1.029-1.071, p<0.001), Kaplan-Feinstein comorbidity index greater than 2 (OR=1.706, 95% CI: 1.109-2.624, p=0.015), prevalence of pT at the primary site (p=0.004) (T2 – OR=3.122, 95% CI: 1.252-7.782, p=0.015; T3 – OR=5.073, 95% CI: 2.077-12.392, p<0.001; pT4 – OR=4.428, 95% CI: 1.762-11.129, p=0.002), the number of metastatic lymph nodes ((p=0.009), 1-2 – OR=1.432, 95% CI: 1.003-2.044, p=0.048; 3-4 – OR=1.679, 95% CI: 1.097-2.569, p=0.017; more than 5 – OR=2.413, 95% CI: 1.349-4.318, p=0.003), systemic inflammatory index ≥535.5 (OR=2.214, 95% CI: 1.289-3.805, p=0.004). For overall survival in multivariate analysis, the following independent significant predictors were: age (OR = 1.023, 95% CI: 1.012-1.033, p < 0.001), Kaplan-Feinstein comorbidity index greater than 2 (OR = 1.458, 95% CI: 1.137-1.871, p = 0.003), pT ((p < 0.001); T2 - OR = 2.128, 95% CI: 1.303-3.477, p = 0.003; T3 - OR = 3.157, 95% CI: 1.945-5.124, p < 0.001; T4 - OR = 4.316, 95% CI: 2.674-6.966, p<0.001), the number of metastatic lymph nodes ((p=0.009); 1-2 – OR=1.357, 95% CI: 1.013-1.819, p=0.041; 3-4 – OR=1.549, 95% CI: 1.106–2.171, p=0.011; ≥5 – OR=1.786, 95% CI: 1.202-2.653, p=0.004), systemic inflammatory index ≥535.5 (OR=1.599, 95% CI: 1.25-2.047, p<0.001). A nomogram for three- and five-year tumor-specific and overall survival was created and presented in the publication (Fig. 1). The C-score values were 0.712 for overall survival and 0.709 for tumor-specific survival. All patients were divided into three subgroups based on the total score calculated using the nomograms. For overall survival, patients in the low-risk group had a score of 145 points or less, in the intermediate-risk group, 145-190 points, and in the high-risk group, more than 190 points. For tumor-specific survival, the scores for the same groups were 102 points or less, 102-141 points, and more than 141 points, respectively.

Недостатками данной прогностической шкалы являются:The disadvantages of this prognostic scale are:

- выполнение статистического анализа на пациентах с первичной локализацией с III и IV стадией опухоли;- performing statistical analysis on patients with primary localization at stage III and IV tumors;

- отсутствие онлайн калькулятора.- lack of an online calculator.

Известна номограмма для определения трех- и пятилетней общей выживаемости [Zhang X.Y., Xie S., Wang D.C., Shan X.F., Cai Z.G. Prognosis and Nomogram Prediction for Patients with Oral Squamous Cell Carcinoma: A Cohort Study. Diagnostics (Basel). 2023 May 17; 13(10): 1768. doi: 10.3390/diagnostics13101768]. В исследование авторы включили 432 пациента с первичным плоскоклеточным раком полости рта, перенесших хирургическое лечение. Для выявления независимых прогностических факторов общей выживаемости использовали модели пропорциональной регрессии Кокса. Дальнейшее построение и проверка номограммы были выполнены с помощью программного обеспечения R 4.0.1 и пакетов Survival, RMS, Hmisc и Foreign. Достоверность номограммы оценивалась с использованием значений С-индекса и калибровочных кривых. После проведения многофакторного анализа значимыми предикторами летальности были следующие: индекс массы тела более 24 (ОР=0,434, 95% ДИ: 0,192-0,978, р=0,044), уровень боли (умеренная боль (6-8 баллов) – ОР=2,301, 95% ДИ: 1,222-4,334, р=0,01; сильная боль (9-10 баллов) – ОР=5,193, 95% ДИ: 2,269-11,885, р<0,0001), опухоль G3 (ОР=2,393, 95% ДИ: 1,264-4,528, р=0,007), стадия N (N1 – ОР=2,164, 95% ДИ: 1,187-3,944, р=0,012; N2b – ОР=2,090, 95% ДИ: 1,158-3,771, p=0,014; N2c – ОР=3,134, 95% ДИ: 1,324-7,420, р=0,009; N3b – ОР=14,848, 95% ДИ: 1,523-144,762, p=0,02). Была создана и представлена номограмма прогнозирования трех- и пятилетней общей выживаемости (Фиг. 2). Значения C-индекса для модели прогнозирования на 3 года и на 5 лет в этом исследовании составили 0,782 и 0,770. Пациенты были разделены на группы низкого, среднего и высокого риска. При помощи метода Каплана-Мейера и логарифмического рангового критерия доказана статистически значимая разница в выживаемости пациентов (p<0,001) в зависимости от группы риска.A nomogram for determining three- and five-year overall survival is known [Zhang X.Y., Xie S., Wang D.C., Shan X.F., Cai Z.G. Prognosis and Nomogram Prediction for Patients with Oral Squamous Cell Carcinoma: A Cohort Study. Diagnostics (Basel). 2023 May 17; 13(10): 1768. doi: 10.3390/diagnostics13101768]. The authors included 432 patients with primary squamous cell carcinoma of the oral cavity who underwent surgical treatment in the study. Cox proportional regression models were used to identify independent prognostic factors for overall survival. Further construction and validation of the nomogram were performed using R 4.0.1 software and the Survival, RMS, Hmisc, and Foreign packages. The reliability of the nomogram was assessed using C-index values and calibration curves. After multivariate analysis, the following were significant predictors of mortality: body mass index over 24 (OR=0.434, 95% CI: 0.192-0.978, p=0.044), pain level (moderate pain (6-8 points) – OR=2.301, 95% CI: 1.222-4.334, p=0.01; severe pain (9-10 points) – OR=5.193, 95% CI: 2.269-11.885, p<0.0001), tumor G3 (OR=2.393, 95% CI: 1.264-4.528, p=0.007), stage N (N1 – OR=2.164, 95% CI: 1.187-3.944, p=0.012; N2b – OR=2.090, 95% CI: 1.158-3.771, p=0.014; N2c – OR=3.134, 95% CI: 1.324-7.420, p=0.009; N3b – OR=14.848, 95% CI: 1.523-144.762, p=0.02). A nomogram for predicting three- and five-year overall survival was created and presented (Fig. 2). The C-index values for the 3-year and 5-year prediction model in this study were 0.782 and 0.770. Patients were divided into low, intermediate and high risk groups. Using the Kaplan-Meier method and the log-rank test, a statistically significant difference in patient survival (p<0.001) was demonstrated depending on the risk group.

Недостатками данной прогностической шкалы являются:The disadvantages of this prognostic scale are:

- выполнение статистического анализа на пациентах только с первичной локализацией рака полости рта,- performing statistical analysis on patients with primary localization of oral cavity cancer only,

- отсутствие онлайн калькулятора.- lack of an online calculator.

Самым близким (прототипом) является созданная номограмма для определения трех- и пятилетней общей выживаемости и выживаемости без заболевания [Xu X.L., Xu J.H., He J.Q., Li Y.H., Cheng H. Novel prognostic nomograms for postoperative patients with oral cavity squamous cell carcinoma in the central region of China. BMC Cancer. 2024 Jun 14;24(1):730. doi: 10.1186/s12885-024-12465-6]. В исследование включено 607 пациентов с плоскоклеточным раком полости рта после хирургического лечения. Проведены однофакторный и многофакторный регрессионные анализы Кокса. Созданы номограммы с использованием языка програмирования R. Достоверность номограммы оценивали с использованием значений С-индекса, калибровочных кривых и ROC анализа. Значимыми предикторами риска летального исхода являлись: III стадия (р=0,002), IVA и IVB стадии (р=0,001), наличие периневральной инвазии (р<0,001), курение после операции (р=0,001), ECOG 2 (р=0,014), индекс системного воспаления ≥1433 (р=0,004), соотношение тромбоцитов к лимфоцитам ≥185 (р=0,009), индекс коморбидности Чарлсона ≥6 (р<0,001), отсутствие адьювантной лучевой терапии (р=0,011), отсутствие адьювантной химиотерапии (р=0,018). Значимыми независимыми факторами для выживаемости без заболевания были следующие: III стадия (р=0,017), IVA и IVB стадии (р=0,006), наличие периневральной инвазии (р<0,001), курение после операции (р=0,005), ECOG 2 (р=0,006), индекс системного воспаления ≥1433 (р=0,008), соотношение тромбоцитов к лимфоцитам ≥185 (р=0,011), индекс коморбидности Чарлсона ≥6 (р<0,001), отсутствие адьювантной лучевой терапии (р=0,027), отсутствие адьювантной химиотерапии (р=0,032). Была создана и представлена номограмма прогнозирования трех- и пятилетней общей выживаемости и выживаемости без заболевания (Фиг. 3). Значения C-индекса для модели прогнозирования общей и выживаемости без заболевания составил 0,691 и 0,674 в обучающей группе и 0,722 и 0,680 в контрольной группе соответственно. Все пациенты в послеоперационном периоде были классифицированы на три группы риска летального исхода и появления заболевания в зависимости от суммы баллов. Для общей выживаемости при низком риске сумма баллов составила 165,31 и ниже, при среднем – от 165,32 до 237,45 баллов, высоком – более 507,37 баллов; для выживаемости без заболевания для тех же групп сумма баллов составила менее 165,31, от 157,47 до 241,66 и более 482,00 соответственно. Авторами были разработаны веб-калькуляторы:The closest (prototype) is the created nomogram for determining three- and five-year overall survival and disease-free survival [Xu X.L., Xu J.H., He J.Q., Li Y.H., Cheng H. Novel prognostic nomograms for postoperative patients with oral cavity squamous cell carcinoma in the central region of China. BMC Cancer. 2024 Jun 14;24(1):730. doi: 10.1186/s12885-024-12465-6]. The study included 607 patients with squamous cell carcinoma of the oral cavity after surgical treatment. Univariate and multivariate Cox regression analyses were performed. Nomograms were created using the R programming language. The reliability of the nomogram was assessed using the C-index values, calibration curves and ROC analysis. Significant predictors of the risk of death were: stage III (p=0.002), stages IVA and IVB (p=0.001), the presence of perineural invasion (p<0.001), smoking after surgery (p=0.001), ECOG 2 (p=0.014), systemic inflammation index ≥1433 (p=0.004), platelet-to-lymphocyte ratio ≥185 (p=0.009), Charlson comorbidity index ≥6 (p<0.001), absence of adjuvant radiotherapy (p=0.011), absence of adjuvant chemotherapy (p=0.018). Significant independent factors for disease-free survival were stage III (p=0.017), stages IVA and IVB (p=0.006), presence of perineural invasion (p<0.001), postoperative smoking (p=0.005), ECOG 2 (p=0.006), systemic inflammatory index ≥1433 (p=0.008), platelet/lymphocyte ratio ≥185 (p=0.011), Charlson comorbidity index ≥6 (p<0.001), absence of adjuvant radiotherapy (p=0.027), absence of adjuvant chemotherapy (p=0.032). A nomogram predicting three- and five-year overall survival and disease-free survival was generated and presented (Fig. 3). The C-index values for the prediction model of overall and disease-free survival were 0.691 and 0.674 in the training group and 0.722 and 0.680 in the control group, respectively. All patients in the postoperative period were classified into three risk groups for death and disease occurrence depending on the score. For overall survival at low risk, the score was 165.31 and below, at medium risk – from 165.32 to 237.45 points, at high risk – more than 507.37 points; for disease-free survival for the same groups, the score was less than 165.31, from 157.47 to 241.66 and more than 482.00, respectively. The authors have developed web calculators:

- для общей выживаемости: https://xxlchxjh.shinyapps.io/DynNomapp_oral_cancer_OS/; - for overall survival: https://xxlchxjh.shinyapps.io/DynNomapp_oral_cancer_OS/;

- для выживаемости без заболевания: https://xxlchxjh.shinyapps.io/DynNomapp_oral_cancer_DFS/.- for disease-free survival: https://xxlchxjh.shinyapps.io/DynNomapp_oral_cancer_DFS/.

Недостатками данной прогностической шкалы являются:The disadvantages of this prognostic scale are:

- выполнение статистического анализа на пациентах только с первичной локализацией.- performing statistical analysis on patients with primary localization only.

Техническим результатом предложенного изобретения является разработка способа прогнозирования беспрогрессивной и общей выживаемости пациентов с рецидивным раком полости рта при выполнении им хирургического лечения за счет применения номограмм и создание онлайн-калькулятора, что позволит более объективно оценить результаты операции. The technical result of the proposed invention is the development of a method for predicting the progression-free and overall survival of patients with recurrent oral cancer during surgical treatment through the use of nomograms and the creation of an online calculator, which will allow for a more objective assessment of the results of the operation.

Технический результат достигается тем, что, так же, как в известном способе, при однофакторном и многофакторном анализах выявлены статистически значимые независимые неблагоприятные факторы выживаемости, которые использованы для создания номограмм и онлайн калькулятора. The technical result is achieved by the fact that, just as in the known method, statistically significant independent unfavorable survival factors are identified during single-factor and multi-factor analyses, which are used to create nomograms and an online calculator.

Особенность заявляемого способа заключается в том, что проводят морфологическое исследование резерцированных тканей и оценивают следующие предикторы:The peculiarity of the claimed method is that a morphological study of the preserved tissues is carried out and the following predictors are assessed:

- вид прогрессирования: локорегионарное, локальное или регионарное;- type of progression: locoregional, local or regional;

- срок от предыдущего лечения до рецидива;- the period from previous treatment to relapse;

- распространенность по первичному очагу (T);- prevalence at the primary site (T);

- распространенность по регионарным лимфоузлам (N);- prevalence in regional lymph nodes (N);

- объем резекции – R1 или R2;- resection volume – R1 or R2;

вносят полученные данные в онлайн-калькулятор «Медицинская прогностическая модель выживаемости пациентов при рецидиве рака полости рта» и определяют общую выживаемость.The obtained data are entered into the online calculator “Medical prognostic model of patient survival in case of recurrent oral cancer” and the overall survival is determined.

Способ поясняется подробным описанием, клиническими примерами и иллюстрациями, на которых изображено:The method is explained with a detailed description, clinical examples and illustrations, which show:

Фиг. 1 – Номограммы для определения трех- и пятилетней общей (А) и опухоль-специфической (В) выживаемости (Nie Z., Zhao P., Shang Y., Sun B., 2021 год). Сокращения: OS – общая выживаемость, CSS – опухоль-специфическая выживаемость, KFI – индекс коморбидности Каплана-Файнштейна, SII – индекс системного воспаления.Fig. 1 – Nomograms for determining three- and five-year overall (A) and tumor-specific (B) survival (Nie Z., Zhao P., Shang Y., Sun B., 2021). Abbreviations: OS – overall survival, CSS – tumor-specific survival, KFI – Kaplan-Feinstein comorbidity index, SII – systemic inflammation index.

Фиг. 2 – Номограммы для определения трех- и пятилетней общей выживаемости (Zhang X.Y., Xie S., Wang D.C. и соавторы, 2023 год). Сокращения: BMI – индекс массы тела, OPMDs – потенциально злокачественные заболевания полости рта.Fig. 2 – Nomograms for determining three- and five-year overall survival (Zhang X.Y., Xie S., Wang D.C. et al., 2023). Abbreviations: BMI – body mass index, OPMDs – potentially malignant diseases of the oral cavity.

Фиг. 3 – Номограммы: а) для определения трех- и пятилетней общей выживаемости б) и выживаемости без заболевания. Пример расчета для конкретного пациента (Xu X.L., Xu J.H., He J.Q., 2024 год). Сокращения: OS – общая выживаемость, DFS – выживаемости без заболевания, PLR – соотношение тромбоцитов к лимфоцитам, SII – индекс системного воспаления, ACCI – индекс коморбидности Чарлсона с поправкой на возраст.Fig. 3 – Nomograms: a) for determining three- and five-year overall survival, b) and disease-free survival. Example of calculation for a specific patient (Xu X.L., Xu J.H., He J.Q., 2024). Abbreviations: OS – overall survival, DFS – disease-free survival, PLR – platelet-to-lymphocyte ratio, SII – systemic inflammation index, ACCI – age-adjusted Charlson Comorbidity Index.

Фиг. 4 – Номограмма для расчета выживаемости без прогрессирования после спасительного хирургического лечения при рецидиве рака полости рта. Сокращения: ПНИ – периневральная инвазия, БПВ – беспрогрессивная выживаемость.Fig. 4 – Nomogram for calculating progression-free survival after salvage surgery for recurrent oral cancer. Abbreviations: PNI – perineural invasion, PFS – progression-free survival.

Фиг. 5 – Номограмма для расчета общей выживаемости после спасительного хирургического лечения при рецидиве рака полости рта. Сокращения: ОВ – общая выживаемость.Fig. 5 – Nomogram for calculating overall survival after salvage surgery for recurrent oral cancer. Abbreviations: OS – overall survival.

Фиг. 6 – Тепловая матрица проверки на мультиколлинеарность. Сокращения: ЛВИ – лимфоваскулярная инвазия, ПНИ – периневральная инвазия.Fig. 6 – Heat matrix for multicollinearity testing. Abbreviations: LVI – lymphovascular invasion, PNI – perineural invasion.

Фиг. 7 – Оценки отношения рисков с 95% ДИ для изучаемых предикторов развития прогрессирования после спасительной хирургии, вошедших в модель.Fig. 7 – Odds ratio estimates with 95% CI for the studied predictors of progression after salvage surgery included in the model.

Фиг. 8 – Валидность финальной модели беспрогрессивной выживаемости посредством анализа остатков Шенфельда для верификации допущения о пропорциональности рисков.Fig. 8 – Validity of the final progression-free survival model using Schoenfeld residual analysis to verify the proportional hazards assumption.

Фиг. 9 – Калибровочная кривая модели выживаемости без прогрессирования за 3-летний период. Fig. 9 – Calibration curve of the 3-year progression-free survival model.

Фиг. 10 – Оценки отношения рисков с 95% ДИ для изучаемых предикторов развития летального исхода после спасительной хирургии, вошедших в модель.Fig. 10 – Odds ratio estimates with 95% CI for the studied predictors of mortality after salvage surgery included in the model.

Фиг. 11 – Валидность финальной модели общей выживаемости посредством анализа остатков Шенфельда для верификации допущения о пропорциональности рисков.Fig. 11 – Validity of the final overall survival model using Schoenfeld residual analysis to verify the proportional hazards assumption.

Фиг. 12 – Калибровочная кривая модели общей выживаемости за 3-летний период.Fig. 12 – Calibration curve of the overall survival model for a 3-year period.

Фиг. 13 – Расчёт выживаемости без прогрессирования у пациентки Ч. по созданной номограмме.Fig. 13 – Calculation of progression-free survival in patient Ch. using the generated nomogram.

Фиг. 14 – Расчёт выживаемости без прогрессирования у пациентки Ч., в онлайн калькуляторе.Fig. 14 – Calculation of progression-free survival for patient Ch., in the online calculator.

Фиг. 15 – Расчёт общей выживаемости у пациентки Ч. по созданной номограмме.Fig. 15 – Calculation of overall survival for patient Ch. using the created nomogram.

Фиг. 16 – Расчёт общей выживаемости у пациентки Ч., в онлайн калькуляторе.Fig. 16 – Calculation of overall survival for patient Ch., in the online calculator.

Фиг. 17 – Расчёт выживаемости без прогрессирования у пациента Г. по созданной номограмме.Fig. 17 – Calculation of progression-free survival in patient G. using the generated nomogram.

Фиг. 18 – Расчёт выживаемости без прогрессирования у пациента Г., в онлайн калькуляторе.Fig. 18 – Calculation of progression-free survival for patient G., using the online calculator.

Фиг. 19 – Расчёт общей выживаемости у пациента Г. по созданной номограмме.Fig. 19 – Calculation of overall survival in patient G. using the created nomogram.

Фиг. 20 – Расчёт общей выживаемости у пациента Г. в онлайн калькуляторе.Fig. 20 – Calculation of overall survival for patient G. in the online calculator.

Способ осуществляют следующим образом. The method is carried out as follows.

У пациента для определения выживаемости без прогрессирования оценивают наличие следующих неблагоприятных предикторов: локорегионарное прогрессирование; наличие периневральной инвазии; резекция в объёме R1 или R2. При общей выживаемости оценивают: локорегионарное прогрессирование; сроки от предыдущего лечения до рецидива менее 12 месяцев; распространенность по первичному очагу rpT4а, распространенность по регионарным лимфоузлам – N3b; резекция в объёме R1, 2. Далее определяют беспрогрессивную и общую выживаемость по номограммам и по созданному с помощью программы для электронных вычислительных машин онлайн-калькулятору «Медицинская прогностическая модель выживаемости пациентов при рецидиве рака полости рта», находящийся в электронно-коммуникационных сетях по адресу: https://kalk-290-oral-cavity.shinyapps.io/rocsc/ – для определения прогноза беспрогрессивной и общей выживаемости.To determine progression-free survival in a patient, the following unfavorable predictors are assessed: locoregional progression; the presence of perineural invasion; resection in the amount of R1 or R2. For overall survival, the following are assessed: locoregional progression; the time from the previous treatment to relapse is less than 12 months; the prevalence of rpT4a in the primary lesion, the prevalence of N3b in regional lymph nodes; resection in the amount of R1, 2. Then, progression-free and overall survival are determined using nomograms and an online calculator created using the program for electronic computers "Medical prognostic model of patient survival in case of recurrent oral cancer", located in electronic communication networks at the address: https://kalk-290-oral-cavity.shinyapps.io/rocsc/ - to determine the prognosis of progression-free and overall survival.

При этом на номограммах первая строка представляет собой интегральную линию со значениями от 0 до 100; следующие строки – неблагоприятные предикторы, на которых выбирают значение и проводят перпендикулярную линию до пересечения с первой строкой и получают балл. При этом беспрогрессивную выживаемость оценивают по трём предикторам: In the nomogram, the first line represents an integral line with values from 0 to 100; the following lines represent unfavorable predictors, on which a value is selected and a perpendicular line is drawn to intersect the first line, resulting in a score. Progression-free survival is assessed using three predictors:

- вид прогрессирования: 1 – локорегионарное, 0 – локальное или регионарное; - type of progression: 1 – locoregional, 0 – local or regional;

- периневральная инвазия: 1 – отсутствует, 0 – присутствует; - perineural invasion: 1 – absent, 0 – present;

- R резекция: 1 – R 1 или 2, 0 – R 0. - R resection: 1 – R 1 or 2, 0 – R 0.

Общую выживаемость оценивают по пяти предикторам: Overall survival is assessed by five predictors:

- вид прогрессирования: 1 – локорегионарное, 0 – локальное или регионарное; - type of progression: 1 – locoregional, 0 – local or regional;

- время до прогрессирования: 1 – до 12 месяцев, 0 – после 12 месяцев; - time to progression: 1 – up to 12 months, 0 – after 12 months;

- распространенность по первичному очагу rpT4a: 1 – соответствует, 0 – rpT0-3; - prevalence of the primary lesion rpT4a: 1 – corresponds, 0 – rpT0-3;

- распространенность по лимфоузлам rpN3b: 1 – соответствует, 0 – rpN0-3а; - prevalence in lymph nodes rpN3b: 1 – corresponds, 0 – rpN0-3a;

- R резекция: 1 – R 1 или 2, 0 – R 0.- R resection: 1 – R 1 or 2, 0 – R 0.

Далее определяют сумму баллов, отмечают ее на строке, обозначенной «общий балл» и проводят перпендикулярную линию вниз до пересечения с линиями, обозначающими одну и двухлетнюю выживаемость и получают соответствующие показатели. Next, the total score is determined, marked on the line labeled “total score,” and a perpendicular line is drawn down to the intersection with the lines indicating one- and two-year survival rates, and the corresponding indicators are obtained.

Расчет был произведен на основании проведенного исследования, включающего 290 пациентов после хирургического лечения по поводу рецидива злокачественных новообразований слизистой оболочки полости рта, соответствующего распространенности rрТ1-4аN0-3bM0; rрТ0N1-3bM0. The calculation was made on the basis of a study including 290 patients after surgical treatment for recurrent malignant neoplasms of the oral mucosa, corresponding to the prevalence of rpT1-4aN0-3bM0; rpT0N1-3bM0.

В изучаемой когорте прогрессирование зарегистрировано в 160 случаях, летальный исход – в 109 случаях. In the studied cohort, progression was recorded in 160 cases, and death occurred in 109 cases.

Исследовано влияние девяти неблагоприятных предикторов, таких как: лучевая терапия в анамнезе, локорегионарный рецидив, прогрессирование в срок до 12 месяцев после предыдущего лечения, распространенность рецидивной опухоли по первичному очагу rpT4a, распространенность рецидивной опухоли по лимфоузлам rpN3b, наличие лимфоваскулярной, перинервальной инвазии, глубина инвазии, резекция в объёме R1 или R2. При анализе данных выявлено 0,44% пропущенных значений, ковариаты с коэффициентом корреляции Пирсона >0,75 и с нулевой дисперсией не выявлены (Фиг. 6).The influence of nine unfavorable predictors was studied, such as: history of radiation therapy, locoregional recurrence, progression within 12 months after previous treatment, prevalence of recurrent tumor in the primary rpT4a lesion, prevalence of recurrent tumor in the rpN3b lymph nodes, presence of lymphovascular and perinerval invasion, depth of invasion, resection in the volume of R1 or R2. During the data analysis, 0.44% of missing values were identified, covariates with a Pearson correlation coefficient >0.75 and with zero variance were not identified (Fig. 6).

Разработка прогностических моделей была выполнена при проведении статистического анализа с использованием языка программирования R (версия 4.3.1; R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) и интерактивной среды для разработки R studio. The development of predictive models was performed using statistical analysis using the R programming language (version 4.3.1; R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) and the R studio interactive development environment.

В исследовании применена многофакторная регрессионная модель пропорциональных рисков Кокса с итеративным алгоритмом обратной пошаговой селекции предикторов, основанным на оценке важности каждой переменной с помощью остаточных хи-квадрат статистик и на минимизации информационного критерия Акаике (AIC). The study used a multivariate Cox proportional hazards regression model with an iterative algorithm for backward stepwise selection of predictors based on assessing the importance of each variable using residual chi-square statistics and minimizing the Akaike information criterion (AIC).

Для оценки точности и эффективности прогностической модели использовали индекс конкордантности (C-индекс). Характеристики модели оценены в ходе строгой внутренней валидации методом бутстрэпа (400 итераций). Визуальное представление прогностических моделей было реализовано посредством построения номограмм и разработки интерактивного онлайн-калькулятора с использованием программного пакета Shiny в среде статистического программирования R. The concordance index (C-index) was used to assess the accuracy and effectiveness of the predictive model. Model performance was assessed through rigorous internal bootstrap validation (400 iterations). Visual representation of the predictive models was achieved by constructing nomograms and developing an interactive online calculator using the Shiny software package in the R statistical programming environment.

Первоначально выполнен однофакторный и многофакторный анализ для беспрогрессивной и общей выживаемости.Initially, univariate and multivariate analyses were performed for progression-free and overall survival.

При однофакторном анализе статистически значимыми предикторами выживаемости без прогрессирования являлись: распространенность рецидивного процесса по первичному очагу rpТ4а (ОР=2,00; 95% ДИ: 1,46-2,75, p<0,001), распространенность рецидивного процесса по лимфопутям N3b (ОР=1,73; 95% ДИ: 1,21-2,45, p=0,002), локорегионарное прогрессирование (ОР=2,34; 95% ДИ: 1,69-3,24, p<0,001), глубина инвазии опухоли (ОР=1,01; 95% ДИ: 1,00-1,03, р=0,0004), лимфоваскулярная инвазия (ОР=2,22; 95% ДИ: 1,58-3,11, р<0,001), периневральная инвазия (ОР=2,14; 95% ДИ: 1,56-2,93, р<0,001), положительный край резекции (R1, R2) (ОР=2,68, 95% ДИ: 1,90-3,78, р<0,001). При многофакторном анализе статистически значимыми были следующие факторы: локорегионарное прогрессирование (ОР=1,61; 95% ДИ: 1,07-2,42, p=0,022), лимфоваскулярная инвазия (ОР=1,50; 95% ДИ: 1,04-2,18, р=0,031) и периневральная инвазия (ОР=1,45; 95% ДИ: 1,02-2,05, р=0,037), положительный край резекции (R1, R2) (ОР=2,25, 95% ДИ: 1,55-3,28, р<0,001).In univariate analysis, statistically significant predictors of progression-free survival were: the prevalence of recurrent process in the primary rpT4a lesion (OR=2.00; 95% CI: 1.46-2.75, p<0.001), the prevalence of recurrent process in the N3b lymphatic pathways (OR=1.73; 95% CI: 1.21-2.45, p=0.002), locoregional progression (OR=2.34; 95% CI: 1.69-3.24, p<0.001), the depth of tumor invasion (OR=1.01; 95% CI: 1.00-1.03, p=0.0004), lymphovascular invasion (OR=2.22; 95% CI: 1.58-3.11, p<0.001), perineural invasion (OR=2.14; 95% CI: 1.56-2.93, p<0.001), positive resection margin (R1, R2) (OR=2.68, 95% CI: 1.90-3.78, p<0.001). In multivariate analysis, the following factors were statistically significant: locoregional progression (OR=1.61; 95% CI: 1.07-2.42, p=0.022), lymphovascular invasion (OR=1.50; 95% CI: 1.04-2.18, p=0.031) and perineural invasion (OR=1.45; 95% CI: 1.02-2.05, p=0.037), positive resection margin (R1, R2) (OR=2.25, 95% CI: 1.55-3.28, p<0.001).

Формула итоговой модели риска прогрессирования:The formula for the final model of progression risk:

h i (t) = h0(t) × exp (0,781 × X1 + 0,492 × X2 + 0,904 × X3),h i (t) = h 0 (t) × exp (0.781 × X1 + 0.492 × X2 + 0.904 × X3) ,

где:Where:

h i (t) – прогнозируемый риск прогрессирования у i-го пациента за определенный период времени, h i (t) is the predicted risk of progression in the i-th patient over a certain period of time,

h0(t) – базовый риск прогрессирования за определенный временной период t (интерсепт), h 0 (t) – baseline risk of progression over a certain time period t (intercept),

X1 – вид прогрессирования (1- локорегионарное, 0 – локальное или регионарное), X1 – type of progression (1 – locoregional, 0 – local or regional),

X2 – периневральная инвазия (1 – отсутствует, 0 – определяется), X2 – perineural invasion (1 – absent, 0 – detected),

X3 – радикальность резекции (1 – R 1 или 2, 0 – R0). X3 – resection radicality (1 – R 1 or 2, 0 – R0).

C-индекс модели составил 0,7.The C-index of the model was 0.7.

На Фиг. 7 представлена оценка отношения рисков с 95% доверительными интервалами для изучаемых предикторов развития прогрессирования после спасительной хирургии, вошедших в модель.Figure 7 shows the estimated hazard ratios with 95% confidence intervals for the predictors of progression after salvage surgery included in the model.

При проверке пропорциональности рисков в модели Кокса с применением анализа остатков Шенфельда статистически значимых доказательств нарушения предположения о пропорциональных рисках для всех переменных в модели (индивидуальный тест р>0,05), а также для модели в целом (глобальный тест р>0,05) не выявлено (Фиг. 8).When testing the proportionality of hazards in the Cox model using Schoenfeld residual analysis, no statistically significant evidence of violation of the proportional hazards assumption was found for all variables in the model (individual test p>0.05), or for the model as a whole (global test p>0.05) (Fig. 8).

Скорректированный C-индекс модели в результате строгой внутренней валидации составил 0,692. При создании калибровочной кривой модели беспрогрессивной выживаемости за трехлетний период средняя абсолютная ошибка калибровки составила 0,04 (средняя ошибка прогноза между предсказанными и истинными вероятностями), то есть в среднем предсказания модели отклоняются от фактических значений на 4%) (Фиг. 9).The adjusted C-index of the model as a result of rigorous internal validation was 0.692. When creating a calibration curve for the progression-free survival model over a three-year period, the average absolute calibration error was 0.04 (the average prediction error between the predicted and true probabilities), that is, on average, the model predictions deviate from the actual values by 4%) (Fig. 9).

Статистически значимыми факторами общей выживаемости при однофакторном анализе являлись следующие: прогрессирование в течение 12 месяцев после предыдущего лечения (ОР=2,14; 95% ДИ: 1,29-3,55, p=0,003), распространенность рецидивного процесса по первичному очагу rpТ4а (ОР=2,34; 95% ДИ: 1,58-3,47, p<0,001), распространенность рецидивного процесса по лимфопутям N3b (ОР=2,31; 95% ДИ: 1,55-3,44, p<0,001), локорегионарное прогрессирование (ОР=2,93; 2,01-4,28, p<0,001), глубина инвазии опухоли (ОР=1,02; 95% ДИ: 1,01-1,03, р<0,001), ЛВИ (ОР=2,09; 95% ДИ: 1,40-3,13, р<0,001) и ПНИ (ОР=2,39; 95% ДИ: 1,62-3,52, р<0,001), положительный край резекции (R1, R2) (ОР=2,53, 95% ДИ: 1,68-3,82, р<0,001). При многофакторном анализе статистически значимыми были следующие факторы: прогрессирование в течение 12 месяцев после предыдущего лечения (ОР=1,77; 95% ДИ: 1,03-3,05, p=0,040), локорегионарное прогрессирование (ОР=1,67; 95% ДИ: 1,03-2,70, p=0,036), распространенность рецидивного процесса по лимфопутям N3b (ОР=1,66; 95% ДИ: 1,03-2,68, p=0,037), положительный край резекции (R1, R2) (ОР=2,50, 95% ДИ: 1,60-3,91, р<0,001).Statistically significant factors for overall survival in univariate analysis were the following: progression within 12 months after previous treatment (OR=2.14; 95% CI: 1.29-3.55, p=0.003), prevalence of recurrent process in the primary lesion rpT4a (OR=2.34; 95% CI: 1.58-3.47, p<0.001), prevalence of recurrent process in the lymphatic pathways N3b (OR=2.31; 95% CI: 1.55-3.44, p<0.001), locoregional progression (OR=2.93; 2.01-4.28, p<0.001), depth of tumor invasion (OR=1.02; 95% CI: 1.01-1.03, p<0.001), LVI (OR=2.09; 95% CI: 1.40-3.13, p<0.001) and PNI (OR=2.39; 95% CI: 1.62-3.52, p<0.001), positive resection margin (R1, R2) (OR=2.53, 95% CI: 1.68-3.82, p<0.001). In multivariate analysis, the following factors were statistically significant: progression within 12 months after previous treatment (OR=1.77; 95% CI: 1.03-3.05, p=0.040), locoregional progression (OR=1.67; 95% CI: 1.03-2.70, p=0.036), the prevalence of recurrent process along the N3b lymphatic pathways (OR=1.66; 95% CI: 1.03-2.68, p=0.037), positive resection margin (R1, R2) (OR=2.50, 95% CI: 1.60-3.91, p<0.001).

Формула итоговой модели риска летального исхода:The formula for the final model of the risk of death:

h(t) = h0(t) × exp (0,618 × X1 + 0,685 × X2 + 0,617 × X3 + 0,584 × X4 + 0,982 × X5),h(t) = h 0 (t) × exp (0.618 × X1 + 0.685 × X2 + 0.617 × X3 + 0.584 × X4 + 0.982 × X5) ,

где:Where:

h i (t) – прогнозируемый риск летального исхода у i-го пациента за определенный период времени, h i (t) is the predicted risk of death in the i-th patient over a certain period of time,

h0(t) – базовый риск летального исхода за определенный временной период t (интерсепт), h 0 (t) – baseline risk of death for a certain time period t (intercept),

X1 – вид прогрессирования (1- локорегионарное, 0 – локальное или регионарное), X1 – type of progression (1 – locoregional, 0 – local or regional),

X2 – время до рецидива (1 – менее 12 месяцев, 0 – более 12 месяцев), X2 – time to relapse (1 – less than 12 months, 0 – more than 12 months),

X3 – распространенность рецидива по первичному очагу rpT (1 – rpТ4а, 0 – rpТ0-3), X3 – prevalence of relapse in the primary rpT focus (1 – rpT4a, 0 – rpT0-3),

X4 – распространенность по регионарным лимфопутям rpN (1 – rpN3b, 0 – rpN0-3а), X4 – prevalence along regional lymphatic pathways rpN (1 – rpN3b, 0 – rpN0-3a),

X5 – радикальность резекции (1 – R1 или 2, 0 – R0).X5 – radicality of resection (1 – R1 or 2, 0 – R0).

C-индекс модели составил 0,72.The C-index of the model was 0.72.

На Фиг. 10 представлена оценка отношения рисков с 95% доверительными интервалами для изучаемых предикторов развития летального исхода после спасительной хирургии, вошедших в модель.Figure 10 shows the estimated odds ratios with 95% confidence intervals for the predictors of mortality after salvage surgery included in the model.

При проверке пропорциональности рисков в модели Кокса с применением анализа остатков Шенфельда статистически значимых доказательств нарушения предположения о пропорциональных рисках для всех переменных в модели (индивидуальный тест – р>0,05), а также для модели в целом (глобальный тест – р>0,05) не выявлено (Фиг. 11).When testing the proportionality of hazards in the Cox model using Schoenfeld residual analysis, no statistically significant evidence of violation of the proportional hazards assumption was found for all variables in the model (individual test – p>0.05), as well as for the model as a whole (global test – p>0.05) (Fig. 11).

Скорректированный C-индекс модели в результате строгой внутренней валидации составил 0,709.The adjusted C-index of the model as a result of rigorous internal validation was 0.709.

При создании калибровочной кривой модели общей выживаемости за трехлетний период средняя абсолютная ошибка калибровки составила 0,033 (средняя ошибка прогноза между предсказанными и истинными вероятностями), то есть, в среднем, предсказания модели отклоняются от фактических значений на 3,3%) (Фиг. 12).When creating a calibration curve for the overall survival model over a three-year period, the mean absolute calibration error was 0.033 (the mean prediction error between the predicted and true probabilities), meaning that, on average, the model predictions deviate from the actual values by 3.3% (Fig. 12).

Изобретение поясняется клиническими примерами.The invention is illustrated by clinical examples.

Клинический пример 1Clinical example 1

Пациентка Ч., 34 года, с клиническим диагнозом: рак языка усТ2N0M0, II стадия. ХЛТ СОД 70 Гр 08-10.2016 г. Продолженный рост опухоли rурТ2N0M0. Patient Ch., 34 years old, with a clinical diagnosis: tongue cancer, stage II, type T2N0M0. ChRT, 70 Gy, 08-10/2016. Continued tumor growth, type T2N0M0.

С августа по октябрь 2016 года проведена химиолучевая терапия в СОД 70 Гр. При контрольном обследовании в декабре 2016 года выявлен продолженный рост опухоли.From August to October 2016, chemoradiation therapy was administered at a total dose of 70 Gy. A follow-up examination in December 2016 revealed continued tumor growth.

18 января 2017 года пациентке выполнена операция в объёме: гемиглоссэктомия слева, селективная супраомохиоидальная лимфаденэктомия на шее слева с удалением I-III групп лимфоузлов, микрохирургическая пластика лучевым аутотрансплантатом.On January 18, 2017, the patient underwent surgery in the following volume: left hemiglossectomy, selective supraomohyoid lymphadenectomy on the left side of the neck with removal of groups I-III lymph nodes, microsurgical plastic surgery with a radial autograft.

По данным планового морфологического исследования: левая половина языка размерами 6,5×3×2,5 см, на нижней поверхности языка – участок изъязвления с подрытыми краями размерами 2,2×1 см. На разрезе, в проекции участка изъязвления – плотный опухолевый узел размерами 1,5×2,3×1,3 см. При микроскопическом исследовании: в ткани языка – инфильтративный рост плоскоклеточного рака с изъязвлением, ороговением, очагами некроза, лимфоцитарной инфильтрацией. Периневральная и лимфоваскулярная инвазия не определяется. Лечебный патоморфоз 1 степени. Опухоль инфильтрирует собственные мышцы языка с глубиной инвазии до 1 см. В краях резекции опухолевого роста нет. В 30 исследованных лимфатических узлах – метастазов рака нет, гистиоцитоз синусов. According to the routine morphological examination: the left half of the tongue measures 6.5 x 3 x 2.5 cm, on the lower surface of the tongue there is an ulcerated area with undermined edges measuring 2.2 x 1 cm. On a cut, in the projection of the ulcerated area there is a dense tumor node measuring 1.5 x 2.3 x 1.3 cm. Microscopic examination: in the tongue tissue there is an infiltrative growth of squamous cell carcinoma with ulceration, keratinization, foci of necrosis, lymphocytic infiltration. Perineural and lymphovascular invasion are not determined. Therapeutic pathomorphism is grade 1. The tumor infiltrates the native muscles of the tongue with an invasion depth of up to 1 cm. There is no tumor growth at the resection margins. In 30 examined lymph nodes, there are no cancer metastases, sinus histiocytosis.

У данной пациентки отсутствуют все неблагоприятные предикторы беспрогрессивной выживаемости: прогрессирование только по первичному очагу, нет периневральной инвазии, резекция в объёме R0.This patient lacks all the unfavorable predictors of progression-free survival: progression only in the primary lesion, no perineural invasion, and R0 resection.

Расчёты по номограмме выглядят следующим образом. По интегральной шкале для всех предикторов – 0 баллов. Соответственно, общий балл – 0 баллов, отмечаем его на шкале «общий балл», проводим перпендикулярную линию вниз до пересечения с линиями одно и двухлетней беспрогрессивной выживаемости, получаем соответствующие показатели (70% и 64% соответственно) (Фиг. 13).The nomogram calculations are as follows. The integrated scale for all predictors is 0 points. Therefore, the overall score is 0 points, which we mark on the "overall score" scale, draw a perpendicular line down to the intersection with the one- and two-year progression-free survival lines, and obtain the corresponding figures (70% and 64%, respectively) (Figure 13).

Рассчитываем выживаемость без прогрессирования по онлайн калькулятору, вводя соответствующие параметры в онлайн версию по ссылке (Фиг. 14). Одно-, двух-, трех- и пятилетняя беспрогрессивная выживаемость составила 70,1%, 64,3%, 60,1% и 53,2%.We calculated progression-free survival using an online calculator by entering the relevant parameters into the online version at the link (Fig. 14). One-, two-, three-, and five-year progression-free survival rates were 70.1%, 64.3%, 60.1%, and 53.2%.

Пациентка имеет один неблагоприятный фактор общей выживаемости – прогрессирование в течение 12 месяцев, остальные отсутствуют: прогрессирование только по первичному очагу, rpT2, rpN0, резекция в объёме R0.The patient has one unfavorable factor for overall survival - progression within 12 months, the rest are absent: progression only in the primary lesion, rpT2, rpN0, resection in the volume of R0.

Расчёты по номограмме выглядят следующим образом. Calculations according to the nomogram look like this.

Для фактора «время до рецидива менее 12 месяцев» на соответствующей линии выбираем 1 и проводим перпендикулярную линию до пересечения с первой интегральной линией, получаем 70 баллов. Для всех остальных факторов – 0 баллов. Общий балл – 70. Отмечаем его на линии «общий балл» и проводим перпендикулярную линию вниз до пересечения с линиями одно и двухлетней выживаемости, получаем соответствующие показатели (89% и 80% соответственно) (Фиг. 15).For the "time to relapse less than 12 months" factor, select 1 on the corresponding line and draw a perpendicular line to intersect with the first integral line, obtaining a score of 70. For all other factors, select 0 points. The overall score is 70. Mark this on the "overall score" line and draw a perpendicular line downward to intersect with the one- and two-year survival lines, obtaining the corresponding figures (89% and 80%, respectively) (Fig. 15).

Рассчитываем общую выживаемость по онлайн калькулятору, вводя соответствующие параметры в онлайн версию по ссылке (Фиг. 16). Одно-, двух-, трех- и пятилетняя общая выживаемость составила 89,1%, 79,6%, 75,6% и 68,7%. На сегодняшний день беспрогрессивная и общая выживаемость у данной пациентки после хирургического лечения составляет 96 месяцев. We calculated overall survival using the online calculator by entering the relevant parameters into the online version via the link (Fig. 16). One-, two-, three-, and five-year overall survival rates were 89.1%, 79.6%, 75.6%, and 68.7%. Currently, the progression-free and overall survival rates for this patient after surgical treatment are 96 months.

Клинический пример 2Clinical example 2

Пациент Г., 51 год, с клиническим диагнозом: рак слизистой оболочки дна полости рта усT2N0M0, II стадия. ЛТ СОД 70 Гр 03-05.2014 г. Продолженный рост опухоли, метастазы в лимфоузлы шеи слева ryрT4аN3bM0. Patient G., 51 years old, with a clinical diagnosis: cancer of the mucous membrane of the floor of the mouth, type T2N0M0, stage II. RT, 70 Gy, 03-05/2014. Continued tumor growth, metastases to the lymph nodes of the neck on the left, type T4aN3bM0.

В МНИОИ им. П.А. Герцена в марте – мае 2014 года проведена ЛТ СОД 70 Гр. При обследовании в сентябре 2014 года выявлен продолженный рост опухоли и метастазы в лимфоузлы шеи слева. At the P.A. Herzen Moscow Oncology Research Institute, 70 Gy of RT was performed in March–May 2014. A follow-up examination in September 2014 revealed continued tumor growth and metastases to the left lymph nodes of the neck.

08 октября 2014 года выполнена операция в объёме: резекция тканей дна полости рта, языка, нижней челюсти, радикальная модифицированная нервосберегающая лимфаденэктомия на шее слева с удалением I-V групп лимфоузлов, селективная лимфаденэктомия на шее справа с удалением I-III групп лимфоузлов, микрохирургическая пластика полости рта кожно-фасциальным лучевым аутотрансплантатом.On October 8, 2014, an operation was performed in the following volume: resection of tissues of the floor of the mouth, tongue, lower jaw, radical modified nerve-sparing lymphadenectomy on the left side of the neck with removal of groups I-V of lymph nodes, selective lymphadenectomy on the right side of the neck with removal of groups I-III of lymph nodes, microsurgical plastic surgery of the oral cavity with a cutaneous-fascial radial autograft.

По данным планового морфологического исследования: в едином блоке общими размерами 7×5,5×3 см определяются фрагменты альвеолярного отростка нижней челюсти общими размерами 10×1,8×1 см с 11-ю зубами, мягкие ткани дна полости рта, фрагмент нижней трети языка. В области дна полости рта с переходом на язык – изъязвлённая опухоль размерами 3×2×1,5 см. При микроскопическом исследовании: умеренно дифференцированный плоскоклеточный рак со слабовыраженными признаками лечебного патоморфоза, фокусами периневрального роста и лимфоваскулярной инвазии. После декальцинации определяется инвазия в костную ткань, положительный край резекции. В пяти лимфоузлах – метастазы плоскоклеточного рака, в двух из них с экстракапсулярным распространением. According to the planned morphological examination: fragments of the alveolar process of the mandible with overall dimensions of 7 × 5.5 × 3 cm with 11 teeth, soft tissues of the floor of the mouth, and a fragment of the lower third of the tongue are determined in a single block with overall dimensions of 7 × 5.5 × 3 cm. An ulcerated tumor measuring 3 × 2 × 1.5 cm is located in the area of the floor of the mouth with the transition to the tongue. Microscopic examination reveals moderately differentiated squamous cell carcinoma with weak signs of therapeutic pathomorphism, foci of perineural growth and lymphovascular invasion. After decalcification, invasion into bone tissue and a positive resection margin are determined. Metastases from squamous cell carcinoma are found in five lymph nodes, two of which have extracapsular spread.

Расчёты по номограмме выглядят следующим образом. У пациента имеются все неблагоприятные факторы выживаемости без прогрессирования. По интегральной шкале получаем следующее количество баллов: для локорегионарного прогрессирования – 86 баллов, для периневральной инвазии – 54 балла, для резекции в объёме R1 – 100 баллов. Сумма баллов составляет 240. Отмечаем ее на шкале «общий балл». Проводим от этой метки перпендикулярную линию вниз до пересечения с линиями одно и двухлетней беспрогрессивной выживаемости, получаем соответствующие показатели (менее 5%) (Фиг. 17).The nomogram calculations are as follows. The patient has all the unfavorable factors for progression-free survival. The integrated score is as follows: 86 points for locoregional progression, 54 points for perineural invasion, and 100 points for R1 resection. The total score is 240. This is marked on the "overall score" scale. A perpendicular line is drawn from this mark down to the intersection with the one- and two-year progression-free survival lines, yielding the corresponding figures (less than 5%) (Fig. 17).

Рассчитываем выживаемость без прогрессирования по онлайн калькулятору, вводя соответствующие параметры в онлайн версию по ссылке (Фиг. 18). Одно-, двух-, трех- и пятилетняя беспрогрессивная выживаемость составила 4,4%, 2,0%, 1,1% и 0,4%.We calculated progression-free survival using an online calculator by entering the relevant parameters into the online version at the link (Fig. 18). One-, two-, three-, and five-year progression-free survival rates were 4.4%, 2.0%, 1.1%, and 0.4%.

У данного пациента имеются все неблагоприятные факторы общей выживаемости. По интегральной шкале получаем следующее количество баллов: для локорегионарного прогрессирования – 63 балла, для срока прогрессирования в течение 12 месяцев – 70 баллов, для распространенности по первичному очагу rpT4a – 63 балла, rpN3b – 60 баллов, для резекции R1 – 100 баллов. Итого сумма баллов составляет 356. Отмечаем этот показатель на шкале «общий балл». Проводим от нее перпендикулярную линию вниз до пересечения с линиями одно и двухлетней общей выживаемости, получаем соответствующие показатели (15% и менее 2,5% соответственно) (Фиг. 19).This patient has all the unfavorable factors for overall survival. Using the integrated scale, we obtain the following score: 63 points for locoregional progression, 70 points for the 12-month progression period, 63 points for rpT4a primary lesion spread, 60 points for rpN3b, and 100 points for R1 resection. The total score is 356. We plot this value on the "overall score" scale. We draw a perpendicular line from it down to the intersection with the one- and two-year overall survival lines, obtaining the corresponding figures (15% and less than 2.5%, respectively) (Fig. 19).

Рассчитываем общую выживаемость по онлайн калькулятору, вводя соответствующие параметры в онлайн версию по ссылке. Одно-, двух-, трех- и пятилетняя общая выживаемость составила 15,4%, 2,3%, 1,0% и 0,2% (Фиг. 20). Выживаемость без прогрессирования у пациента составила 2 месяца, общая – 10 месяцев. We calculated overall survival using the online calculator by entering the relevant parameters into the online version via the link. One-, two-, three-, and five-year overall survival rates were 15.4%, 2.3%, 1.0%, and 0.2% (Fig. 20). The patient's progression-free survival was 2 months, and the overall survival was 10 months.

Предложенный способ в клинической практике за счет применения номограмм и онлайн-калькулятора позволяет оценить и спрогнозировать беспрогрессивную и общую выживаемость пациентов с рецидивным раком полости рта при выполнении им хирургического лечения, улучшить отбор больных для него, помочь в принятии решения при неблагоприятном прогнозе о нецелесообразности операции или комбинации ее с другими методами с целью достижения лучших результатов.The proposed method in clinical practice, through the use of nomograms and an online calculator, allows for the assessment and prediction of progression-free and overall survival in patients with recurrent oral cancer undergoing surgical treatment, improves patient selection for it, and helps in making decisions in the case of an unfavorable prognosis about the inappropriateness of surgery or its combination with other methods in order to achieve better results.

Claims (7)

Способ прогнозирования общей выживаемости при хирургическом лечении пациентов с рецидивным негенерализованным резектабельным раком полости рта, включающий оценку неблагоприятных прогностических факторов, отличающийся тем, что проводят морфологическое исследование резерцированных тканей и оценивают следующие предикторы:A method for predicting overall survival in surgical treatment of patients with recurrent non-generalized resectable oral cancer, including an assessment of unfavorable prognostic factors, characterized in that a morphological study of the resected tissues is performed and the following predictors are assessed: - вид прогрессирования: локорегионарное, локальное или регионарное;- type of progression: locoregional, local or regional; - срок от предыдущего лечения до рецидива;- the period from previous treatment to relapse; - распространенность по первичному очагу (T);- prevalence at the primary site (T); - распространенность по регионарным лимфоузлам (N);- prevalence in regional lymph nodes (N); - объем резекции - R1 или R2;- resection volume - R1 or R2; вносят полученные данные в онлайн-калькулятор «Медицинская прогностическая модель выживаемости пациентов при рецидиве рака полости рта» и определяют общую выживаемость.The obtained data are entered into the online calculator “Medical prognostic model of patient survival in case of recurrent oral cancer” and the overall survival is determined.
RU2025103419A 2025-02-17 Method for predicting common survival in surgical treatment of patients with recurrent non-generalized resectable oral cancer RU2850819C1 (en)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2850819C1 true RU2850819C1 (en) 2025-11-13

Family

ID=

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150369811A1 (en) * 2012-02-08 2015-12-24 Institut National De La Sante Et De La Recherche Medicale (Inserm) Methods for predicting the survival time of a patient suffering from a solid cancer
WO2016139192A1 (en) * 2015-03-02 2016-09-09 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) New method for treating and prognosing cancer
RU2802446C2 (en) * 2023-02-08 2023-08-29 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр радиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ радиологии" Минздрава России) Method of prediction of outcomes in patients with squamous cell cancer of the oral mucosa

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150369811A1 (en) * 2012-02-08 2015-12-24 Institut National De La Sante Et De La Recherche Medicale (Inserm) Methods for predicting the survival time of a patient suffering from a solid cancer
WO2016139192A1 (en) * 2015-03-02 2016-09-09 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) New method for treating and prognosing cancer
RU2802446C2 (en) * 2023-02-08 2023-08-29 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр радиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ радиологии" Минздрава России) Method of prediction of outcomes in patients with squamous cell cancer of the oral mucosa
RU2823470C2 (en) * 2024-02-08 2024-07-23 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр радиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ радиологии" Минздрава России) Method for prediction of five-year survival rate of patients in surgical management of recurrent non-generalized resectable oral cancer

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BOBDEY S. et al. Nomogram prediction for survival of patients with oral cavity squamous cell carcinoma. Head & neck, 2016, 38(12), pp.1826-1831. *
ЧИЖЕВСКАЯ С.Ю. и др. Прогнозирование исходов лечения больных раком гортани и гортаноглотки. Вестник РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН, 2011, 22 (3), с.97-102. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Klein et al. Decipher genomic classifier measured on prostate biopsy predicts metastasis risk
Freedland et al. Utilization of a genomic classifier for prediction of metastasis following salvage radiation therapy after radical prostatectomy
Boorjian et al. The impact of positive surgical margins on mortality following radical prostatectomy during the prostate specific antigen era
Wang et al. Prediction of recurrence-free survival and adjuvant therapy benefit in patients with gastrointestinal stromal tumors based on radiomics features
Dash et al. Prostate cancer involving the bladder neck: recurrence-free survival and implications for AJCC staging modification
CN107563134A (en) A kind of system for being used to precisely predict patients with gastric cancer prognosis
Thorsteinsson et al. Gene expression profiles in stages II and III colon cancers: application of a 128-gene signature
Merritt et al. Nomograms for predicting overall and recurrence-free survival from pathologic stage IA and IB lung cancer after lobectomy
Herold et al. Age-related prostate cancer metastases
Alaimo et al. The application of artificial intelligence to investigate long-term outcomes and assess optimal margin width in hepatectomy for intrahepatic cholangiocarcinoma
Kim et al. The prognostic impact of the number of lymph nodes retrieved after neoadjuvant chemoradiotherapy with mesorectal excision for rectal cancer
Vardy et al. Prognostic indices of inflammatory markers, cognitive function and fatigue for survival in patients with localised colorectal cancer
US12406772B2 (en) Systems and methods for predicting individual patient response to radiotherapy using a dynamic carrying capacity model
CN113061655B (en) Gene labels for predicting breast cancer neoadjuvant chemotherapy sensitivity and application thereof
CN112877429B (en) Prediction tool for judging liver cancer drug sensitivity and long-term prognosis based on gene detection and application thereof
Kizer et al. Lower uterine segment involvement is associated with poor outcomes in early-stage endometrioid endometrial carcinoma
RU2850819C1 (en) Method for predicting common survival in surgical treatment of patients with recurrent non-generalized resectable oral cancer
Shang-Guan et al. Preoperative lymph node size is helpful to predict the prognosis of patients with stage III gastric cancer after radical resection
Russell et al. Novel risk models for early detection and screening of ovarian cancer
Khan et al. Prognostic factors for recurrence in esophageal cancer patients treated with neoadjuvant therapy and surgery: A single-institution analysis
Lora et al. Prognostic models for locally advanced cervical cancer: external validation of the published models
Tollefson et al. Preoperative estimated glomerular filtration rate predicts overall mortality in patients undergoing radical prostatectomy
Abdollahi et al. Determination of a change point in the age at diagnosis of breast cancer using a survival model
Liao et al. Lymph node density as an independent prognostic factor in node-positive renal-cell carcinoma: results from the surveillance, epidemiology, and end results program
Kim et al. Novel methods for clinical risk stratification in patients with colorectal liver metastases