VAI TRÒ CỦA CỘNG HƯỞNG TỪ TRONG DỰ ĐOÁN ĐÁP ỨNG ĐIỀU TRỊ HÓA XẠ TÂN HỖ TRỢ CỦA UNG THƯ TRỰC TRÀNG
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Xác định các yếu tố có ý nghĩa dự đoán độc lập và mô hình dự đoán đáp ứng hoàn toàn về mô bệnh học của ung thư trực tràng với hoá xạ trị tân hỗ trợ. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 92 bệnh nhân ung thư trực tràng được chụp cộng hưởng từ trước hóa xạ tân hỗ trợ với liệu trình dài, được phẫu thuật và có kết quả giải phẫu bệnh tại Bệnh viện Đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả: Các yếu tố dự đoán độc lập cho đáp ứng hoàn toàn với hoá xạ trị tân hỗ trợ là các đặc điểm hình ảnh cộng hưởng từ bao gồm: diện tích u lớn nhất nhỏ hơn hoặc bằng 5,2 cm2 (OR = 5,3) và số lượng hạch nghi di căn trên cộng hưởng từ (OR = 0,77). Mô hình tiên lượng kết hợp cả hai đặc điểm diện tích u lớn nhất và số lượng hạch nghi di căn trên cộng hưởng từ có giá trị dự đoán tốt với diện tích dưới đường cong AUC = 0,812, độ nhạy là 70%, độ đặc hiệu là 80,6%, độ chính xác là 78,3%, giá trị tiên đoán dương là 50%, giá trị tiên đoán âm là 90,6%. Kết luận: Hình ảnh cộng hưởng từ trước điều trị có giá trị trong dự đoán tiềm năng đáp ứng hoàn toàn với hoá xạ tân hỗ trợ của ung thư trực tràng, có thể đóng góp thông tin hữu ích trong cân nhắc lựa chọn điều trị.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
ung thư trực tràng, cộng hưởng từ, hóa xạ trị tân hỗ trợ, đáp ứng hoàn toàn về mô bệnh học
Tài liệu tham khảo
2. Bray F, Laversanne M, Sung H, et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2024;74(3):229–63. doi:10.3322/caac.21834
3. Han YD, Kim WR, Park SW, et al. Predictors of Pathologic Complete Response in Rectal Cancer Patients Undergoing Total Mesorectal Excision After Preoperative Chemoradiation. Medicine (Baltimore). 2015;94(45):e1971. doi:10.1097/MD. 0000000000001971
4. Huang CM, Huang MY, Huang CW, et al. Machine learning for predicting pathological complete response in patients with locally advanced rectal cancer after neoadjuvant chemoradiotherapy. Sci Rep. 2020;10(1):12555. doi:10.1038/s41598-020-69345-9
5. Huh JW, Kim HR, Kim YJ. Clinical prediction of pathological complete response after preoperative chemoradiotherapy for rectal cancer. Dis Colon Rectum. 2013;56(6):698–703. doi:10.1097/DCR. 0b013e3182837e5b
6. Martin ST, Heneghan HM, Winter DC. Systematic review and meta-analysis of outcomes following pathological complete response to neoadjuvant chemoradiotherapy for rectal cancer. Br J Surg. 2012;99(7):918–28. doi:10.1002/ bjs.8702
7. Sathyakumar K, Chandramohan A, Masih D, Jesudasan MR, Pulimood A, Eapen A. Best MRI predictors of complete response to neoadjuvant chemoradiation in locally advanced rectal cancer. Br J Radiol. 2016;89(1060): 20150328. doi:10.1259/bjr.20150328
8. Yardimci AH, Kocak B, Sel I, et al. Radiomics of locally advanced rectal cancer: machine learning-based prediction of response to neoadjuvant chemoradiotherapy using pre-treatment sagittal T2-weighted MRI. Jpn J Radiol. 2023; 41(1):71–82. doi:10.1007/s11604-022-01325-7
9. Zhang C, Ye F, Liu Y, Ouyang H, Zhao X, Zhang H. Morphologic predictors of pathological complete response to neoadjuvant chemoradiotherapy in locally advanced rectal cancer. Oncotarget. 2018;9(4):4862–74. doi:10. 18632/oncotarget.23419