PLOS ONE: modelo prognóstico Com base na resposta inflamatória sistêmica e Fatores clínicopatológicos para prever o resultado de Pacientes com gástrica Cancer

Abstract

modelos prognósticos linfonodos negativos são geralmente usados ​​para prever resultados com câncer gástrico. No entanto, nenhum modelo que combina fatores-paciente, tumor-e relacionados ao hospedeiro foi criada para prever resultados após gastrectomia radical, especialmente resultados de pacientes sem envolvimento nodal. O objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo de prognóstico baseado na resposta inflamatória sistêmica e fatores clínico-patológicas do câncer gástrico ressecável e determinar se o modelo pode melhorar a precisão do prognóstico em pacientes nó-negativo. Foram revistos os de laboratório, dados clínicos, histopatológicos e de sobrevivência dos 1397 pacientes submetidos a gastrectomia radical entre 2007 e 2013. Os pacientes foram divididos em desenvolvimento e validação conjuntos de 1123 e 274 pacientes, respectivamente. Entre todos os 1397 pacientes, 545 tiveram câncer gástrico linfonodos negativos; 440 foram incluídos no conjunto de desenvolvimento, 105 foram incluídos no conjunto de validação. Um modelo prognóstico foi construído a partir do conjunto de desenvolvimento. O sistema de pontuação foi baseada em razões de risco em um modelo de riscos proporcionais de Cox. Na análise multivariada, a idade, tamanho do tumor, tipo de Lauren, profundidade de invasão, metástase em linfonodo, ea proporção de neutrófilos-linfócitos foram indicadores prognósticos independentes de sobrevida global. Um modelo prognóstico foi então estabelecido com base nos fatores significativos. Os pacientes foram divididos em cinco grupos de acordo com suas pontuações. As taxas de sobrevivência de 3 anos para a baixa a grupos de alto risco foram de 98,9%, 92,8%, 82,4%, 58,4% e 36,9%, respectivamente ( P Art < 0,001). O modelo prognóstico claramente discriminados pacientes com tumor estádio pT1-4N0M0 em quatro grupos de risco, com diferenças significativas nas taxas de sobrevivência de 3 anos ( P Art < 0,001). Comparado com o estádio T patológico, o modelo melhorou a precisão da previsão da taxa de sobrevivência de 3 anos em 5% para os pacientes nó-negativo. Os escores prognósticos também permitiu a estratificação dos pacientes com tumor estádio pT4aN0M0 para significativamente diferentes grupos de risco ( P
= 0,004). Além disso, o valor preditivo deste modelo foi validado em um conjunto independente de 274 pacientes. Este modelo, que incluiu os marcadores inflamatórios sistêmicos e fatores clínico-patológicos, é mais eficaz em predizer o prognóstico de câncer gástrico linfonodos negativos do que os sistemas de teste tradicional. Os pacientes no grupo de alto risco podem ser bons candidatos para a quimioterapia adjuvante

Citation:. Qu J-l, Qu X-j, Li Z, Zhang J-d, Liu J, Teng Y-e, et al. (2015) Modelo de Prognóstico Com base na resposta inflamatória sistêmica e Fatores clínicopatológicos para prever o resultado de pacientes com câncer gástrico linfonodos negativos. PLoS ONE 10 (6): e0128540. doi: 10.1371 /journal.pone.0128540

Editor do Academic: Yves St-Pierre, INRS, Canadá |

Recebido: 17 de fevereiro de 2015; Aceito: 28 de abril de 2015; Publicação: 15 de junho de 2015

Direitos de autor: © 2015 Qu et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Disponibilidade de dados: Todos os dados relevantes estão dentro do papel

Financiamento:. Este estudo foi apoiado pela National Science Foundation Natural da China (No. 81.372.547, No. 81.372.485, No. 81.172.369), Nacional de Ciência e Tecnologia Projeto principal do Ministério da Ciência e Tecnologia da China (No. 2013ZX09303002), e da Ciência e Tecnologia Projeto Plano da Província de Liaoning (No. 2014225013). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

Ambos os países orientais e ocidentais concordaram que a quimioterapia adjuvante pós-operatória pode melhorar a sobrevida de pacientes com câncer gástrico. A meta-análise mostrou que a quimioterapia resultou em uma redução de 15% no risco de mortalidade em comparação com a cirurgia sozinha [1]. No entanto, análise de subgrupo mostraram a quimioterapia foi associada com uma tendência de melhor sobrevida em pacientes sem envolvimento ganglionar, embora sem significância estatística. Mais tarde, o estudo clássico mostrou que a quimioterapia adjuvante pós-operatória não melhorou a taxa de sobrevivência livre de doença em 3 anos de pacientes com câncer de linfonodos negativos gástrica [2]. Em contraste, o estudo ATOS-GC sugeriu que os doentes sem o benefício envolvimento ganglionar a partir de quimioterapia adjuvante pós-operatório [3]. Uma causa destes resultados inconsistentes pode ser a inscrição de pacientes com diferentes riscos de recorrência. Para pacientes sem metástase ganglionar, os únicos que podem se beneficiar de quimioterapia são limitados, ea maioria deles são vítimas à quimioterapia. Muitos fatores, além do estágio TNM também afecta os resultados dos pacientes e estratificação de risco adequada por um único fator é difícil. Portanto, o estabelecimento de um modelo de prognóstico que integra uma variedade de fatores associados à sobrevida é necessário para discriminar pacientes de alto risco, e esses pacientes podem realmente beneficiar da terapia adjuvante.

Um modelo prognóstico ideal deve ser objectiva, fiável , e clinicamente útil. TNM tradicional tem sido geralmente utilizado para prever o prognóstico do cancro gástrico. pacientes No entanto, temos ocasionalmente encontradas com tumor em estágio inicial que tiveram recorrência logo após a cirurgia [4]. Obviamente, o estadiamento TNM por si só não pode prever o risco de recorrência. A progressão tumoral é determinada não só pelas propriedades intrínsecas das células tumorais, mas também por reacção do hospedeiro ao tumor [5,6]. Os modelos de previsão mais utilizados de malignidade são atualmente o índice prognóstico internacional para linfoma agressivo não-Hodgkin eo linfoma folicular índice prognóstico internacional [7,8]. Estes índices incluem pacientes-características e relacionados com o tumor, bem como a reacção do hospedeiro ao tumor. Eles podem ser usados ​​para categorizar pacientes nos grupos de prognóstico distintas, e as estratégias de tratamento correspondentes também eram diferentes. Isso destaca a ideia de utilizar uma combinação de disponíveis clinicamente pacientes-, fatores tumor-e relacionados ao hospedeiro para avaliar o prognóstico e melhorar as opções de tratamento. Estudos recentes têm sugerido que um índice da resposta inflamatória, o que reflecte a reacção do hospedeiro para hipoxia tumoral, lesão tecidual, e necrose, está associado com o prognóstico do cancro gástrico [9-11]. Embora os fatores prognósticos do câncer gástrico têm sido amplamente descrito, nenhum modelo de prognóstico com base nos marcadores inflamatórios sistêmicos e fatores clínico-patológicas foi criado para prever a sobrevivência de pacientes que tenham sido submetidos a gastrectomia radical, especialmente pacientes sem envolvimento ganglionar.

Este estudo foi realizado para construir um modelo de prognóstico incorporando os marcadores inflamatórios sistêmicos e parâmetros clínico-patológicas de pacientes com câncer gástrico resectable para identificar pacientes de alto risco. Além disso, avaliou-se o modelo pode melhorar a precisão do prognóstico em pacientes nó-negativos, e sugeriu terapia adjuvante precisam ser considerados para os pacientes de alto risco.

declaração Ética Pacientes e Métodos

Este estudo retrospectivo foi aprovado pelo conselho de revisão institucional do primeiro hospital da China Medical University. consentimento informado por escrito foi obtido de cada participante antes da inscrição.

Os pacientes

Foram analisados ​​retrospectivamente os dados de 1598 pacientes submetidos a gastrectomia e linfadenectomia D2 a partir de Janeiro de 2007 a Dezembro de 2013, o primeiro hospital da China Universidade Médica. Destes 1598 pacientes, 1397 preencheram os seguintes critérios de elegibilidade: (1) confirmado histologicamente estágio I a III de câncer gástrico de acordo com a sétima edição do American Joint Committee on Cancer (AJCC) TNM Staging sistema [12]; (2) completa das células sanguíneas contar com diferencial, nível de fibrinogênio plasma, e nível de albumina sérica medida no prazo de 7 dias no pré-operatório; e (3) a disponibilidade de dados completos de acompanhamento. Os critérios de exclusão foram: (1) um histórico de câncer de casal, (2) quimioterapia neoadjuvante ou radioterapia adjuvante, (3) a morte dentro de 3 meses da cirurgia, e (4) evidência clínica de infecção ou outras condições inflamatórias. Pacientes submetidos à ressecção cirúrgica de câncer gástrico entre dezembro de 2008 e dezembro de 2013, foram atribuídos a um conjunto de desenvolvimento (n = 1123), e os pacientes que se submeteram à ressecção cirúrgica entre janeiro de 2007 e novembro de 2008 foram atribuídos a um conjunto de validação independente (n = 274) . De todos os pacientes incluídos, 545 tinham histologicamente confirmados câncer gástrico, sem envolvimento de gânglios linfáticos; 440 foram incluídas no conjunto de desenvolvimento, 105 foram incluídos no conjunto de validação. Analisa

Amostra de sangue

As amostras de sangue foram colhidas para análise laboratorial de rotina antes do pequeno almoço no prazo de 7 dias no pré-operatório. A contagem de glóbulos brancos (intervalo de referência, 3,5-9,5 × 10 ^{9 /L), contagem de neutrófilos (intervalo de referência, 1,8-6,3 × 10 9 /L), contagem de linfócitos (intervalo de referência, 1,1-3,2 × 10 9 /L), contagem de plaquetas (intervalo de referência, 125-350 × 10 9 /L), e nível de hemoglobina (intervalo de referência, 115-150 g /L para o sexo feminino, 130-175 g /L para machos) foram analisadas com um analisador de sangue hematológico automático (Sysmex XE-5000; Sysmex Corporation, Kobe, Japão). As concentrações séricas de albumina (intervalo de referência, 40-55 g /L) foram medidos com um analisador automático (Hitachi 7600-210; Hitachi Co., Tóquio, Japão). As concentrações plasmáticas de fibrinogênio (intervalo de referência, 2-4 g /L) foram medidos com outra auto-analisador (STA-R Evolução; Diagnostica Stago, Asnières-sur-Seine, França). A proporção de neutrófilos-linfócitos (NLR) foi calculado dividindo a contagem absoluta de neutrófilos pela contagem absoluta de linfócitos. A proporção de plaquetas de linfócitos (PLR) foi calculado dividindo-se o número de plaquetas absoluta pela contagem absoluta de linfócitos.}

A análise estatística

O modelo prognóstico foi desenvolvido utilizando o conjunto de desenvolvimento. A análise primária do estudo foi a sobrevida global (OS), que foi medido a partir do momento da cirurgia para a hora da morte ou a última visita de acompanhamento. Qui-quadrado foram usados ​​para determinar a significância das diferenças entre desenvolvimento e validação conjuntos. As curvas de sobrevida foram criadas pelo método de Kaplan-Meier e as diferenças entre as curvas foram avaliadas pelo teste de log-rank de duas caudas. Univariada e multivariada usando um modelo de risco proporcional de Cox foram realizadas para acessar a relação de marcadores inflamatórios sistêmicos e parâmetros clínico-patológicas com OS. Todos os fatores significativos na análise univariada foram inseridos em uma análise multivariada usando o método passo a passo para a frente (razão de probabilidade). Um modelo prognóstico foi estabelecido por todos os fatores encontrados para ser significativamente associada à sobrevida na análise multivariada. As taxas de risco (HRS) foram utilizados para deduzir os factores de ponderação de cada fator prognóstico para avaliar os riscos diferenciais de mortalidade. Os coeficientes foram calculados dividindo as horas de cada factor de prognóstico pelo menor um (1.345) e arredondamento das proporções resultantes para o valor inteiro mais próximo [13]. Cada paciente foi então atribuído um índice prognóstico, o qual foi obtido pela soma do coeficiente de cada fator prognóstico significativo no modelo final. Frente e verso valores P
de < foram consideradas estatisticamente significativas para todos os testes 0,05. A análise estatística foi realizada usando SPSS 19.0 (IBM Corp., Armonk, NY, EUA). A precisão do prognóstico do modelo foi determinado por análise de receiver operating characteristic (ROC).

Resultados

As características dos pacientes

Um total de 1123 pacientes foram designados para o desenvolvimento definida no neste estudo (Tabela 1). Os pacientes composto 802 homens e 321 mulheres. A idade média foi de 59 anos (variação, 25-85 anos). O tamanho médio do tumor foi de 4,5 cm (variação, 0,3-18,0 cm). Cinquenta por cento (567 de 1123) dos pacientes apresentavam tumor estádio T4. Trinta e nove por cento (440 de 1123) dos pacientes não tinha envolvimento ganglionar, entre os quais 102 pacientes tinham tumores T4A. O tempo médio de acompanhamento foi de 27 meses (variação de 4-67 meses). Um total de 274 pacientes foram designados para o conjunto de validação (Tabela 1). Quando comparamos as características dos pacientes nos conjuntos de desenvolvimento e validação, não foram encontradas diferenças significativas entre os dois grupos (Tabela 1).

NLR e cortes de PLR ​​

Os pacientes do desenvolvimento definir foram divididos em quartis iguais de acordo com o NLR e PLR. Dia 25, 50 e 75 percentis NLR foram 1,41, 1,86 e 2,73, respectivamente. Dia 25, 50 e 75 percentis de PLR ​​foram 91, 121, e 168, respectivamente. Em seguida, usamos regressão de Cox para examinar a associação do NLR e PLR ​​quartis com a sobrevivência. As horas para o segundo, terceiro e quarto NLR quartis em comparação com o primeiro quartil foram 1,33 ( P
= 0,135), 1,71 ( P
= 0,003) e 2,13 ( P
< 0,001), respectivamente. As horas para o segundo, terceiro e quarto PLR quartis em comparação com o primeiro quartil foram 1,04 ( P
= 0,843), 1,38 ( P
= 0,073) e 1,99 ( P
< 0,001), respectivamente. Com base nestes resultados, nós decidimos usar o NLR percentis 50 e PLR ​​75th como valores de corte para predizer o prognóstico dos pacientes.

Análise de fatores prognósticos independentes

A relação das características clínicas e inflamação sistêmica marcadores com oS em pacientes do conjunto de desenvolvimento é mostrada na Tabela 2. com relação aos parâmetros clínico-patológicas, a análise univariada demonstrou que a idade, tamanho do tumor, localização do tumor, tipo de Lauren, profundidade de invasão, metástase linfonodal, grau histológico e invasão linfática teve significado prognóstico. Com relação aos marcadores de inflamação sistêmica, a NLR superior, PLR, e nível de fibrinogênio e inferior de linfócitos, hemoglobina e nível de albumina foram associados a um maior risco de mortalidade. Na análise multivariada, a idade, tamanho do tumor, tipo de Lauren, profundidade de invasão, metástase linfonodal, e NLR foram identificados como preditores independentes de OS (Tabela 3).

prognósticos modelo de risco e grupos

no conjunto de desenvolvimento de 1123 pacientes, o modelo prognóstico foi construído usando os fatores prognósticos estatisticamente significativos obtidos na análise multivariada. A Tabela 3 mostra os índices baseados nas horas no modelo de risco de Cox; uma pontuação índice prognóstico foi então desenvolvido para cada paciente. De acordo com os pontos de corte, escolhidos de distância aproximadamente igual ao longo da gama de contagens, os pacientes com uma pontuação de prognóstico de 0 a 2 foram designados para o grupo de baixo risco (n = 189), aqueles com uma pontuação de 3-5 para a baixa grupo de risco intermediário (n = 127), aqueles com uma pontuação de 6-8 para o grupo de risco intermediário (n = 264), aqueles com uma pontuação de 9 a 11 para o grupo de alto-risco intermediário (n = 431 ), e aqueles com uma pontuação de 12 a 13 para o grupo de alto risco (n = 112). As curvas de sobrevivência de acordo com o modelo de prognóstico são mostradas na Fig 1. Havia diferenças de sobrevivência significativa entre os cinco grupos de risco ( P
< 0,001). As taxas de sobrevivência de 3 anos para a baixa, os grupos de baixa no intermediário, médio, intermediário-alto e de alto risco foram de 98,9%, 92,8%, 82,4%, 58,4% e 36,9%, respectivamente.

Previsão da evolução dos pacientes nó-negativos pelo modelo
prognóstico

de todos os 1123 pacientes no conjunto de desenvolvimento, 440 tiveram câncer gástrico linfonodos negativos. O modelo prognóstico separou os pacientes sem comprometimento de linfonodos em quatro grupos de risco (nenhum paciente teve uma pontuação de 12-13) com significativamente diferentes resultados de sobrevivência (Fig 2). Entre os 440 pacientes, 186 foram atribuídos ao grupo de baixo risco, 90 com o grupo de baixo de risco intermediário, 123 para o grupo de risco intermediário e 41 para o grupo de alto-risco intermediário. as taxas de sobrevivência de três anos para a baixa, os grupos de baixa no intermediário, intermediário e de alto-risco intermediário foram 98,9%, 92,5%, 86,4% e 65,6%, respectivamente ( P Art < 0,001). O modelo produziu uma área sob a curva ROC de 0,78 para predição de mortalidade em 3 anos, que foi superior ao estadiamento TNM com uma área sob a curva de 0,73 (Fig 3).

O modelo de prognóstico pacientes divididos com linfonodos negativos câncer avançado gástrica (T2-T4, n = 232) em três grupos de risco com diferenças de sobrevivência significativas ( P
= 0,001) (Figura 4). Dos 232 pacientes (fase T2-4N0M0), 102 (44%) pacientes apresentavam tumor T4a. Os escores prognósticos foram então usados ​​para estratificar os pacientes em dois grupos de risco. Foram observadas diferenças significativas na taxa de sobrevida em 3 anos entre os dois grupos (92,5% vs 62,4%, P
= 0,004) (Fig 5).

Validação do modelo prognóstico

Nós avaliamos nosso modelo de prognóstico em um conjunto de validação independente de 274 pacientes. Usando o sistema de pontuação, as proporções de pacientes classificados em cada categoria de risco foram semelhantes. Entre os 274 pacientes, 48 ​​foram atribuídos ao grupo de baixo risco, 38 com o grupo de baixo de risco intermediário, 54 para o grupo de risco intermediário, 107 para o grupo de alto-risco intermediário, e 27 para o de alto risco grupo. As curvas de sobrevida de acordo com o modelo prognóstico são mostrados na figura 6. taxas de sobrevivência de três anos para a baixa a grupos de alto risco foram 97,9%, 92,1%, 83,3%, 61,7% e 33,3%, respectivamente ( P
< 0,001). De todos os 274 pacientes, 105 tiveram câncer gástrico linfonodos negativos. O modelo prognóstico separou os pacientes nó-negativos em quatro grupos de risco (nenhum paciente teve uma pontuação de 12-13), e as taxas de sobrevivência de três anos para baixo, de baixo intermediária, intermediário e intermediário de alto-risco grupos foram 97,7%, 96,3%, 88,9% e 62,5%, respectivamente ( P
= 0,005).

Discussão

modelos de prognóstico para pacientes com câncer gástrico têm sido construídos antes. A maioria dos estudos incluíram pacientes com estágio I a IV da doença ou pacientes com câncer metastático /recorrente gástrica [14-16], apenas alguns estudos envolveram pacientes submetidos à ressecção curativa isoladamente [17,18]. No entanto, os fatores prognósticos não eram consistentes entre os pacientes submetidos a gastrectomia radical, aqueles submetidos a cirurgia paliativa, e aqueles com doença inoperável; Assim, diferentes modelos deve ser utilizado para prever resultados em diferentes grupos de pacientes. Marrelli et ai. utilizadas cinco variáveis ​​(estado nodal, profundidade de invasão, a extensão da linfadenectomia, localização do tumor e idade) para prever a probabilidade de recorrência em pacientes submetidos a gastrectomia radical [17]. O modelo não incluiu variáveis ​​relacionadas com a reacção do hospedeiro ao tumor; No entanto, tais variáveis ​​foram recentemente relatado para ser associado com o prognóstico do cancro gástrico. Mohri et ai. investigou o papel da host- e fatores relacionados ao tumor na previsão de sobrevivência após a gastrectomia curável [18]. Este modelo, baseado no NLR, tamanho do tumor, e agrupamento t clínica, oferecida uma previsão do prognóstico pré-operatório. No entanto, o estágio TNM clínico pré-operatório é estimada por achados radiológicos e não está em total conformidade com o estágio TNM patológica pós-operatório. A precisão relatado de ecografia endoscópica para T e N fase do tumor é de 57% e 50%, respectivamente [19]. Portanto, um modelo baseado no estadiamento patológico pós-operatória seria mais preciso do que um modelo baseado no estadiamento clínico pré-operatório. Além disso, estudos recentes têm mostrado que a resposta inflamatória sistêmica poderia ser complementar à classificação TNM na previsão de resultados dos pacientes [9,20]. Portanto, no presente estudo, construímos um modelo prognóstico baseado em marcadores inflamatórios sistêmicos e parâmetros clínico-patológicas para pacientes submetidos a gastrectomia com linfadenectomia D2. O modelo separados os pacientes em cinco grupos de risco diferentes, entre os quais as taxas de sobrevivência de 3 anos eram significativamente diferentes. Além disso, validadas externamente nosso modelo em uma coorte independente, achando que o nosso modelo de desempenho tão bom na validação definido como no conjunto de desenvolvimento.

Se quimioterapia adjuvante pode melhorar a sobrevida de pacientes com câncer gástrico restos de nó-negativos controverso. Os resultados inconsistentes de ensaios clínicos sugerem que nem todos os pacientes nó-negativo pode beneficiar de quimioterapia adjuvante. Portanto, é importante para selecionar pacientes por estratificação de risco para garantir a quimioterapia personalizada. Muitos estudos recentes identificaram fatores prognósticos em pacientes sem envolvimento nodal, como a profundidade de invasão tumoral, invasão linfática, eo tamanho do tumor [21-23]. No entanto, o significado prognóstico da resposta inflamatória sistêmica permanece incerto para estes pacientes. Além disso, Du et al. construiu um modelo de risco prognóstico de pacientes com câncer gástrico pT2N0 com base na invasão de vasos linfáticos /sangue, diâmetro do tumor e invasão perineural [24]. No entanto, um modelo aplicado a pacientes com tumor estádio pT1-4N0M0 não tem sido proposta antes. O modelo prognóstico atual com base em todos os pacientes submetidos a gastrectomia claramente discriminados pacientes com tumor estádio pT1-4N0M0 em quatro grupos de risco diferentes. Os resultados indicaram que o modelo estabelecido foi adequado para todos os pacientes com câncer gástrico ressecável, associados ou não com metástase axilar. Também avaliamos se o modelo foi associado com previsão de prognóstico mais preciso para pacientes nó-negativa do que foi o palco T patológico. Os resultados mostraram que o modelo aumentou a precisão da previsão de sobrevivência de 3 anos de 5,0%, indicando que o modelo desempenha um papel complementar à da classificação TNM tradicional. No estudo CLASSIC, a maioria dos pacientes sem metástase ganglionar teve invasão serosa [2], que é classificado como tumor T4a na sétima edição do Sistema de estadiamento AJCC TNM. O presente modelo prognóstico separou os pacientes com tumor estádio pT4aN0M0 em dois grupos de risco significativamente diferentes. Os pacientes com escores mais altos tiveram uma taxa de sobrevivência de 3 anos pobres (62,4%), e estes pacientes podem ser susceptíveis de beneficiar de quimioterapia adjuvante. Em contraste, os pacientes com pontuações mais baixas tiveram uma alta taxa de sobrevivência de 3 anos (92,5%) e pode não precisar de quimioterapia, evitando assim a toxicidade induzida pelo tratamento. Com base em nossos dados, os pacientes no grupo de alto risco podem ser bons candidatos para a quimioterapia adjuvante, e o modelo pode ser usado para projetar estudos clínicos e explorar terapias em conjuntos definidos de pacientes.

A nossa análise multivariada mostrou que idade mais avançada (65 anos ou mais), tumores grandes (> 4,5 cm), tipo tumores difusos ou mistas, mais profunda invasão tumoral, mais metástase ganglionar, e uma NLR maior foram fatores prognósticos significativos para pior sobrevida em pacientes com câncer gástrico ressecável. Muitos estudos recentes têm mostrado que os níveis de marcadores inflamatórios sistêmicos, como a proteína C-reativa, albumina, fibrinogênio e circulando componentes celulares são marcadores prognósticos úteis para câncer gástrico [10,20,25,26]. Nossos resultados demonstraram que entre os factores analisados ​​acessíveis aos clínicos, apenas uma NLR superior foi um preditor independente de mortalidade em pacientes com câncer gástrico ressecável. proteína C-reativa não foi incorporada neste estudo porque não é rotineiramente examinado como parte da avaliação pré-operatória. Nossos dados estão de acordo com um estudo recente que analisou 357 pacientes com gastrectomia submetidos a câncer gástrico [18]. A alta NLR é considerado para refletir a reação do hospedeiro para o comportamento biológico do tumor. Os números elevados de neutrófilos e /ou baixo número de linfócitos pode promover o crescimento de tumores e metástases ou suprimem as células assassinas activadas por linfocina, counterweighing assim a resposta imune anti-tumor [10-11].

Embora a quimioterapia adjuvante pode agora melhorar a resultado de ressecção do cancro gástrico, o efeito adjuvante de quimioterapia continua a ser limitado. Portanto, uma avaliação precisa do prognóstico é particularmente importante para identificar os pacientes que podem se beneficiar de quimioterapia, poupando-os de um tratamento ineficaz. Na presente análise, os pacientes com pontuações de 0 a 2 teve um relativamente mais elevada taxa de OS 3 anos (98,9%); esses pacientes podem não beneficiar da quimioterapia adjuvante, evitando assim a toxicidade da quimioterapia. Para pacientes com um risco moderado de morte, adjuvante monochemotherapy fluorouracil pode ser uma opção; S-1 monochemotherapy foi mais eficaz para a doença precoce, com base na análise de subgrupo do estudo ATOS-GC. Pacientes com altas pontuações teve um relativamente pobre prognóstico, e quimioterapia pós-operatória intensiva com vários agentes podem ser a estratégia de tratamento ideal.

Para o melhor de nosso conhecimento, o presente estudo é o primeiro a traçar um conveniente incorporando modelo prognóstico prontamente disponíveis marcadores inflamatórios e parâmetros clínico-patológicas para pacientes submetidos a ressecção potencialmente curativo do câncer gástrico. Este modelo prognóstico pode auxiliar os médicos na estratificação de risco individual, permitindo tratamentos mais adequados para cada paciente, especialmente pacientes com câncer gástrico linfonodos negativos. Com base em nossos resultados, no pós-operatório quimioterapia adjuvante pode ser ótimo para pacientes nó-negativo com alto risco. No entanto, as conclusões definitivas não devem ser tiradas até que ensaios clínicos randomizados prospectivos são executadas. Outros estudos sobre estratégias de tratamento com base na estratificação de risco são necessários para maximizar a eficácia da quimioterapia e reduzir a quimioterapia desnecessária.

Reconhecimentos

Estamos gratos agradecer aos membros do pessoal do Departamento de Oncologia Médica na Primeira Hospital da China Medical University para as suas sugestões e assistência.

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