盘点:近期前列腺疾病研究(九)

2021-07-22 AlexYang MedSci原创

前列腺是男性生殖器附属腺中最大的实质性器官。由前列腺组织和肌组织构成。前列腺炎是指由多种复杂原因引起的,以尿道刺激症状和慢性盆腔疼痛为主要临床表现的前列腺疾病。前列腺炎是泌尿外科的常见病,在泌尿外科5

前列腺是男性生殖器附属腺中最大的实质性器官。由前列腺组织和肌组织构成。前列腺炎是指由多种复杂原因引起的,以尿道刺激症状和慢性盆腔疼痛为主要临床表现的前列腺疾病。前列腺炎是泌尿外科的常见病,在泌尿外科50岁以下男性患者中占首位。前列腺癌是指发生在前列腺的上皮性恶性肿瘤。2004年WHO《泌尿系统及男性生殖器官肿瘤病理学和遗传学》中前列腺癌病理类型上包括腺癌(腺泡腺癌)、导管腺癌、尿路上皮癌、鳞状细胞癌、腺鳞癌。其中前列腺腺癌占95%以上,因此,通常williamhill asia 所说的前列腺癌就是指前列腺腺癌。williamhill asia 医学小编整理了近期前列腺疾病的研究进展,与大家一起分享学习!

【1】Cancer:惰性前列腺癌的命名是否影响管理和焦虑?

2018年全球约有127.6万名男性诊断为前列腺癌,其中许多人为低等级前列腺癌。鉴于低等级前列腺癌的死亡风险较低,并且可以减轻治疗的潜在副作用,威廉亚洲博彩公司 建议将主动监测作为大多数低等级前列腺癌的首选治疗策略。然而,相当一部分符合条件的男性并没有进行主动监测。

尽管有共识威廉亚洲博彩公司 ,但许多患有低等级前列腺癌的男性并没有进行积极的监控管理。研究人员认为,患者对用于描述低等级前列腺癌术语的看法可能部分地解释了上述情况。

近期,有研究人员对没有前列腺癌病史的男性进行了随机在线调查,提出了一个假设的临床场景,即他们新诊断为低级别前列腺癌。研究人员鉴定了诊断命名是否与管理偏好和诊断相关的焦虑有关,使用的评分从1到100,并通过多变量线性回归调整了参与者的特征。

研究中共有718名男性完成了调查。与Gleason 6 out of 10 前列腺癌相比,Gleason 1 out of 5前列腺癌与较低的立即治疗倾向(β=-9.3;95%CI,-14. 4, -4.2; P<0.001),较低的诊断相关焦虑(β=-8.3; 95% CI, -12.8, -3.8; P<0.001),以及在最初诊断时较低的感知疾病严重程度(β=-12.3; 95%CI, -16.5, -8.1; P<0.001)相关。上述差异随着参与者接受更多的疾病特异性教育而减少。上皮来源的惰性病变是不成熟肿瘤的一个建议的替代术语,且与焦虑或主动监测的偏好的差异无关。

综上所述,在一个假设的临床场景中,低等级前列腺癌的命名会影响对该疾病的最初认识,并可能改变随后的决策,包括了对积极监测的偏好。疾病特异性教育减少了术语使用的造成的影像,他们的研究重申了全面咨询和临床医生与患者之间明确沟通的重要性。

【2】Eur Urol:STAR-CAP临床预后系统对预测前列腺根治术后的生化复发、转移和癌症特异性死亡率的验证

研究人员最近建立了一个国际前列腺癌分期合作组织(STAR-CAP),并为积极治疗(如根治性前列腺切除术(RP)和放射疗法)前的患者开发了一个同名的预后系统。STAR-CAP临床预后阶段分组系统包括术前临床参数,其中包括临床T和N类别、Gleason 模式和核心比值、前列腺特异性抗原和患者年龄。该系统的设计是为了改善美国癌症联合委员会(AJCC)对前列腺癌的分类 ,并使用预后阶段分组(IA- IIIC)来预测治疗后的癌症特异性死亡 (CSM)。STAR-CAP是利用来自美国、加拿大和欧洲的55个中心的数据开发的,并通了监测、流行病学和最终结果数据库的验证。

国际前列腺癌分期合作(STAR-CAP)前列腺癌临床预后系统可预测进行积极治疗(如根治性前列腺切除术(RP))患者的癌症特异性死亡率(CSM),目前已经开始提议。到目前为止,还没有对STAR-CAP进行过验证。

近期,有研究人员回顾性地分析了他们所在机构数据库中1992至2015年间接受RP治疗的19552名患者的数据。研究人员使用STAR-CAP赋分标准计算个人总分,然后根据STAR-CAP阶段分组对患者进行分类,范围从IA(最低风险)到IIIC(最高风险)。研究人员评估了10年内按STAR-CAP阶段分组分层的无生化复发(BCR)生存率、无转移生存率(MFS)和癌症特异性生存率(CSS),计算了接收者操作特征曲线下的面积(AUC),并进行了决策曲线分析,用来评估STAR-CAP在拟合单机构数据集的数据后预测这些结果的能力。

结果发现,在Kaplan-Meier分析中,STAR-CAP对每个阶段分组的无BCR生存、MFS和CSS的个体生存结果进行分层时表现良好(组间P<0.001)。预测10年后的BCR、转移和CSM的AUC分别为0.73、0.84和0.75。他们的研究结果验证了STAR-CAP在欧洲RP治疗患者中的表现。

综上所述,研究人员验证了STAR-CAP系统用于预测切除前列腺后的癌症结果。结果显示该系统表现良好,可以帮助前列腺癌患者的咨询。

【3】Eur Urol Focus:医院容量对前列腺根治术后结果的影响

医院容量被认为是衡量重大肿瘤手术后结果的质量标准。然而,全国范围内缺乏前列腺癌根治术(RP)的相关数据。

近期,有研究人员评估了医院容量对使用开放性(ORP)与微创手术(MIS,包括纯粹的和机器人辅助的RP)方法进行RP手术后结果的影响。

研究人员从国家医疗系统的中央数据库中提取了2014年至2019年法国接受RP的患者数据。主要终点是住院时间(LOS)、并发症(以严重程度指数[SI]评分衡量)以及30天和90天的再住院率。

结果发现,在整个队列中,年住院量的中位数为19RPs(四分位数范围为1-40)。与ORP相比,MIS与更好的结果有关。更大的住院量与更短的LOS(p<0.001)、高的SI评分(SI3:p<0.001;SI4:p<0.001)以及30天(p<0.001)和90天的再住院率(p<0.001)相关。SI3和SI4评分以及30天和90天再入院的发生率在低容量中心(每年<10例)分别为12.8%、5.8%、29.8%和35.4%,而在其他中心则分别为8.1%、1.9%、18.1%和23.9%(所有P<0.001)。在考虑到年龄、淋巴结清扫、手术年份和手术方式(ORP vs MIS)后,医院容量是所有结果的独立风险因素。主要的局限性是缺乏RP后的肿瘤学和功能数据。

综上所述,这项全国范围内的RP手术分析显示,无论采用何种手术方式,医院容量与术后结果之间存在显著的相关性。非常低的病例数量(每个中心每年<10例)与最高的并发症、再入院和延长的住院时间风险有关。即使超过这个阈值,更大的医院容量与更短的LOS直接相关。

在这项研究中,研究人员分析了法国全国范围内因前列腺癌中切除前列腺的数据库。结果发现医院每年进行手术的病例的数量与手术后的结果有关,年病例数越多,结果越好。

【4】Eur Urol:通过循环肿瘤DNA的低通量全基因组测序阐明前列腺癌治疗期间的特性

目前迫切需要更好的血液检测来阐明转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)的特性,以推动治疗决策。血浆无细胞DNA(cfDNA)包括正常和循环肿瘤DNA(ctDNA)。ctDNA的低通量全基因组测序(lpWGS)能够提供关于mCRPC特性的信息。

近期,有研究人员验证并在临床上鉴定了血浆lpWGS对mCRPC的作用。

研究人员在同意参加两项前瞻性3期试验(FIRSTANA和PROSELICA)的可选子研究的mCRPC患者中获取了血浆lpWGS数据。在FIRSTANA中,未曾化疗的患者随机分配到多西他赛(75mg/m2)或卡巴他赛(20或25mg/m2)治疗。在PROSELICA中,之前接受过多西他赛治疗的患者随机分配到20或25毫克/平方米的卡巴他赛治疗。lpWGS数据来自188名mCRPC患者在四个不同时间点(筛选、第1周期、第4周期和研究结束)获得的540份样本。

在单变量和分层多变量分析中,血浆肿瘤分数对总生存期有预后作用(危险比1.75,95%置信区间1.08-2.85;P=0.024),与现有生物标志物相比,血浆肿瘤分数提供了附加值(C指数0.722 vs 0.709;P=0.021)。纵向变化与药物反应有关。PROSELICA样本富含LSTs(p=0.029),表明了基因组不稳定,这种富集与之前的阿比特龙和恩杂鲁胺治疗有关,但与他汀类或放疗无关。较高的LSTs与RB1/RNASEH2B的损失相关,与BRCA2的损失无关。

他们研究了前列腺癌患者血液样本中的肿瘤DNA,发现血液中的肿瘤DNA水平能够表明疾病的预后,而且可以检测到治疗后的变化。他们还观察到结果中的 "基因疤痕 "与之前的某些治疗有关。他们的测试允许对肿瘤活动进行评估,可以补充现有的测试来改善对药物反应的认识,并检测临床相关的基因变化。

综上所述,血浆ctDNA的lpWGS描述了CRPC的特性,提供了与临床有关的预后和反应数据。应进一步研究ctDNA比既定生物标志物的附加预后价值。

【5】J Urol:5-α还原酶抑制剂对MRI检测前列腺癌的影响

5-α还原酶抑制剂(5-ARIs)非那雄胺和度他雄胺是治疗继发于良性前列腺增生的下尿路症状的有效治疗方法,可降低急性尿潴留的风险,并减少前列腺增生男性对手术干预的需要。通过阻断5-α还原酶,这些药物抑制了睾酮向双氢睾酮的转化。双氢睾酮是前列腺的主要雄激素刺激物,影响良性和恶性组织的生长。

近期,有研究人员评价了5-ARIs对MRI检测Gleason分级组(GG)≥2级前列腺癌的性能以及对表观扩散系数(ADC)图的影响。

研究是一项单一中心的回顾性研究,包括为初次检测或积极监测前列腺癌而进行MRI的男性。研究组包括59名使用5-ARI≥12个月的男性,对照组包括59名MRI指征和活检结果均匹配的男性。研究人员使用了DeLong's检验来比较两组之间检测GG≥2癌症的接收者操作曲线下的面积(AUC)。Wilcoxon秩和检验用于比较各组之间的病变ADC指标。

结果发现,研究组的MRI准确性(AUC=0.778)与对照组(AUC=0.821)相比没有明显差异(差异的95%置信区间:0.22,0.13;P=0.636)。在对照组,活检中GG≥2癌症病变的所有ADC指标均低于GG 1癌症的病变或阴性结果患者(P=0.001-0.01)。在研究组中,只有当病变的平均ADC由尿液ADC标准化时,上述差异才有具有显著性(P=0.044)。

综上所述,长期暴露于5-ARIs似乎并不影响MRI对显著性癌症的检测,但可能会影响ADC指标对具有显著性癌症病变和具有不显著癌症病变或良性组织的鉴别能力。

【6】BJU Int:核磁共振引导下的经尿道超声消融治疗前列腺增生

许多男性因良性前列腺增生引起的前列腺梗阻(BPO)而患有LUTS。当保守治疗失败,需要手术治疗时,目前的金标准是TURP或内窥镜下的前列腺剜除术。

近期,有研究调查了MRI引导下的经尿道超声消融术(TULSA)治疗良性前列腺梗阻(BPO)的安全性和可行性。

该研究是一项由研究者发起的、前瞻性的、已注册的(NCT03350529)和一期的研究,招募了因BPH而需要手术干预的LUTS男性。患者在TULSA治疗后随访一年。在基线时和之后每三个月测定尿流率、PSA和进行全面的功能问卷调查,包括EPIC-26、IPSS和IIEF-5。在基线、TULSA术后3个月和12个月时进行MRI。记录了TULSA前后的用药情况,并使用Clavien-Dindo分类法报告不良事件。

结果发现,10名男性接受了TULSA治疗,没有发现严重的不良事件。基线中值(IQR)年龄和前列腺体积分别为68岁(63-72)和53毫升(45-66)。基线时,6名患者有中度症状,4名患者有严重的症状;有9名患者正在接受BPO药物治疗。IPSS的中位数(IQR)改善了82%,即从基线的17.5(15.3-23.0)到第12个月的4.0(2.3-6.3)。同样,中位数(IQR)Qmax改善了101%,从基线的12.4毫升/秒(8.8-17.6)到12个月时的21.8毫升/秒(17.6-26.5)。实际上,3个月时已经观察到了改善。12个月时,前列腺体积和PSA的中位数分别减少了33%和48%。在尿道、性功能、勃起功能或肠道功能方面没有观察到变化。在12个月时,在TULSA治疗前射精功能正常的6名男性中,有5名报告顺行射精功能正常。所有在TULSA之前服用BPO药物的患者在TULSA之后都停止了用药。

综上所述,TULSA似乎是一种安全有效的BPO治疗方法,其一年的随访结果令人鼓舞。但仍需进一步研究更大的队列来证实观察到的结果。

【7】Prostate:机器学习算法可以更有效地预测机器人辅助根治性前列腺切除术后的生化复发情况

计算机记录的电子医疗数据已经形成了大量知识的积累。这些数据在已在临床实践中使用,现代医学也随之发展。机器学习(ML)方法是在统计学、计算机科学和人工智能(AI)的基础上发展起来的,它通过解析更复杂的关系和关系模式,促进了新的和更方便的算法的构建,而这些关系和模式在传统统计方法中是无法在大型数据库中揭示的。

近期,有研究人员利用临床参数和机器学习(ML)方法建立了一个预测长期随访患者生化复发(BCR)的模型。

研究人员对2014年1月至2019年12月期间接受机器人辅助根治性前列腺切除术的患者进行了回顾。没有BCR的患者分配到第一组,而诊断为BCR的患者分配到第二组。 患者的人口统计学数据、术前和术后参数都记录在数据库中,并采用了三种不同的ML算法:随机森林、K-最近邻和逻辑回归。

研究包括了368名患者。在这些患者中,295人(80.1%)没有BCR(第一组),73人(19.8%)有BCR(第二组)。随访的平均时间和直到诊断出BCR的时间分别为35.2±16.7和11.5±11.3个月。多变量分析显示,NLR、PSAd、风险分类、PIRADS评分、T分期、有无手术边缘阳性和精囊侵犯对BCR有预测作用。经典的Cox回归分析的曲线下面积(AUC)为0.915,敏感性和特异性为90.6%和79.8%。随机森林、K最近邻和逻辑回归的接收器操作特征曲线的AUC分别为0.95、0.93和0.93。所有ML模型在预测前列腺切除术后的BCR方面都优于传统的统计回归模型。

综上所述,构建更可靠和有效的模型将为临床医生和患者提供更准确的风险分类、预后估计、早期干预、避免不必要的治疗、相对降低发病率和死亡率等优势。ML方法成本低廉,而且其能力随着数据输入的增加而增加;williamhill asia 相信随着时间的推移,其临床应用会越来越多。

 

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    2021-07-22 呼吸科小医生

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