Chirurgia del Fegato a Firenze!

Dal 1° Marzo 2023, Chirurgia del Fegato sarà all'Università di Firenze
AOUC Azienda Ospedaliero-Universitaria Careggi - Largo Brambilla, 3 - 50134 Firenze

Modello predittivo di machine learning per guidare l’allocazione al trattamento della recidiva di epatocarcinoma dopo resezione epatica

Mancano ancora chiare indicazioni su come selezionare la terapia delle recidive di carcinoma epatocellulare (HCC) dopo una epatectomia.
I dati di questo studio sono stati ottenuti da un registro italiano di epatocarcinomi operati tra il gennaio 2008 e il dicembre 2019, con un follow-up mediano di 27 (12-51) mesi. La convalida esterna dei dati è stata eseguita con altri dati derivati da una coorte italiana diversa e da una coorte giapponese. Sono stati inclusi pazienti con recidiva di HCC dopo la prima terapia chirurgica. Sono stati valutati i fattori che hanno influito sulla sopravvivenza dopo recidiva a seconda dei differenti trattamenti effettuati (nuova resezione epatica, termoablazione, chemioembolizzazione o sorafenib). Il modello è stato quindi adattato individualmente per identificare il miglior trattamento potenziale. L'analisi è stata condotta tra gennaio e aprile 2021.
In totale, sono stati arruolati 701 pazienti con recidiva di HCC (età media [DS], 71 [9] anni; 151 [21,5%] femmine). Di questi, 293 pazienti (41,8%) hanno ricevuto una seconda epatectomia o termoablazione, 188 (26,8%) il sorafenib e 220 (31,4%) la chemioembolizzazione. In termini di potenziale sopravvivenza dopo la recidiva, secondo questo modello avrebbero beneficiato 611 pazienti (87,2%) di una seconda epatectomia o della termoablazione, 37 (5,2%) del sorafenib e 53 (7,6%) dalla chemioembolizzazione. Rispetto ai pazienti per i quali il miglior trattamento potenziale era l'epatectomia o la termoablazione reoperatoria, il sorafenib e la chemioembolizzazione sarebbero potenzialmente il miglior trattamento per i pazienti più anziani (età mediana [IQR], 78,5 [75,2-83,4] anni, 77,02 [73,89-80,46] anni e 71,59 [64,76-76,06] anni per sorafenib, chemioembolizzazione e seconda resezione o termoablazione, rispettivamente), con un numero mediano di noduli di recidiva inferiore (IQR) (1,00 [1,00-2,00] per sorafenib, 1,00 [1,00-2,00] per chemioembolizzazione e 2,00 [1.00-3.00] per epatectomia reoperatoria o termoablazione). La recidiva extraepatica veniva osservata nel 43,2% dei pazienti (n = 16) per sorafenib come miglior trattamento potenziale, rispetto al 14,6% (n = 89) per seconda resezione o termoablazione come miglior trattamento potenziale e 0% per chemioembolizzazione come miglior trattamento potenziale. Tali profili sono stati quindi utilizzati per costituire un algoritmo su misura per il paziente per la migliore allocazione potenziale del trattamento.
L'algoritmo qui presentato dovrebbe aiutare nell'allocazione pazienti con recidiva di HCC al miglior trattamento potenziale secondo la loro specificità caratteristiche, secondo una gerarchia di trattamento.
Simone Famularo, Matteo Donadon, Federica Cipriani, Federico Fazio, Francesco Ardito, Maurizio Iaria, Pasquale Perri, Simone Conci, Tommaso Dominioni, Quirino Lai, Giuliano La Barba, Stefan Patauner, Sarah Molfino, Paola Germani, Giuseppe Zimmitti, Enrico Pinotti, Matteo Zanello, Luca Fumagalli, Cecilia Ferrari, Maurizio Romano, Antonella Delvecchio, Maria Grazia Valsecchi, Adelmo Antonucci, Fabio Piscaglia, Fabio Farinati, Yoshikuni Kawaguchi, Kiyoshi Hasegawa, Riccardo Memeo, Giacomo Zanus, Guido Griseri, Marco Chiarelli, Elio Jovine, Mauro Zago, Moh’d Abu Hilal, Paola Tarchi, Gian Luca Baiocchi, Antonio Frena, Giorgio Ercolani, Massimo Rossi, Marcello Maestri, Andrea Ruzzenente, Gian Luca Grazi, Raffaele Dalla Valle, Fabrizio Romano, Felice Giuliante, Alessandro Ferrero, Luca Aldrighetti, Davide P. Bernasconi, Guido Torzilli, HE. RC. O. LE. S. Group: Machine Learning Predictive Model to Guide Treatment Allocation for Recurrent Hepatocellular Carcinoma After Surgery. In: JAMA Surgery, 2022, ISSN: 2168-6254.

Abstract

Clear indications on how to select retreatments for recurrent hepatocellular carcinoma (HCC) are still lacking.To create a machine learning predictive model of survival after HCC recurrence to allocate patients to their best potential treatment.Real-life data were obtained from an Italian registry of hepatocellular carcinoma between January 2008 and December 2019 after a median (IQR) follow-up of 27 (12-51) months. External validation was made on data derived by another Italian cohort and a Japanese cohort. Patients who experienced a recurrent HCC after a first surgical approach were included. Patients were profiled, and factors predicting survival after recurrence under different treatments that acted also as treatment effect modifiers were assessed. The model was then fitted individually to identify the best potential treatment. Analysis took place between January and April 2021.Patients were enrolled if treated by reoperative hepatectomy or thermoablation, chemoembolization, or sorafenib.Survival after recurrence was the end point.A total of 701 patients with recurrent HCC were enrolled (mean [SD] age, 71 [9] years; 151 [21.5%] female). Of those, 293 patients (41.8%) received reoperative hepatectomy or thermoablation, 188 (26.8%) received sorafenib, and 220 (31.4%) received chemoembolization. Treatment, age, cirrhosis, number, size, and lobar localization of the recurrent nodules, extrahepatic spread, and time to recurrence were all treatment effect modifiers and survival after recurrence predictors. The area under the receiver operating characteristic curve of the predictive model was 78.5% (95% CI, 71.7%-85.3%) at 5 years after recurrence. According to the model, 611 patients (87.2%) would have benefited from reoperative hepatectomy or thermoablation, 37 (5.2%) from sorafenib, and 53 (7.6%) from chemoembolization in terms of potential survival after recurrence. Compared with patients for which the best potential treatment was reoperative hepatectomy or thermoablation, sorafenib and chemoembolization would be the best potential treatment for older patients (median [IQR] age, 78.5 [75.2-83.4] years, 77.02 [73.89-80.46] years, and 71.59 [64.76-76.06] years for sorafenib, chemoembolization, and reoperative hepatectomy or thermoablation, respectively), with a lower median (IQR) number of multiple recurrent nodules (1.00 [1.00-2.00] for sorafenib, 1.00 [1.00-2.00] for chemoembolization, and 2.00 [1.00-3.00] for reoperative hepatectomy or thermoablation). Extrahepatic recurrence was observed in 43.2% (n = 16) for sorafenib as the best potential treatment vs 14.6% (n = 89) for reoperative hepatectomy or thermoablation as the best potential treatment and 0% for chemoembolization as the best potential treatment. Those profiles were used to constitute a patient-tailored algorithm for the best potential treatment allocation.The herein presented algorithm should help in allocating patients with recurrent HCC to the best potential treatment according to their specific characteristics in a treatment hierarchy fashion.

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