背景与目的肺大细胞神经内分泌癌(lung large cell neuroendocrine carcinoma,LCNEC)是一种罕见且预后极差的肺恶性肿瘤。目前对LCNEC的研究大多基于回顾性研究,缺乏现实世界的验证。本研究旨在识别独立的危险因素,建立并验证LCNEC预后...背景与目的肺大细胞神经内分泌癌(lung large cell neuroendocrine carcinoma,LCNEC)是一种罕见且预后极差的肺恶性肿瘤。目前对LCNEC的研究大多基于回顾性研究,缺乏现实世界的验证。本研究旨在识别独立的危险因素,建立并验证LCNEC预后的预测模型。方法从2010至2015年监测、流行病学和结果数据库(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)和我科2016至2020年住院患者中提取患者资料。采用Kaplan-Meier法评估总生存期(overall survival,OS)。OS被定义为患者从确诊到死亡或最后一次随访时间。单因素Cov回归分析和多因素Cox回归分析确定显著的预后因素。从而构建预测LCNEC预后的Nomogram。结果共纳入1892例LCNEC患者,分为训练队列(n=1288)和两个验证队列(n=552,n=52)。单因素Cox回归分析显示年龄、性别、肿瘤原发部位、偏侧、肿瘤原发灶-淋巴结-转移(tumor-node-metastasis,TNM)各分期、手术、放疗可影响LCNEC的预后(P<0.05),多因素Cox分析显示年龄、性别、肿瘤原发部位、T分期、N分期、M分期、手术、放疗是LCNEC患者预后的独立危险因素(P<0.05)。校准曲线和一致性指数(内部:0.744±0.015;外部:0.763±0.020、0.832±0.055)显示模型预测性能良好。结论年龄≥65岁、男性、TNM分期晚、未经过手术或放疗的患者预后不佳。列线图可以对患者的个性化临床决策提供一定的参考。展开更多
精准医学的发展正在改变癌症的诊疗方式,分子靶点的不断探索及新的药物和疗效数据涌现,为癌症患者带来生机。肺大细胞神经内分泌癌(large cell neuroendocrine carcinoma of the lung,LCNEC)是相对罕见的肿瘤,也在精准医学的蓬勃发展中...精准医学的发展正在改变癌症的诊疗方式,分子靶点的不断探索及新的药物和疗效数据涌现,为癌症患者带来生机。肺大细胞神经内分泌癌(large cell neuroendocrine carcinoma of the lung,LCNEC)是相对罕见的肿瘤,也在精准医学的蓬勃发展中迎来曙光。近年来,基因组和转录组分析揭示了LCNEC的不同亚型,为个性化的治疗带来希望。在靶向治疗方面,已有关于LCNEC携带EGFR、ALK、BRAF V600E突变位点的患者从靶向治疗中获益的报道,PI3K-AKT-MTOR通路、BDNF/TrkB信号通路的探索及抗体偶联物(antibody-drug conjugate,ADC)药物研究为LCNEC靶向治疗提供了新方向。免疫治疗方面,程序性死亡受体-1(programmed cell death protein-1,PD-1)及其配体(programmed cell death protein-ligand 1,PD-L1)抑制剂、PD-1/细胞毒性T淋巴细胞相关抗原(cytotoxic T lymphocyte antigen 4,CTLA-4)双抗在LCNEC中的应用已有研究,在后线缺乏治疗方案时,可考虑选择免疫治疗。尽管有关LCNEC患者应用免疫治疗及靶向治疗获得长期生存获益的病例被持续报道,但仍有待前瞻性及大样本研究确定其在LCNEC中的治疗价值。展开更多
目的基于监测、流行病学和结果数据库(Surveillance, Epidemiology, and End Results,SEER),分析肺大细胞神经内分泌癌(pulmonary large cell neuroendocrine carcinoma, PLCNEC)的临床特征和患者生存情况,建立预后模型。方法从SEER数...目的基于监测、流行病学和结果数据库(Surveillance, Epidemiology, and End Results,SEER),分析肺大细胞神经内分泌癌(pulmonary large cell neuroendocrine carcinoma, PLCNEC)的临床特征和患者生存情况,建立预后模型。方法从SEER数据库中收集2004-2013年诊断为PLCNEC的患者1 656例,描述其基本临床特征,通过Kaplan-Meier法绘制生存曲线并进行生存分析。使用Cox比例风险模型探索与总生存期(overall survival,OS)相关的临床特征,并建立可视化的预测患者预后的列线图(nomogram)模型,通过重复抽样对模型进行验证。结果 1 656例PLCNEC患者中,男性(55.37%)和诊断年龄≥65岁(52.05%)居多,以白种人(84.12%)为主;40.94%做过手术治疗,37.80%做过放疗,51.93%做过化疗。生存分析发现:患者中位生存期为11个月,1年生存率为46.5%。Cox比例风险模型多因素分析发现:女性、黑种人及其他种族、手术治疗、放疗及化疗为保护因素,而年龄≥65岁,肿瘤长径增大,肿瘤向邻近组织、区域淋巴结及远处扩散为危害因素,肿瘤部位对生存影响无明显差异。利用上述与OS相关的临床特征,建立可视化列线图模型,可通过基本临床特征来预测PLCNEC患者的1年生存率。重复抽样验证发现该模型1年生存率预测值与实际值一致性较好(C-index为0.76)。结论 PLCNEC患者中位OS为11个月,1年生存率为46.5%;性别、诊断年龄、种族、基线肿瘤长径、肿瘤扩散、手术治疗、放射治疗及化疗等临床特征与PLCNEC生存预后相关;成功建立可视化列线图模型,可预测PLCNEC患者1年生存率。展开更多
文摘背景与目的肺大细胞神经内分泌癌(lung large cell neuroendocrine carcinoma,LCNEC)是一种罕见且预后极差的肺恶性肿瘤。目前对LCNEC的研究大多基于回顾性研究,缺乏现实世界的验证。本研究旨在识别独立的危险因素,建立并验证LCNEC预后的预测模型。方法从2010至2015年监测、流行病学和结果数据库(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)和我科2016至2020年住院患者中提取患者资料。采用Kaplan-Meier法评估总生存期(overall survival,OS)。OS被定义为患者从确诊到死亡或最后一次随访时间。单因素Cov回归分析和多因素Cox回归分析确定显著的预后因素。从而构建预测LCNEC预后的Nomogram。结果共纳入1892例LCNEC患者,分为训练队列(n=1288)和两个验证队列(n=552,n=52)。单因素Cox回归分析显示年龄、性别、肿瘤原发部位、偏侧、肿瘤原发灶-淋巴结-转移(tumor-node-metastasis,TNM)各分期、手术、放疗可影响LCNEC的预后(P<0.05),多因素Cox分析显示年龄、性别、肿瘤原发部位、T分期、N分期、M分期、手术、放疗是LCNEC患者预后的独立危险因素(P<0.05)。校准曲线和一致性指数(内部:0.744±0.015;外部:0.763±0.020、0.832±0.055)显示模型预测性能良好。结论年龄≥65岁、男性、TNM分期晚、未经过手术或放疗的患者预后不佳。列线图可以对患者的个性化临床决策提供一定的参考。
文摘精准医学的发展正在改变癌症的诊疗方式,分子靶点的不断探索及新的药物和疗效数据涌现,为癌症患者带来生机。肺大细胞神经内分泌癌(large cell neuroendocrine carcinoma of the lung,LCNEC)是相对罕见的肿瘤,也在精准医学的蓬勃发展中迎来曙光。近年来,基因组和转录组分析揭示了LCNEC的不同亚型,为个性化的治疗带来希望。在靶向治疗方面,已有关于LCNEC携带EGFR、ALK、BRAF V600E突变位点的患者从靶向治疗中获益的报道,PI3K-AKT-MTOR通路、BDNF/TrkB信号通路的探索及抗体偶联物(antibody-drug conjugate,ADC)药物研究为LCNEC靶向治疗提供了新方向。免疫治疗方面,程序性死亡受体-1(programmed cell death protein-1,PD-1)及其配体(programmed cell death protein-ligand 1,PD-L1)抑制剂、PD-1/细胞毒性T淋巴细胞相关抗原(cytotoxic T lymphocyte antigen 4,CTLA-4)双抗在LCNEC中的应用已有研究,在后线缺乏治疗方案时,可考虑选择免疫治疗。尽管有关LCNEC患者应用免疫治疗及靶向治疗获得长期生存获益的病例被持续报道,但仍有待前瞻性及大样本研究确定其在LCNEC中的治疗价值。
文摘目的基于监测、流行病学和结果数据库(Surveillance, Epidemiology, and End Results,SEER),分析肺大细胞神经内分泌癌(pulmonary large cell neuroendocrine carcinoma, PLCNEC)的临床特征和患者生存情况,建立预后模型。方法从SEER数据库中收集2004-2013年诊断为PLCNEC的患者1 656例,描述其基本临床特征,通过Kaplan-Meier法绘制生存曲线并进行生存分析。使用Cox比例风险模型探索与总生存期(overall survival,OS)相关的临床特征,并建立可视化的预测患者预后的列线图(nomogram)模型,通过重复抽样对模型进行验证。结果 1 656例PLCNEC患者中,男性(55.37%)和诊断年龄≥65岁(52.05%)居多,以白种人(84.12%)为主;40.94%做过手术治疗,37.80%做过放疗,51.93%做过化疗。生存分析发现:患者中位生存期为11个月,1年生存率为46.5%。Cox比例风险模型多因素分析发现:女性、黑种人及其他种族、手术治疗、放疗及化疗为保护因素,而年龄≥65岁,肿瘤长径增大,肿瘤向邻近组织、区域淋巴结及远处扩散为危害因素,肿瘤部位对生存影响无明显差异。利用上述与OS相关的临床特征,建立可视化列线图模型,可通过基本临床特征来预测PLCNEC患者的1年生存率。重复抽样验证发现该模型1年生存率预测值与实际值一致性较好(C-index为0.76)。结论 PLCNEC患者中位OS为11个月,1年生存率为46.5%;性别、诊断年龄、种族、基线肿瘤长径、肿瘤扩散、手术治疗、放射治疗及化疗等临床特征与PLCNEC生存预后相关;成功建立可视化列线图模型,可预测PLCNEC患者1年生存率。
