利妥昔单抗联合CHOP方案治疗原发性乳腺淋巴瘤的疗效分析

目的 分析原发性乳腺淋巴瘤(PBL)的临床病理学特征并探讨利妥昔单抗对其预后的影响。方法 回顾性分析2000年1月1日-2020年1月31日中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院收治的65例PBL患者的临床病理特征及利妥昔单抗的治疗效果,根据治疗方法的不同分为CHOP组[n=41,采用CHOP方案(环磷酰胺+表阿霉素+长春新碱+泼尼松)]与RCHOP组[n=24,采用利妥昔单抗联合CHOP方案]。采用门诊复查、电话方式随访,随访至患者死亡或截至2022年1月31日,通过单因素和多因素logistic回归分析PBL患者的预后影响因素。结果 共纳入65例PBL患者,均为女性,发病年龄57(23,86)岁,肿瘤大小为2.8(0.4,5.3) cm,随访时间为4.3(0.7,21.8)年。两组Ki-67表达情况差异有统计学意义(P=0.043),其他临床病理特征及治疗方案无明显差异(P>0.05)。65例PBL患者5年、10年总生存率分别为93.4%、87.9%,无进展生存率分别为88.2%、79.6%;中枢神经系统复发率为4.6%。Kaplan-Meier生存分析显示,CHOP组和RCHOP组5年总生存率分别为93.8%、92.9%(P=0.733),5年无进展生存率分别为89.9%、92.9%(P=0.897)。多因素logistic回归分析显示,国际预后指数(IPI)评分和β2微球蛋白水平是影响总生存的独立危险因素(P<0.05)。结论 PBL无特殊临床表现,确诊主要依靠组织病理学检查和免疫表型,根治性手术切除并不能改善患者的预后,其治疗应采用以足疗程化疗为主的综合治疗;PBL患者是否接受利妥昔单抗治疗与生存获益无关。

大数据时代乳腺癌精准诊疗模式现状研究

大数据是计算机领域萌发的一个新概念,之后逐渐延伸至医学科学领域。在医学研究中,分子生物学、生物信息学、基因组学、代谢组学等学科的联系越来越密切,大数据研究可以有效促进学科交叉融合,使医学科学研究快速发展,从而提高疾病的治疗效率。在肿瘤诊疗模式中,肿瘤大数据的应用从医学研究和临床决策等方面促进了肿瘤诊疗模式的转变,使肿瘤的监测、预测、诊断和治疗模式产生了重大革新。肿瘤临床数据包含病例资料、医学影像资料、临床检验结果等多种类型,具有多源异构、多模高维的特点,传统的数据分析技术难以满足实际需求。

基于SEER数据库分析30岁以下乳腺癌患者的临床特征、生存情况及预后因素

目的分析30岁以下乳腺癌患者的临床特征、生存情况及预后因素。方法应用美国国立癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库检索并筛选出2010—2015年确诊的1903例30岁以下女性乳腺癌患者,分析其临床特征,采用Kaplan-Meier生存曲线分析乳腺癌患者总生存(OS)和乳腺癌特异性生存(BCSS)情况,采用Cox比例风险模型分析30岁以下乳腺癌患者预后的影响因素。结果1903例患者中,13~25岁457例,26~29岁1446例。13~25岁患者中人类表皮生长因子受体2(HER2)突变比例更高。中位随访时间为54个月,30岁以下乳腺癌患者的5年OS率和5年BCSS率分别为82.5%和83.9%。多因素Cox比例风险回归分析结果显示,年龄、T分期、N分期、M分期、手术方式、重建手术、放疗、化疗、雌激素受体(ER)表达情况、HER2表达情况以及分子分型均是30岁以下乳腺癌患者OS的独立影响因素(P﹤0.05),年龄、T分期、N分期、M分期、手术方式、放疗、化疗、HER2表达情况均是30岁以下乳腺癌患者BCSS的独立影响因素(P﹤0.05)。结论30岁以下乳腺癌患者具有独特的临床特征,ER、HER2、分子分型有助于评估预后。