Cancer UrologyCancer UrologyОнкоурология1726-97761996-1812Publishing House ABV Press151710.17650/1726-9776-2021-17-4-100-110DIAGNOSIS AND TREATMENT OF URINARY SYSTEM TUMORS. PROSTATE CANCERДИАГНОСТИКА И ЛЕЧЕНИЕ ОПУХОЛЕЙ МОЧЕПОЛОВОЙ СИСТЕМЫ. Рак предстательной железыNomograms for predicting the risk of biochemical recurrence in patients with prostate cancer after surgeryНомограммы для прогнозирования вероятности развития биохимического рецидива у больных раком предстательной железы после проведенного хирургического леченияhttps://orcid.org/0000-0002-4171-6211NyushkoK. M.НюшкоК. М.
Russian Federation

Kirill M. Nyushko.

3 2nd Botkinskiy Proezd, Moscow 125284; 11 Volokolamskoe Shosse, Moscow 125080.

Нюшко Кирилл Михайлович.

125284 Москва, 2-й Боткинский проезд, 3; 125080 Москва, Волоколамское шоссе, 11.

Kirandja@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7280-2553PerepukhovV. M.ПерепуховВ. М.
Russian Federation

3 2nd Botkinskiy Proezd, Moscow 125284.

Перепухов Владимир Максимович.

125284 Москва, 2-й Боткинский проезд, 3.

Kirandja@yandex.ruGavrilovaV. D.ГавриловаВ. Д.
Russian Federation

11 Gagarina St., Orenburg 460021.

Гаврилова Виктория Денисовна.

460021 Оренбург, проспект Гагарина, 11.

Kirandja@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3398-4128AlekseevB. Ya.АлексеевБ. Я.
Russian Federation

3 2nd Botkinskiy Proezd, Moscow 125284; 11 Volokolamskoe Shosse, Moscow 125080.

Алексеев Борис Яковлевич.

125284 Москва, 2-й Боткинский проезд, 3; 125080 Москва, Волоколамское шоссе, 11.

Kirandja@yandex.ruNational Medical Research Radiological Center, Ministry of Health of RussiaНациональный медицинский исследовательский центр радиологии» Минздрава РоссииMedical Institute of Continuing Education, Moscow State University of Food ProductionМедицинский институт непрерывного образования ФГБОУ ВО «Московский государственный университет пищевых производств»National Medical Research Radiological Center, Ministry of Health of RussiaНациональный медицинский исследовательский центр радиологии Минздрава РоссииOrenburg Regional Clinical Oncology DispensaryОренбургский областной клинический онкологический диспансер1012202117410011010112021131220212021https://oncourology.abvpress.ru/oncur/article/view/1517

Background. Prostate cancer (PCa) patients often develop recurrent disease after radical surgery. A tool that can accurately predict the risk of disease progression in the population of Russian patients will be very helpful to choose an optimal treatment strategy and prevent possible recurrence.

Objective: to analyze preoperative and postoperative prognostic factors for PCa progression and identify the most significant of them.

Materials and methods. This study included 2,255 patients with localized and locally advanced PCa who underwent radical surgery. We constructed nomograms for predicting the risk of disease progression after surgery using mathematical models.

Results. We created nomograms for predicting the risk of biochemical recurrence and probability of relapse-free survival by the level of prostate specific antigen (PSA) in patients with no lymph node metastases (pN0) according to the results of morphological examination and in patients with lymph node metastases (pN1). The accuracy of nomograms reached 71 % (area under the ROC curve (AUC) 0.7119) and 76 % (AUC 0.7617), respectively.

Conclusion. The nomograms demonstrated high accuracy of prognosis and can be used in the population of Russian patients.

Введение. Рак предстательной железы - заболевание, после радикального хирургического лечения которого нередко возникают рецидивы. Для подбора дальнейшей тактики лечения и предотвращения возможного рецидива необходим инструмент, который с высокой точностью поможет спрогнозировать риск прогрессирования заболевания у российской популяции пациентов.

Цель исследования - провести статистический анализ пред- и послеоперационных факторов прогноза, влияющих на прогрессирование рака предстательной железы, отобрать наиболее значимые факторы.

Материалы и методы. В исследование были включены 2255 пациентов с клинически локализованным и местно-распространенным раком предстательной железы, которым выполнено радикальное хирургическое лечение. С помощью математических моделей рассчитаны и построены номограммы, прогнозирующие риск прогрессирования заболевания после хирургического лечения.

Результаты. Созданы номограммы для прогнозирования вероятности развития биохимического рецидива и безрецидивной выживаемости по уровню простатического специфического антигена у больных с отсутствием метастазов в лимфатических узлах (pN0) по результатам планового морфологического исследования и у пациентов с наличием метастазов в лимфатических узлах (pN1) с точностью прогноза 71 % (площадь под ROC-кривой (AUC) 0,7119) и 76 % (AUC 0,7617) соответственно.

Заключение. Полученные номограммы обладают высокой точностью прогноза и могут использоваться для российской популяции пациентов.

nomogramprostate cancerbiochemical recurrenceprognosisPSA relapse-free survivalmathematical modelassessment of risks of disease progressionномограммарак предстательной железыбиохимический рецидивпрогнозированиеПСА-без-рецидивная выживаемостьматематическая модельоценка рисков прогрессирования заболеванияSung H., Ferlay J., Siegel R.L. et al. Global cancer statistics 2020: GLOBOCA Nestimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin 2021;71(3):209-49. DOI: 10.3322/caac.21660.Bill-Axelson A., Holmberg L., Garmo H. et al. Radical prostatectomy or watchful waiting in prostate cancer - 29-year follow-up. N Engl J Med 2018;379(24):2319-29. DOI: 10.1056/NEJMoa1807801.Wilt T.J., Jones K.M., Barry M.J. et al. Follow-up of prostatectomy versus observation for early prostate cancer. N Engl J Med 2017;377(2):132-42. DOI: 10.1056/NEJMoa1615869.Hamdy F.C., Donovan J.L., Lane J.A. et al. 10-year outcomes after monitoring, surgery, or radiotherapy for localized prostate cancer. N Engl J Med 2016;375(15):1415-24. DOI: 10.1056/NEJMoa1606220.Hegarty J., Beirne P.V., Walsh E. et al. Radical prostatectomy versus watchful waiting for prostate cancer. Cochrane Database Syst Rev 2010;(11):CD006590. DOI: 10.1002/14651858.CD006590.pub2.D'Amico A.V., Whittington R., Malko-wicz S.B. et al. Biochemical outcome after radical prostatectomy, external beam radiation therapy, or interstitial radiation therapy for clinically localized prostate cancer. JAMA 1998;280(11):969-74. DOI: 10.1001/jama.280.11.969.Partin A.W., Kattan M.W., Subong E.N.P. et al. Combination of prostate-specific antigen, clinical stage, and Gleason score to predict pathologic stage of localized prostate cancer: a multi-institutional update. JAMA 1997;277(18):1445-51.Kattan M.W., Eastham J.A., Stapleton A.M. et. al. A preoperative nomogram for disease recurrence following radical prostatectomy for prostate cancer. J Natl Cancer Inst 1998;90(10):766-71. DOI: 10.1093/jnci/90.10.766.Kattan M.W., Eastham J.A., Wheeler T.M. et al. Counseling men with prostate cancer: a nomogram for predicting the presence of small, moderately differentiated, confined tumors. J Urol 2003;170(5):1792-7. DOI: 10.1097/01.ju.0000091806.70171.41.Kattan M.W., Wheeler T.M., Scardino P.T. Postoperative nomogram for disease recurrence after radical prostatectomy for prostate cancer. Clin Oncol 1999;17(5):1499-507. DOI: 10.1200/JCO.1999.17.5.1499.Jared M., Raymond E., O'Callaghan M.E. et al. Optimum tools for predicting clinical outcomes in prostate cancer patients undergoing radical prostatectomy: a systematic review of prognostic accuracy and validity. Clin Genitourin Cancer 2017;15(5):e827-34. DOI: 10.1016/j.clgc.2017.06.001.Cooperberg M.R., Hilton J.F., Carroll P.R. The CAPRA-S score: a straightforward tool for improved prediction of outcomes after radical prostatectomy. Cancer 2011;117(22):5039-46. DOI: 10.1002/cncr.26169.Stephenson A.J., Scardino P.T., Eastham J.A. et al. Postoperative nomogram predicting the 10-year probability of prostate cancer recurrence after radical prostatectomy. J Clin Oncol 2005;23(28):7005-12. DOI: 10.1200/JCO.2005.01.867.Kattan M.W., Vickers A.J., Yu C. et al. Preoperative and postoperative nomograms incorporating surgeon experience for clinically localized prostate cancer. Cancer 2009;115(5):1005-10. DOI: 10.1002/cncr.24083.Schroeck F.R., Sun L., Freedland S.J. et al. Race and prostate weight as independent predictors for biochemical recurrence after radical prostatectomy. Prostate Cancer Prostatic Dis 2008;1(4)1:371-6. DOI: 10.1038/pcan.2008.18.Chun F.K.H., Graefen M., Briganti A. et al. Initial biopsy outcome prediction -head-to-head comparison of a logistic regression-based nomogram versus artificial neural network. Eur Urol 2007;51(5):1236-43. DOI: 10.1016/j.eururo.2006.07.021.Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., Michel V. Scikit-learn: machine learning in python. JMLR 2011;12:2825-30.CamDavidsonPilon/lifelines: v0.21.0. (2019) Available at: https://doi.org/10.5281/ZENODO.2638135.Therneau T.M., Lumley T., Atkinson E., Crowson C. A Package for Survival Analysis in R. R package version 3.2-11. (2021). Available at: https://CRAN.R-project.org/package=survival.Therneau T.M., Grambsch P.M. Modeling survival data: extending the Cox model. New York: Springer, 2000.Venables W.N., Ripley B.D. Modern applied statistics with S. Fourth edition. New York: Springer, 2002. Available at: https://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS4/.Fox J., Weisberg S. An R companion to applied regression. Third edition. Sage Publications, 2019 Available at: https://socialsciences.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion/.Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. New York: Springer, 2016. Available at: https://ggplot2.tidyverse.org.Zhang Z., Kattan M.W. Drawing Nomograms with R: applications to categorical outcome and survival data. Ann Transl Med 2017;5(10):211. DOI: 10.21037/atm.2017.04.01.