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Überlebenswahrscheinlichkeit

Prognostischer Test für Frauen mit Brustkrebs

Modelle zur Vorhersage der Überlebenswahrscheinlichkeit von Brustkrebspatientinnen gewinnen immer stärker an Bedeutung. Nicht zuletzt dienen sie zur Entscheidungsfindung, wie aggressiv Brusttumore zu behandeln sind, da Lebensqualität und Lebenserwartung der Patientinnen eng mit der notwendigen Behandlung verknüpft sind.
Theo Dingermann
08.10.2020  08:00 Uhr

Brustkrebs gilt nach wie vor weltweit als die häufigste krebsbedingte Todesursache unter Frauen. In Bezug auf Inzidenz und Mortalität ist die globale Belastung durch Brustkrebs groß und nimmt in mehreren Ländern immer noch zu. Um die Lebensqualität und die Lebenserwartung von Patientinnen mit Brustkrebs weiter zu optimieren, sind zuverlässige Prognosemodelle extrem hilfreich.

Ein solches Modell haben nun Dai Zhang und Kollegen vom College of Medicine der Zhejiang Universität in Hangzhou, China, in einer prognostischen Studie untersucht. Die Forscher ermittelten, inwieweit der Test auf Basis der Expression von acht DNA-Reparaturgenen in der Lage ist, zuverlässige Vorhersagen zum Drei- beziehungsweise Fünf-Jahres-Überleben zu machen.

Für ihre Arbeit, deren Ergebnisse jetzt in »JAMA Network Open« publiziert wurden, verwendeten die Wissenschaftler Stichproben von 1096 Brustkrebspatientinnen in einem mittleren Alter von 59,6 Jahren. Diese Proben analysierten sie hinsichtlich der Expression der acht DNA-Reparaturgene MDC1, RPA3, MED17, DDB2, SFPQ, XRCC4, CYP19A1 und PARP3.

Gute Vorhersagegenauigkeit

Die Signatur aus der Expression dieser acht Gene wies eine gute Vorhersagegenauigkeit auf. In der Trainingskohorte betrugen die Flächen unter der Kurve (AUC) 0,708 für das Drei-Jahres-Überleben und 0,704 für das Fünf-Jahres-Überleben. In der Validierungskohorte mit zwei Datensätzen betrugen die AUC 0,717 für das Drei-Jahres-Überleben und 0,772 für das Fünf-Jahres-Überleben für den ersten Datensatz und 0,691 für das Drei-Jahres-Überleben und 0,718 für das Fünf-Jahres-Überleben für den zweiten Datensatz.

Die Autoren weisen selbstkritisch auch auf Limitationen ihrer Studie hin. So räumen sie ein, dass für die Validierung ihrer Ergebnisse große multizentrische Kohorten erforderlich sind. Darüber hinaus müssen präzise und rigorose Grundexperimente durchgeführt werden, um die hier erhaltenen bioinformatischen Ergebnisse weiter zu bestätigen.

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