Аннотация
Цель исследования: изучение прогностической роли количественных показателей оценки метаболической активности процесса у пациентов с впервые выявленной диффузной В-крупноклеточной лимфомой (ДВКЛ).
Материал и методы: Материалом для исследования послужили данные 47 пациентов, проходивших обследование и лечение в период 2017-2018 гг. в РНПЦ ОМР им. Н.Н. Александрова по поводу ДВКЛ. Позитронно-эмиссионную томографию с 2-дезокси-[18F]-фтор-глюкозой, совмещенную с компьютерной томографией (18-ФДГ-ПЭТ/КТ) всем пациентам выполняли до начала лечения по стандартной методике. Общий метаболический объем (ОМО) опухоли получали путем суммации всех метаболически активных объемов (порог отсечения 41% SUVmax, ОМО41%SUVmax), фиксировали метаболические объемы наибольшего очага (МОНО41%SUVmax). Конечной точкой исследования являлась выживаемость без прогрессирования (ВБП), для изучения прогностических свойств количественных показателей 18-ФДГ-ПЭТ/КТ применен метод построения ROC-кривых с определением площадей под ними (AUC), оценка потенциального влияния различных факторов на ВБП выполнена с использованием модели пропорциональных рисков Кокса.
Результаты: AUC для ОМО41%SUVmax 0,673 (pauс= 0,04), оптимальная точка разделения соответствовала ОМО41%SUVmax > 600 см3, AUC для МОНО41%SUVmax 0,656 см3 (оптимальная точка разделения > 275 см3). По данным многофакторного анализа независимое прогностическое значение имела только группа прогноза на основе международного прогностического индекса (МПИ), МОНО41%SUVmax продемонстрировал пограничное значение статистической значимости (р=0,057). У пациентов с МПИ 0-2 получена существенная разница в показателе ВБП в зависимости от объема опухолевой нагрузки: 3-летняя ВБП при МОНО41%SUVmax менее 275 см3, составила 89,5±7,0% (медиана выживаемости не достигнута), при МОНО41%SUVmax более 275 см3 3-летняя ВБП была равна 53,8±13,8% (медиана – 17,7 месяца) (р=0,01).
Заключение: МОНО как суррогатный показатель ОМО (наряду с МПИ) позволяет стратифицировать пациентов с ДВКЛ на группы риска прогрессирования после иммунохимиотерапии.
Библиографические ссылки
Coiffier B, Lepage E, Briere J et al. CHOP chemotherapy plus rituximab compared with CHOP alone in elderly patients with diffuse large-B-cell lymphoma // N Engl J Med. 2002;346(4):235–242. doi:10.1056/NEJMoa011795
Susanibar-Adaniya S, Barta SK. Update on diffuse large B cell lymphoma: A review of current data and potential applications on risk stratification and management // Am J Hematol. 2021;96(5):617–629. doi:10.1002/ajh.26151
Crump M. Management of relapsed diffuse large B-cell lymphoma // Hematol Oncol Clin North Am. 2016;30(6):1195–1213. doi:10.1016/j.hoc.2016.07.004
Sehn LH, Donaldson J, Chhanabhai M et al. Introduction of combined CHOP plus rituximab therapy dramatically improved outcome of diffuse large B-cell lymphoma in British Columbia // JCO. 2005;23(22):5027–5033. doi:10.1200/JCO.2005.09.137
Bari A, Marcheselli L, Sacchi S et al. Prognostic models for diffuse large B-cell lymphoma in the rituximab era: a never-ending story // Ann Oncol. 2010;21(7):1486–1491. doi:10.1093/annonc/mdp531
Ruppert AS, Dixon JG, Salles G et al. International prognostic indices in diffuse large B-cell lymphoma: a comparison of IPI, R-IPI, and NCCN-IPI // Blood. 2020;135(23):2041–2048. doi:10.1182/blood.2019002729
Song JL, Wei XL, Zhang YK et al. The prognostic value of the international prognostic index, the national comprehensive cancer network IPI and the age-adjusted IPI in diffuse large B cell lymphoma // Zhonghua Xue Ye Xue Za Zhi. 2018;39(9):739–744. doi:10.3760/cma.j.issn.0253-2727.2018.09.007
Liu Y, Barta SK. Diffuse large B-cell lymphoma: 2019 update on diagnosis, risk stratification, and treatment // Am J Hematol. 2019;94(5):604–616. doi:10.1002/ajh.25460
Boltežar L, Prevodnik VK, Perme MP et al. Comparison of the algorithms classifying the ABC and GCB subtypes in diffuse large B-cell lymphoma // Oncol Lett. 2018;15(5):6903–6912. doi:10.3892/ol.2018.8243
Cho YA, Hyeon J, Lee H et al. MYC single-hit large B-cell lymphoma: clinicopathologic difference from MYC-negative large B-cell lymphoma and MYC double-hit/triple-hit lymphoma // Hum Pathol. 2021;113:9–19. doi:10.1016/j.humpath.2021.03.006
Milgrom SA, Dabaja BS, Mikhaeel NG. Advanced-stage Hodgkin lymphoma: have effective therapy and modern imaging changed the significance of bulky disease? // Leuk Lymphoma. 2021;62(7):1554–1562. doi:10.1080/10428194.2021.1881515
Cheson BD, Fisher RI, Barrington SF et al. Recommendations for initial evaluation, staging, and response assessment of Hodgkin and non-Hodgkin lymphoma: the Lugano classification // JCO. 2014;32(27):3059–3068. doi:10.1200/JCO.2013.54.8800
Tokola S, Kuitunen H, Turpeenniemi-Hujanen T, Kuittinen O. Significance of bulky mass and residual tumor-treated with or without consolidative radiotherapy to the risk of relapse in DLBCL patients // Cancer Med. 2020;9(6):1966–1977. doi:10.1002/cam4.2798
Barrington SF, Mikhaeel NG, Kostakoglu L et al. Role of imaging in the staging and response assessment of lymphoma: consensus of the International Conference on Malignant Lymphomas Imaging Working Group // JCO. 2014;32(27):3048–3058. doi:10.1200/JCO.2013.53.5229
Cheson BD, Ansell S, Schwartz L et al. Refinement of the Lugano Classification lymphoma response criteria in the era of immunomodulatory therapy // Blood. 2016;128(21):2489–2496. doi:10.1182/blood-2016-05-718528
Kostakoglu L, Chauvie S. Metabolic tumor volume metrics in lymphoma // Semin Nucl Med. 2018;48(1):50–66. doi:10.1053/j.semnuclmed.2017.09.005
Guo B, Tan X, Ke Q, Cen H. Prognostic value of baseline metabolic tumor volume and total lesion glycolysis in patients with lymphoma: a meta-analysis // PLoS One. 2019;14:e0210224. doi:10.1371/journal.pone.0210224
Shagera QA, Cheon GJ, Koh Y et al. Prognostic value of metabolic tumour volume on baseline 18F-FDG PET/CT in addition to NCCN-IPI in patients with diffuse large B-cell lymphoma: further stratification of the group with a high-risk NCCN-IPI // Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2019;46(7):1417–1427. doi:10.1007/s00259-019-04309-4
Mikhaeel NG, Smith D, Dunn JT et al. Combination of baseline metabolic tumour volume and early response on PET/CT improves progression-free survival prediction in DLBCL // Eur J Nucl Med Mol Imag. 2016;43(7):1209–1219. doi:10.1007/s00259-016-3315-7
Каленик О.А., Жаврид Э.А, Сачивко Н.В. Возможности интерлейкина-2 в терапии В-клеточных неходжкинских лимфом // Инновационные технологии в медицине. 2016;4(1–2):29–39 [Kalenik VA, Zhavrid EA, Sachivko NV. Possibilities of interleukin-2 in the treatment of B-cell non-Hodgkin's lymphomas // Innovative technologies in medicine. 2016;4(1–2):29–39 (In Russ.)].
Kostakoglu L, Chauvie S. Metabolic tumor volume metrics in lymphoma // Semin Nucl Med. 2018;48(1):50–66. doi:10.1053/j.semnuclmed.2017.09.005
Li C, Tian Y, Shen Y et al. Utility of volumetric metabolic parameters on preoperative FDG PET/CT for predicting tumor lymphovascular invasion in non-small cell lung cancer // AJR Am J Roentgenol. 2021;217(6):1433–1443. doi:10.2214/AJR.21.25814
Rijo-Cedeño J, Mucientes J, Seijas Marcos S et al. Adding value to tumor staging in head and neck cancer: The role of metabolic parameters as prognostic factors // Head Neck. 2021;43(8):2477–2487. doi:10.1002/hed.26725
Song MK, Chung JS, Shin HJ et al. Clinical significance ofmetabolic tumor volume by PET/CT in stages II and III of diffuse large B cell lymphoma without extranodal site involvement // Ann Hematol. 2012;91:697–703. doi:10.1007/s00277-011-1357-2
Esfahani SA, Heidari P, Halpern EF et al. Baseline total lesion glycolysis measured with (18)FFD PET/CT as a predictor of progression-free survival in diffuse large B-cell lymphoma: a pilot study // Am J Nucl Med Mol Imaging. 2013;3:272–81.
Delaby G, Hubaut MA, Morschhauser F et al. Prognostic value of the metabolic bulk volume in patients with diffuse largeB-cell lymphoma on baseline (18)F-FDG PET-CT // Lymphoma. 2020;61(7):1584–1591. doi:10.1080/10428194.2020.1728750
Sasanelli M, Meignan M, Haioun C et al. Pretherapy metabolic tumour volume is an independent predictor of outcome in patients with diffuse large B-cell lymphoma // Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2014;41(11):2017–22. doi:10.1007/s00259-014-2822-7
Boellaard R. Standards for PET image acquisition and quantitative data analysis // J Nucl Med. 2009;50 Suppl 1:11S–20S. doi:10.2967/jnumed.108.057182
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
© АННМО «Вопросы онкологии», Copyright (c) 2022