Guzy przysadki mózgowej – Rokowania, prognozy i postęp choroby

Guzy przysadki mózgowej
Rokowania, prognozy i postęp choroby

Guzy przysadki mózgowej stanowią zróżnicowaną grupę nowotworów, których rokowanie zależy od wielu czynników, takich jak rozmiar guza, typ histologiczny, status funkcjonalny oraz stopień resekcji. Makrogruczolaki o średnicy ≥1 cm wykazują gorsze rokowanie (OR=0,381, 95% CI 0,212-0,685) i wyższe ryzyko nawrotu (OR=2,68, 95% CI 1,55-4,62) w porównaniu z mikrogruczolakami. Całkowita resekcja guza (GTR) jest silnym pozytywnym predyktorem remisji pooperacyjnej (OR=4,245, 95% CI 2,525-7,137). Funkcjonalne guzy, zwłaszcza mieszane GH/PRL (OR=0,067, 95% CI 0,007-0,665) i mammosomatotropowe (OR=0,113, 95% CI 0,013-0,977), mają gorsze rokowanie. Niestabilność genomu w guzach laktotropowych zwiększa ryzyko nawrotu (OR=1,2, p=0,02). Młodszy wiek (<40 lat) wiąże się z wyższym ryzykiem nawrotu (OR=0,2, 95% CI 0,10-0,39), a płeć męska jest negatywnym predyktorem remisji (OR=0,507, 95% CI 0,310-0,829). Wskaźniki przeżycia są zadowalające, z 5-letnim względnym przeżyciem na poziomie 64% oraz 3-, 5- i 10-letnim przeżyciem odpowiednio 94,3%, 91,3% i 83,1%.

Wprowadzenie do prognozowania w guzach przysadki mózgowej

Guzy przysadki mózgowej stanowią heterogenną grupę nowotworów, których rokowanie zależy od wielu czynników, w tym rozmiaru guza, typu histologicznego, statusu funkcjonalnego oraz zastosowanego leczenia. Przewidywanie rokowania u pacjentów z guzami przysadki mózgowej jest złożonym procesem wymagającym uwzględnienia wszystkich aspektów klinicznych i patologicznych dla sformułowania indywidualnej prognozy ¹². Pomimo że większość guzów przysadki ma charakter łagodny, ich leczenie oraz prognozowanie długoterminowych wyników pozostaje wyzwaniem dla klinicystów ³.

Czynniki wpływające na rokowanie

Rozmiar guza i inwazyjność

Rozmiar guza jest jednym z kluczowych czynników prognostycznych. Duże guzy przysadki mózgowej (makrogruczolaki o średnicy ≥1 cm) mają gorsze rokowanie niż małe guzy (mikrogruczolaki o średnicy <1 cm), gdyż częściej naciekają sąsiednie struktury i trudniej je całkowicie usunąć ¹. Badania wykazały, że makrogruczolaki (OR=0,381, 95% CI 0,212-0,685) oraz zwiększająca się wielkość guza (OR 0,963, 95% CI 0,933-0,995) są negatywnymi predyktorami remisji pooperacyjnej ⁴.

Analiza wieloczynnikowa potwierdziła, że objętość guza ma dodatnią korelację z ryzykiem nawrotu guza. W porównaniu z pacjentami z makrogruczolakami, pacjenci z olbrzymimi gruczolakami są bardziej skłonni do nawrotu guza (OR=2,68, 95% CI=1,55 do 4,62) ⁵. Dodatkowo, stopień resekcji guza jest kluczowym czynnikiem prognostycznym – całkowita resekcja guza (GTR) jest pozytywnym predyktorem remisji pooperacyjnej (OR 4,245, 95% CI 2,525-7,137) ⁴.

Status funkcjonalny guza

Guzy przysadki mózgowej dzielą się na funkcjonalne (wydzielające hormony) i niefunkcjonalne. Funkcjonalne guzy przysadki mózgowej, które nadal wytwarzają zbyt wiele hormonów nawet po leczeniu, mają mniej korzystne rokowanie. Nadmiar hormonów może powodować objawy i problemy zdrowotne, które mogą być trudne do opanowania ¹.

W jednym z badań wykazano, że 66,6% pacjentów z funkcjonalnymi gruczolakami przysadki osiągnęło pooperacyjną remisję choroby ⁴. W przypadku niefunkcjonalnych gruczolaków przysadki (NFPA), nawroty dotyczą około 18% pacjentów, podczas gdy w przypadku prolaktinoma nawroty występują u około 25% pacjentów ⁶.

Typ histologiczny guza

Gruczolaki wydzielające gonadotropiny lub somatotropinę korelują pozytywnie z udanymi interwencjami chirurgicznymi ⁷. Z kolei mieszane guzy GH/PRL (OR 0,067, 95% CI 0,007-0,665) oraz gruczolaki mammosomatotropowe (MSAs) (OR 0,113, 95% CI 0,013-0,977) są negatywnymi predyktorami pooperacyjnej remisji choroby ⁴.

W przypadku guzów typu lactotropowego, niestabilność genomu, szczególnie ilość zysków genomowych, znacząco przewiduje nawrót niezależnie od inwazyjności i proliferacji (p=0,02, OR=1,2) ⁸⁹. Te guzy wykazywały wysoki stopień alteracji genomowej, a ilość zmienionego genomu była związana z gorszym rokowaniem ¹⁰.

Czynniki demograficzne i choroby współistniejące

Wiek pacjenta jest istotnym czynnikiem prognostycznym. Analizy wskazują, że skłonność do nawrotu zmniejsza się wraz z wiekiem, a pacjenci poniżej 40 roku życia są bardziej narażeni na nawrót w porównaniu z osobami w wieku od 40 do 60 lat (OR=0,2, 95% CI=0,10 do 0,39) ¹¹. Młodszy wiek wiąże się również z lepszym ogólnym przeżyciem ¹².

Płeć pacjenta także wpływa na rokowanie. Mężczyźni mają gorsze rokowanie w porównaniu z kobietami (OR 0,507, 95% CI 0,310-0,829) ⁴¹². Dodatkowo, mężczyźni mają większe ryzyko rozwoju nowych klinicznie istotnych niewydolności przysadki po chirurgii endoskopowej przezklinowej (OR 3,3, CI95% 1,3-8,1, p=0,01) ⁷.

Rokowanie jest gorsze, gdy pacjent ma dodatkowe problemy zdrowotne wraz z guzem przysadki mózgowej. Problemy zdrowotne, które mogą powodować gorsze rokowanie, obejmują: nadciśnienie tętnicze, cukrzycę, problemy z sercem oraz problemy z układem oddechowym ¹³.

Systemy klasyfikacyjne i prognostyczne

Skala Pit-SCHEME

W celu przewidywania remisji choroby po zabiegu chirurgicznym u pacjentów z funkcjonalnymi gruczolakami przysadki opracowano skalę Pit-SCHEME. Wykazano, że wynik ≥ 6 punktów w tej skali jest predyktorem remisji choroby (czułość: 0,858, LR+2,88). W analizowanej kohorcie pacjenci z wynikiem Pit-SCHEME ≥ 6 mieli wskaźnik remisji wynoszący 85,2% ¹⁴.

System PiTCon

Opracowano również system punktacji PiTCon do przewidywania konsystencji gruczolaków przysadki. Konsystencja guza przysadki może być oceniona przedoperacyjnie na podstawie cech klinicznych i radiologicznych. System ten może lepiej pokierować neurochirurgów w podejmowaniu decyzji klinicznych i ocenie ryzyka chirurgicznego oraz pomóc w określeniu i opisaniu rokowania pacjenta ¹⁵.

Klasyfikacja WHO 2022

Klasyfikacja WHO z 2022 roku wprowadziła kilka kluczowych zmian w podejściu do prognozowania guzów przysadki. Zakwestionowano pooperacyjną wartość predykcyjną Ki67, liczby mitoz i p53. Podkreślono również prognostyczne znaczenie inwazyjności guza, całkowitej resekcji i pooperacyjnego tempa wzrostu ¹⁶.

Modele oparte na uczeniu maszynowym

Coraz częściej stosuje się modele uczenia maszynowego do przewidywania wyników po operacji gruczolaków przysadki. Badania wykazały, że wczesne wyniki operacji gruczolaków przysadki można przewidzieć z 87% dokładnością przy użyciu podejścia uczenia maszynowego ¹⁷. Te wyniki dostarczają informacji o tym, jak modelowanie predykcyjne z wykorzystaniem uczenia maszynowego może być wykorzystane do poprawy okołooperacyjnego postępowania z pacjentami z gruczolakami przysadki.

Statystyki przeżycia i wskaźniki prognostyczne

Ogólne wskaźniki przeżycia

Według statystyk amerykańskich, 5-letnie względne przeżycie dla raka przysadki mózgowej wynosi 64%. Oznacza to, że średnio osoby z diagnozą raka przysadki mózgowej mają 64% szans na przeżycie co najmniej 5 lat po diagnozie w porównaniu z populacją ogólną ².

W innym badaniu wskaźniki ogólnego przeżycia po 3, 5 i 10 latach wynosiły odpowiednio 94,3%, 91,3% i 83,1% ¹⁸. Te statystyki potwierdzają, że gruczolaki przysadki mają zadowalające długoterminowe rokowanie.

Wskaźniki nawrotów

Wskaźniki nawrotu/przetrwania choroby różnią się w zależności od typu guza, występując nawet u dwóch trzecich wszystkich przypadków, przy czym wyższe są w przypadku SCO (66%) niż w przypadku pituicytoma (44%) ¹⁹.

Nawracająca/przetrwała choroba po operacji jest determinowana przez większy rozmiar guza na początku i czas obserwacji. Uzasadnia to intensywny i długoterminowy nadzór u tych pacjentów ¹⁹.

Czynniki wpływające na przeżycie

W analizie regresji wieloczynnikowej, czynniki związane z przedłużonym przeżyciem obejmowały typowego gruczolaka, młodszy wiek i mniejszy rozmiar guza. Natomiast pacjenci rasy czarnej i płci męskiej mieli gorsze ogólne przeżycie ¹⁸.

Krzywe przeżycia Kaplana-Meiera wykazały, że pacjenci z młodszym wiekiem, mniejszym rozmiarem guza lub ci, u których zdiagnozowano typowego gruczolaka, doświadczyli poprawy ogólnego przeżycia ¹².

Prognostyczne znaczenie charakterystyki morfologicznej 3D guzów przysadki

Trójwymiarowe cechy geometryczne i morfologiczne stanowią istotne niezależne czynniki prognostyczne dla resekcji guza przysadki i powinny być brane pod uwagę w planowaniu przedoperacyjnym, aby umożliwić dokładniejszy proces podejmowania decyzji ²⁰.

Standardowy prognostyczny stopień Knospa, objętość (Vol) i wypukłość (Conv) okazały się niezależnymi czynnikami, znacząco przewidującymi zakres usunięcia guza. Całkowita resekcja guza korelowała z niższymi stopniami Knospa (p = 0,032) i mniejszą objętością (p = 0,015). Z kolei guzy o bardziej nieregularnym kształcie (niska Conv) mają zwiększoną szansę na niepełne usunięcie guza (p = 0,022) ²⁰.

Wyniki badań wykazały, że gruczolaki o zmniejszonej wypukłości, tj. o bardziej nieregularnym kształcie, mają zwiększoną szansę na niepełne usunięcie guza ²¹.

Powikłania i ich wpływ na rokowanie

Powikłania endokrynologiczne

Długoterminowa substytucja hydrokortyzonu po 1 roku była obserwowana u 30,9% pacjentów, a przed leczeniem chirurgicznym u 30,4% pacjentów. Ogólnie 9% pacjentów odzyskało sprawność po przedoperacyjnej hipokortyzolizm, a 10,4% rozwinęło nową pooperacyjną niewydolność osi HPA prowadzącą do hipokortyzolizmu ²².

Pomiary kortyzolu 5 dni po operacji miały niższą powierzchnię pod krzywą (AUC) niż poziomy kortyzolu wykryte po 6 do 12 tygodni (AUC 0,740 vs. AUC 0,808) w przewidywaniu nienaruszonej funkcji kortykotropowej ²³. Pooperacyjne wczesne poranne poziomy kortyzolu wydają się być mniej czułe i swoiste w przewidywaniu długoterminowej funkcji kortykotropowej niż pomiary po 6 tygodniach i 1 roku, podkreślając znaczenie endokrynologicznych badań kontrolnych ²³.

Udar przysadki

Bardzo rzadkim powikłaniem nieleczonych gruczolaków przysadki jest udar przysadki. Jest to stan nagły wywołany krwawieniem do lub z przysadki mózgowej. Chociaż udar przysadki jest rzadki, jest poważny ²⁴.

Inne powikłania

Główne przyczyny podwyższonej śmiertelności mogą być przypisane wypadkom sercowo-naczyniowym/mózgowo-naczyniowym, chorobom układu oddechowego, infekcjom i wtórnym nowotworom złośliwym ¹².

Postęp w prognozowaniu guzów przysadki

Pomimo uznania typów histologicznych guzów, które mogą zachowywać się bardziej agresywnie, niewielki postęp dokonał się w poprawie prognozowania ²⁵. Diagnostyczna ocena i prognozowanie guzów przysadki nadal stanowią znaczące wyzwania kliniczne ²⁵.

Ewoluująca klasyfikacja WHO nadal nie łączy różnych czynników znanych jako ważne w ocenie guzów przysadki, chociaż najnowsze wydanie wzywa do wielodyscyplinarnego konsensusu w zakresie predykcyjnej punktacji ¹⁶.

Heterogenny skład populacji z funkcjonalnymi gruczolakami przysadki uczynił modelowanie predykcyjnych czynników pooperacyjnej remisji choroby trudnym wyzwaniem ²⁶. Aby przezwyciężyć to wyzwanie, wykorzystuje się różne techniki modelowania statystycznego, w tym analizę ROC, wielowymiarowe modele regresji i nadzorowane uczenie maszynowe (SML) do tworzenia i walidacji nowatorskich systemów punktacji do przewidywania pooperacyjnej remisji choroby u pacjentów z funkcjonalnym gruczolakiem przysadki ²⁶.

**Kluczowe czynniki prognostyczne w guzach przysadki mózgowej**
Czynnik prognostyczny	Wpływ na rokowanie	Wartość statystyczna
Rozmiar guza ≥1 cm (makrogruczolak)	Negatywny predyktor remisji	OR 0,381, 95% CI 0,212-0,685
Całkowita resekcja guza (GTR)	Pozytywny predyktor remisji	OR 4,245, 95% CI 2,525-7,137
Niski stopień Knospa (0-2)	Pozytywny predyktor remisji	OR 1,74, 95% CI 1,015-2,996
Płeć męska	Negatywny predyktor remisji	OR 0,507, 95% CI 0,310-0,829
Wiek <40 lat vs. 40-60 lat	Wyższe ryzyko nawrotu u młodszych	OR 0,2, 95% CI 0,10-0,39
Gruczolaki mieszane GH/PRL	Negatywny predyktor remisji	OR 0,067, 95% CI 0,007-0,665
Gruczolaki mammosomatotropowe (MSAs)	Negatywny predyktor remisji	OR 0,113, 95% CI 0,013-0,977
Guzy laktotropowe z niestabilnością genomu	Wyższe ryzyko nawrotu	OR 1,2, p=0,02

Podsumowanie rokowania w guzach przysadki mózgowej

Osoby z guzami przysadki generalnie mają dobre rokowanie, ale nawet najbardziej łagodne formy mogą odrosnąć po leczeniu i stać się problematyczne ³. Gruczolaki przysadki mogą stać się rakiem (nazywanym rakiem przysadki), ale takie przypadki są niezwykle rzadkie ³.

Gdy leczenie niszczy gruczolaka, większość osób z gruczolakami może powrócić do pełnego, zdrowego życia. W niektórych przypadkach leczenie gruczolaka skutkuje niskim poziomem hormonów i konieczne jest przyjmowanie leków hormonalnych przez całe życie, aby zastąpić to, co zostało utracone ⁶.

Gruczolaki mają tendencję do nawracania, co oznacza, że pacjent może potrzebować ponownego leczenia. Około 18% osób z niefunkcjonującymi gruczolakami i 25% osób z prolaktinoma będzie potrzebowało dodatkowego leczenia w pewnym momencie ⁶.

Dopóki gruczolak przysadki jest mały i nie powoduje żadnych objawów, można z nim żyć. Jeśli jednak pacjent ma duży i/lub funkcjonalny gruczolak przysadki, prawdopodobnie będzie potrzebował leczenia, ponieważ niektóre gruczolaki przysadki mogą powodować objawy, które znacznie wpływają na zdrowie i jakość życia ⁶.

Kolejne rozdziały

Zapraszamy do dalszego czytania naszego leksykonu.

Wybierz kolejny rozdział z menu poniżej, aby otworzyć nową podstronę kompedium wiedzy i uzyskać szczegółowe informację o leku, substancji lub chorobie.

Materiały źródłowe

#1 Prognosis and survival for pituitary gland tumours | Canadian Cancer Society
https://cancer.ca/en/cancer-information/cancer-types/pituitary-gland-tumours/prognosis-and-survival
If you have a pituitary gland tumour, you may have questions about your prognosis. A prognosis is the doctors best estimate of how a tumour will affect someone and how it will respond to treatment. Prognosis and survival depend on many factors. Only a doctor familiar with your medical history, the type and size of the tumour, the treatments chosen and the response to treatment can put all of this information together to arrive at a prognosis. […] Large pituitary gland tumours have a less favourable prognosis than small tumours. Pituitary gland tumours that are 1 cm or larger (macrotumours) are more likely to grow into (invade) nearby areas and can be difficult to completely remove compared to smaller tumours that are less than 1 cm (microtumours). […] Functioning pituitary gland tumours that continue to make too many hormones even after theyve been treated have a less favourable prognosis. The extra hormones can cause symptoms and health problems that may be hard to manage.
#2 Survival statistics for pituitary gland cancer | Canadian Cancer Society
https://cancer.ca/en/cancer-information/cancer-types/pituitary-gland-tumours/prognosis-and-survival/survival-statistics
Survival statistics for pituitary gland cancer are very general estimates and must be interpreted very carefully. Because these statistics are based on the experience of groups of people, they cannot be used to predict a particular persons chances of survival. […] In Canada, a separate 5-year relative survival statistic is not reported for pituitary gland cancer. But the United States has reported survival statistics for pituitary gland cancer. They likely have similar outcomes to Canada. According to US statistics, the 5-year relative survival is 64%. This means that, on average, people diagnosed with pituitary gland cancer are 64% as likely to live at least 5 years after their diagnosis as people in the general population. […] Talk to your doctor about your prognosis. A prognosis depends on many factors, including: your health history, the type and size of the tumour, if and where the cancer has spread, certain characteristics of the cancer, how the cancer responds to treatment. Only a doctor familiar with these factors can put all of this information together with survival statistics to arrive at a prognosis.
#3 Pituitary Gland Tumors & Adenomas | Memorial Sloan Kettering Cancer Center
https://www.mskcc.org/cancer-care/types/pituitary-tumors
People with pituitary tumors generally have a good prognosis, but even the most benign forms can regrow after treatment and become problematic. […] Pituitary adenomas can become cancerous (called pituitary carcinomas), but these cases are extremely rare. […] The primary treatment for these tumors is transsphenoidal surgery. Radiation may also be used as the sole treatment if the tumor cannot be removed surgically, or if the tumor regrows after surgery.
#4 Supervised machine learning to validate a novel scoring system for the prediction of disease remission of functional pituitary adenomas following transsphenoidal surgery | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-023-42157-3
261 (66.6%) patients achieved postoperative disease remission. […] Univariate analysis revealed age, sex, adenoma diameter, macroadenomas, GTR, low Knosp grade (02), extracapsular resection, MSAs, mixed GH/PRL, and CAs to have an association with postoperative disease remission. […] Multivariate analysis found male sex (Odds ratio [OR] 0.507, 95% Confidence Interval (CI) 0.3100.829), increasing tumor size (OR 0.963, 95% CI 0.9330.995), macroadenomas (OR 0.381, 95% CI 0.2120.685), MSAs (OR 0.113, 95% CI 0.0130.977), and mixed GH/PRL adenomas (OR 0.067, 95% CI 0.0070.665) to be negative predictors of postoperative disease remission. […] While low Knosp grade (Knosp 02) (OR 1.74, 95% CI 1.0152.996) and GTR (OR 4.245, 95% 2.5257.137) were positive predictors of postoperative disease remission.
#5 Predicting the regrowth of clinically non-functioning pituitary adenoma with a statistical model | Journal of Translational Medicine | Full Text
https://translational-medicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12967-019-1915-2
The tumour volume has a positive correlation with the risk of tumour regrowth. Compared with patients with macro-adenoma, patients with giant adenoma were more inclined to suffer tumour regrowth (OR=2.68, 95% CI=1.55 to 4.62). […] The ROC analyses were used to assess the sensitivity and specificity of the regrowth prediction. Our classification model based on the combination of clinical and protein signatures showed a good sensitivity and specificity for regrowth prediction with an AUC of 0.895 in the training set. […] To our knowledge, our study is the first to establish a promising statistical model to predict the regrowth of NFPA with clinical and protein signatures. This work provides a novel insight into prognostic evaluation and may help patients to benefit from accurate early intervention.
#6 Pituitary Adenomas: Definition, Symptoms & Treatment
https://my.clevelandclinic.org/health/diseases/15328-pituitary-adenomas
The prognosis (outlook) depends on the size and type of pituitary adenoma you have. […] When treatment destroys the adenoma, most people with adenomas can return to full, healthy lives. In some cases, adenoma treatment results in low hormone levels, and you have to take lifelong hormone medicines to replace what you’ve lost. […] Adenomas tend to recur (come back), which means you may need treatment again. About 18% of people with nonfunctioning adenomas and 25% of people with prolactinomas will need more treatment at some point. […] As long as a pituitary adenoma is small and doesn’t cause any symptoms, you can live with it. […] If you have a large and/or functioning pituitary adenoma, you’ll likely need treatment as some pituitary adenomas can cause symptoms that greatly impact your health and quality of life.
#7 Prognostic indicators in pituitary adenoma surgery: a comprehensive analysis of surgical outcomes and complications
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10808875/
The primary aim of this study was to identify predictive factors associated with onset of de-novo clinically significant pituitary insufficiencies following endoscopic endonasal surgery (EES) for pituitary adenomas. […] Significant predictors for de-novo pituitary insufficiencies included male sex (OR 3.3, CI95% 1.3-8.1, p=0.01), immediate postoperative insufficiencies (OR 5.6, CI95% 2.8-11.1, p0.001), and HYPRONOS criteria (OR 5.7, CI95% 1.6-20.9, p=0.008). […] This study identifies key predictors for outcomes in pituitary surgery. […] Our findings suggest that gonadotroph or somatotroph adenoma subtypes are positively correlated with successful interventions. […] In contrast, preoperative pituitary insufficiencies and instances where the surgery is not the patients first are indicative of an increased risk of surgical failure.
#8 Chromosomal instability in the prediction of pituitary neuroendocrine tumors prognosis | Acta Neuropathologica Communications | Full Text
https://actaneurocomms.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40478-020-01067-5
The purpose of this study was to analyze the impact of copy number variations (CNV) on sporadic pituitary neuroendocrine tumors (PitNETs) prognosis, to identify specific prognosis markers according to the known clinico-pathological classification. […] It was not predictive of recurrence in the whole cohort. In lactotroph tumors, genome instability, especially quantity of gains, significantly predicted recurrence independently of invasion and proliferation (p-value=0.02, OR=1.2). […] The prognostic value of this classification has been validated by independent prospective study and retrospective studies in all PitNETs types. […] The analysis did not reveal an association of specific CNV with tumor recurrence when tested on the whole cohort. […] However, our data also support that the number of genomic alterations found in lactotroph tumors are associated with a poor prognosis, independently of the tumors invasive and proliferative status.
#9 Chromosomal instability in the prediction of pituitary neuroendocrine tumors prognosis – Archive ouverte HAL
https://hal.science/hal-04383012v1
The purpose of this study was to analyze the impact of copy number variations (CNV) on sporadic pituitary neuroendocrine tumors (PitNETs) prognosis, to identify specific prognosis markers according to the known clinico-pathological classification. […] In lactotroph tumors, genome instability, especially quantity of gains, significantly predicted recurrence independently of invasion and proliferation (p-value=0.02, OR=1.2). […] To conclude, CGH array analysis showed genome instability was dependent on PitNET type. Lactotroph tumors were highly altered and the quantity of altered genome was associated with poorer prognosis though the mechanism is unclear.
#10 Chromosomal instability in the prediction of pituitary neuroendocrine tumors prognosis
https://ouci.dntb.gov.ua/en/works/4kPdJjWl/
The purpose of this study was to analyze the impact of copy number variations (CNV) on sporadic pituitary neuroendocrine tumors (PitNETs) prognosis, to identify specific prognosis markers according to the known clinico-pathological classification. […] In lactotroph tumors, genome instability, especially quantity of gains, significantly predicted recurrence independently of invasion and proliferation (p-value = 0.02, OR = 1.2). […] To conclude, CGH array analysis showed genome instability was dependent on PitNET type. Lactotroph tumors were highly altered and the quantity of altered genome was associated with poorer prognosis though the mechanism is unclear, whereas gonadotroph and immunonegative tumors showed the same âquietâ profile, leaving the mechanism underlying tumorigenesis open to question. […] Risk of recurrence in pituitary neuroendocrine tumors: a prospective study using a five-tiered classification.
#11 Predicting the regrowth of clinically non-functioning pituitary adenoma with a statistical model | Journal of Translational Medicine | Full Text
https://translational-medicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12967-019-1915-2
Compared with clinically functioning pituitary adenoma (FPA), clinically non-functioning pituitary adenoma (NFPA) lacks of detectable hypersecreting serum hormones and related symptoms which make it difficult to predict the prognosis and monitoring for postoperative tumour regrowth. […] The prediction model could effectively predict the regrowth of NFPA, which may facilitate the prognostic evaluation and guide early interventions. […] The clinical factors that were statistically significantly associated with the regrowth of NFPA are shown in Table 1. […] Age (P0.01) and tumour volume (P=0.01) were independent risk factors of regrowth (Table 1). […] Our analyses indicated that the regrowth inclination decreases with age, and patients younger than 40 years are more prone to regrowth compared with those aged from 40 to 60 years (OR=0.2, 95% CI=0.10 to 0.39).
#12 Incidence, demographics, and survival of patients with primary pituitary tumors: a SEER database study in 2004â2016 | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-021-94658-8
The KaplanMeier curves, which compared the difference in survival rate by tumor subtypes, age groups, and tumor size, showed a statistically significant survival advantage for typical adenoma patients compared to UPA and PC patients. […] Not surprisingly, in our study, the KaplanMeier survival curves depicted that patients with younger age, smaller tumor size or those diagnosed as typical adenoma experienced improved overall survival. […] Consistent with several studies, we found that female patients displayed a superior survival over men. […] The main causes of elevated mortality may be attributed to cardio/cerebrovascular accidents, respiratory diseases, infections, and secondary malignancies.
#13 Prognosis and survival for pituitary gland tumours | Canadian Cancer Society
https://cancer.ca/en/cancer-information/cancer-types/pituitary-gland-tumours/prognosis-and-survival
The prognosis is poorer when you have other health problems along with a pituitary gland tumour. Some health problems that can cause a poorer prognosis in a person with a pituitary gland tumour include: high blood pressure, diabetes mellitus, heart problems, respiratory system problems. […] Survival statistics for pituitary gland cancer are very general estimates and must be interpreted very carefully. Because these statistics are based on the experience of groups of people, they cannot be used to predict a particular persons chances of survival.
#14 Supervised machine learning to validate a novel scoring system for the prediction of disease remission of functional pituitary adenomas following transsphenoidal surgery | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-023-42157-3
We suggest a score6 to be predictive of disease remission (SENS: 0.858, LR+2.88). […] In the current cohort, patients with a Pit-SCHEME score6 had a remission rate of 85.2%. […] We posit in our retrospective cohort of 393 patients with FPAs the Pit-SCHEME score to be the most accurate predictor of postoperative disease remission.
#15
https://link.springer.com/article/10.1007/s00701-024-05976-5
Pituitary adenomas (PAs) usually have a soft consistency, facilitating gross total resection. However, 513% of PAs with fibrous consistency are challenging to remove entirely and are accompanied by greater morbimortality. […] A point scoring system (PiTCon score) was designed using the best predictive model. […] PA consistency can be estimated preoperatively regarding clinical and radiological characteristics. We propose a point-based scoring system (PiTCon score) that can better guide neurosurgeons in clinical decision-making and surgical risk assessment and help establish and describe patient prognosis.
#16 The evolution in pituitary tumour classification: a clinical perspective in: Endocrine Oncology Volume 3 Issue 1 (2023)
https://eo.bioscientifica.com/view/journals/eo/3/1/EO-22-0079.xml
The 2022 WHO highlighted several key changes in the approach to pituitary tumour prognostication. Notably, the post-operative predictive value of Ki67, mitotic count and p53 were brought into question. […] The prognostic importance of tumour invasiveness, gross total resection and post-operative growth rate were also emphasised. […] The evolving WHO classification continues to fall short of tying together the various factors known to be important in the evaluation of pituitary tumours, although the most recent edition does call for a multidisciplinary consensus predictive score. […] The use of proliferative markers such as mitotic count and Ki67 has been largely sidelined in the 2022 WHO classification.
#17 A machine learning approach to predict early outcomes after pituitary adenoma surgery in: Neurosurgical Focus Volume 45 Issue 5 (2018) Journals
https://thejns.org/focus/view/journals/neurosurg-focus/45/5/article-pE8.xml
Pituitary adenomas occur in a heterogeneous patient population with diverse perioperative risk factors, endocrinopathies, and other tumor-related comorbidities. This heterogeneity makes predicting postoperative outcomes challenging when using traditional scoring systems. […] Early postoperative outcomes of pituitary adenoma surgery can be predicted with 87% accuracy using a machine learning approach. These results provide insight into how predictive modeling using machine learning can be used to improve the perioperative management of pituitary adenoma patients. […] The ability to predict patient outcomes after a specific treatment is fundamental to providing optimal surgical care. Pituitary adenomas present a unique predictive challenge due to significant heterogeneity among the patient population. […] Our findings demonstrate that early outcomes of pituitary adenoma surgery can be accurately predicted using a machine learning approach. […] These results provide insight into how machine learning can be used to improve the perioperative management of pituitary adenoma patients.
#18 Incidence, demographics, and survival of patients with primary pituitary tumors: a SEER database study in 2004â2016 | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-021-94658-8
Comprehensive investigations on the incidence and prognosis of pituitary tumors are still lacking. […] The overall standardized incidence rate was 4.8 cases per 100,000 person-years and the annual incidence rate continually trended upwards, with a peak seen in 2015. […] In the multivariate regression analysis, the factors associated with prolonged survival included typical adenoma, younger age, and smaller tumor size. Whereas, black and male patients had worse overall survival. […] Our study provides a reliable estimate on the incidence of pituitary adenoma and confirms that the annual standardized incidence rate is increasing. Pituitary adenomas have a satisfactory long-term prognosis and age, tumor size, and tumor subtypes are related to overall survival. […] The overall survival rates at 3, 5, and 10 years were 94.3%, 91.3%, and 83.1%, respectively.
#19 Posterior pituitary tumours: patient outcomes and determinants of disease recurrence or persistence in: Endocrine Connections Volume 10 Issue 4 (2021)
https://ec.bioscientifica.com/view/journals/ec/10/4/EC-20-0621.xml
Posterior pituitary tumours (PPTs) are rare neoplasms with the four recognised subtypes unified by thyroid transcription factor -1 (TTF-1) expression, according to the 2017 WHO classification. Though traditionally defined as low-grade neoplasms, a substantial proportion of them show recurrence/persistence following surgery. […] Recurrent/persistent disease following surgery is determined by greater tumour size at baseline and duration of follow-up. This warrants intensive and long-term surveillance in these patients. […] The rates of recurrent/persistent disease vary between various tumour types, occurring in up to two-thirds of all cases, and higher with SCOs (66%) than with pituicytomas (44%). […] It is crucial to identify the determinants of recurrence/persistence so as to not only prognosticate and identify at-risk individuals, but also ensure timely follow-up and management. […] Our findings analysing a homogeneous cohort revealed headache and tumour size in TTF-1 positive pituicytomas and male gender and tumour size in TTF-1 positive SCOs as important determinants of recurrence/persistence in these tumours.
#20 3D Virtual Modeling for Morphological Characterization of Pituitary Tumors: Preliminary Results on Its Predictive Role in Tumor Resection Rate
https://www.mdpi.com/2076-3417/12/9/4275
3D geometrical and morphological features represent significant independent prognostic factors for pituitary tumor resection, and they should be considered in pre-operative planning to allow a more accurate decision-making process. […] The standard prognostic Knosp grade, Vol, and Conv were found to be independent factors, significantly predicting the extent of tumor removal. […] Total tumor resection correlated with lower Knosp grades (p = 0.032) and smaller Vol (p = 0.015). Conversely, tumors with a more irregular shape (low Conv) have an increased chance of incomplete tumor removal (p = 0.022). […] At statistical analysis, the logistic regression demonstrated that Knosp grade and two indexes referring to 3D characterization (i.e., Vol and Conv) were independent significant predictors of the extent of tumor resection.
#21 3D Virtual Modeling for Morphological Characterization of Pituitary Tumors: Preliminary Results on Its Predictive Role in Tumor Resection Rate
https://www.mdpi.com/2076-3417/12/9/4275
Knosp grade is significantly correlated with the extent of tumor resection, and the logistic regression permitted to identify that grade 4 is associated with an increased risk of incomplete tumor resection (z score = 1.94, p = 0.05). […] Among 3D-based parameters, the Vol was found to be directly associated with the risk of incomplete tumor resection (z score 2.44, p = 0.01), confirming that for smaller tumors, the chances of complete tumor resection are higher. […] Therefore, our result demonstrates that adenomas with a reduced Conv, i.e., with a more irregular shape, have an increased chance of incomplete tumor removal. […] In our study, we have observed that 3D morphological features of a pituitary tumor represent a significant independent prognostic factor for total tumor resection. The quantitative analysis and 3D characterization of different pituitary tumors have permitted us to identify that the presence of irregularities, as expressed by a low Conv, has a major negative impact, increasing the risk of incomplete tumor removal.
#22
https://link.springer.com/article/10.1007/s10143-021-01643-w
Long-term hydrocortisone replacement after 1 year was observed in 30.9% of the patients and in 30.4% of the patients before surgical treatment. Overall, 9% recovered from preoperative hypocortisolism and 10.4% developed a new postoperative impaired HPA-axis leading to hypocortisolism. […] Our results show a higher rate of postoperative improvement of preoperative manifest hypocortisolism, as current literature reports of a laboratory normalization of 3% after 6 months for the cortisol axis. […] The exact cut-off value of cortisol serum levels to determine hypocortisolism and its appropriate timing of testing (laboratory value measured in g/dl in morning serum) is still matter of debate. […] In total 66.3% if the patients underwent hydrocortisone substitution (substitution dosage of 10 mg administered in the morning and midday for 6 weeks) while having intact postoperative pituitary function using our defined cut-off value.
#23
https://link.springer.com/article/10.1007/s10143-021-01643-w
Transsphenoidal surgery provides a minimal invasive treatment for pituitary adenoma. Our aim is to evaluate the endocrinological outcomes after adenoma resection focusing on the corticotroph function, and to identify prognostic factors for an impaired hypothalamicpituitaryadrenal-axis function (HPA) and the reliability of postoperative early morning serum cortisol measurements. […] Cortisol measurements 5 days after surgery had a lower area under the curve (AUC) than cortisol levels detected after 6 to 12 weeks (AUC 0.740 vs. AUC 0.808) in predicting an intact corticotrope function. […] Postoperative early morning cortisol levels seem to be less sensitive and specific in predicting long-term corticotroph function than measurements after 6 weeks and 1 year, emphasizing the importance of endocrine follow-up testing.
#24 Pituitary Adenomas: Definition, Symptoms & Treatment
https://my.clevelandclinic.org/health/diseases/15328-pituitary-adenomas
If left untreated, some pituitary adenomas mainly macroadenomas and functioning (secreting) adenomas can cause serious health issues. […] A very rare complication of untreated pituitary adenomas is pituitary apoplexy. This is a medical emergency that’s caused by bleeding either into or out of your pituitary gland. […] Although pituitary apoplexy is rare, it’s serious.
#25 The evolution in pituitary tumour classification: a clinical perspective in: Endocrine Oncology Volume 3 Issue 1 (2023)
https://eo.bioscientifica.com/view/journals/eo/3/1/EO-22-0079.xml
Pituitary tumours comprise a pathologically and clinically diverse group of neoplasms. […] The recent WHO 2022 classification incorporates further refinements, specifically recognising some less common types that may represent less well-differentiated tumours. Whilst high risk tumour types have been identified, further work is still required to improve prognostication. […] Despite the acknowledgement of histological tumour types that may behave more aggressively, little progress has been made in improving prognostication. […] The diagnostic evaluation and prognostication of pituitary tumours continue to pose significant clinical challenges. […] In a recent cohort of 171 pituitary tumours, 14 progressed to clinically aggressive disease. […] The authors highlighted the importance of electron microscopy, required to identify the presence of incompletely differentiated cellular components (including giant mitochondria and sparse hyaline bodies), distinguishing these from mixed GH/ PRL and somatomammotroph tumours.
#26 Supervised machine learning to validate a novel scoring system for the prediction of disease remission of functional pituitary adenomas following transsphenoidal surgery | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-023-42157-3
Functional pituitary adenomas (FPAs) are associated with hormonal hypersecretion resulting in systemic endocrinopathies and increased mortality. […] The heterogenous composition of the FPA population has made modeling predictive factors of postoperative disease remission a challenge. […] Ultimately, these results support the potential clinical utility of the Pit-SCHEME score and its prospective future for aiding in the perioperative decision making in patients with FPAs. […] Historically, the heterogenous composition of the FPA population has made modeling predictive factors for postoperative disease remission in patients with FPAs a difficult challenge. […] We aim to overcome this challenge by utilizing a variety of statistical modeling techniques including ROC analysis, multivariate regression models and supervised machine learning (SML) to create and validate a novel scoring system for the prediction of postoperative disease remission in patients with a FPA.