Przerzuty do mózgu – Rokowania, prognozy i postęp choroby

Przerzuty do mózgu
Rokowania, prognozy i postęp choroby

Przerzuty do mózgu są najczęstszym typem guzów mózgu u dorosłych, występując u 10-26% pacjentów z zaawansowanym rakiem. Rokowanie zależy od wielu czynników, takich jak wiek (≥65 lat), liczba i wielkość przerzutów, stan sprawności według skali Karnofsky’ego (KPS ≥90% koreluje z lepszym przeżyciem), obecność przerzutów pozaczaszkowych, status receptorów HER2 oraz objętość największej zmiany. W raku piersi z przerzutami do mózgu (BCBM) czynniki prognostyczne obejmują m.in. odstęp czasowy ≥3 lat od diagnozy raka piersi do przerzutów oraz pozytywny status HER2. Nowoczesne systemy prognostyczne, takie jak wskaźnik dla radiochirurgii robotycznej czy nowy system oceny ryzyka dla BCBM, wykazują wyższą dokładność prognostyczną (AUC ~0,77) niż tradycyjne metody (breast-GPA AUC ~0,5-0,6). Mechanistyczne modele progresji przerzutów, zwłaszcza w NSCLC, oraz metody sztucznej inteligencji (np. Random Forest, sieci neuronowe) poprawiają predykcję przeżycia i kontroli miejscowej (LC) po radioterapii stereotaktycznej (SRT), osiągając dokładność do 80% i AUC 0,84.

Prognostyka przerzutów do mózgu

Przerzuty do mózgu stanowią częste powikłanie choroby nowotworowej i są najczęstszym typem guzów mózgu u dorosłych. Około 10-26% pacjentów umierających z powodu raka rozwija przerzuty do mózgu. Historycznie, diagnoza przerzutów do mózgu wiązała się z bardzo złym rokowaniem – większość pacjentów miała przed sobą jedynie kilka miesięcy życia, nawet przy stosowaniu steroidów w celu zapobiegania lub leczenia objawów. Obecnie jednak, dzięki nowym metodom leczenia, prognozy uległy poprawie, a przeżycie pacjentów znacząco się wydłużyło.¹²³⁴

Chociaż niewiele nowotworów przerzutowych do mózgu można wyleczyć przy użyciu konwencjonalnych terapii, możliwe jest długoterminowe przeżycie i łagodzenie objawów przy minimalnych skutkach ubocznych. Coraz częściej funkcje poznawcze i jakość życia są uznawane za istotne punkty końcowe dla pacjentów, ponieważ przeżycie nadal się wydłuża.¹⁴

Czynniki prognostyczne

Rokowanie w przypadku przerzutów do mózgu zależy od wielu czynników. Zidentyfikowano kluczowe parametry wpływające na prognozy pacjentów:¹⁵⁶

Wiek pacjenta (≥65 lat wskazuje na gorsze rokowanie)
Liczba i wielkość przerzutów (pojedynczy przerzut daje lepsze rokowanie)
Umiejscowienie guza pierwotnego
Obecność przerzutów pozaczaszkowych
Obecność efektu masy
Wrażliwość guza na radioterapię/chemioterapię
Stan sprawności pacjenta według skali Karnofsky’ego (KPS ≥90% wskazuje na lepsze rokowanie)
Status receptorów HER2 w przerzutach (pozytywny status HER2 jest predyktorem długiego przeżycia)
Objętość największej zmiany

¹⁵⁷

W przypadku pacjentów poddawanych resekcji chirurgicznej przerzutów do mózgu w raku piersi (BCBM) zidentyfikowano specyficzne czynniki prognostyczne. Czynniki związane z krótkim przeżyciem to: wiek ≥65 lat w momencie diagnozy raka piersi, operacja oszczędzająca pierś jako pierwotna terapia raka piersi oraz obecność mnogich przerzutów do mózgu. Z kolei czynniki związane z długim przeżyciem to: pozytywny status receptora HER2 w przerzutach do mózgu, odstęp czasowy ≥3 lat między diagnozą raka piersi a diagnozą przerzutów do mózgu oraz KPS ≥90%.⁶⁸⁹

Systemy prognostyczne

Rozwój systemów prognostycznych ma na celu lepsze przewidywanie przeżycia pacjentów z przerzutami do mózgu i dostosowanie strategii leczenia. Jednym z takich systemów jest prognostyczny wskaźnik opracowany dla pacjentów leczonych za pomocą radiochirurgii robotycznej przerzutów do mózgu. W analizie wieloczynnikowej wykazano, że cztery czynniki: stan sprawności według Karnofsky’ego, liczba przerzutów do mózgu, objętość największej zmiany oraz obecność przerzutów pozamózgowych były niezależnymi predyktorami przeżycia.⁷

Dla pacjentów z przerzutami raka piersi do mózgu zaproponowano nowy system oceny ryzyka, który wykazał lepszą dokładność prognostyczną w porównaniu z wcześniejszymi systemami oceny, takimi jak breast Graded Prognostic Assessment (breast-GPA). Odpowiednie wyniki dla krótkiego i długiego przeżycia wykazały wyższą dokładność diagnostyczną dla przewidywania krótkiego (AUC = 0,773) i długiego (AUC = 0,775) przeżycia niż wynik breast-GPA (AUC = 0,498/0,615).⁶⁹

Modele prognostyczne i narzędzia predykcyjne

Modele mechanistyczne i obliczeniowe

Mechanistyczne modelowanie przerzutów do mózgu stanowi obiecujące podejście do przewidywania przebiegu choroby. W badaniu nad niedrobnokomórkowym rakiem płuca (NSCLC) opracowano model mechanistyczny progresji wewnątrzczaszkowej, który przewidywał przeżycie po pierwszym epizodzie przerzutów do mózgu. Model był w stanie poprawnie opisać liczbę i wielkość przerzutów w momencie pierwszego nawrotu przerzutów do mózgu dla 20 pacjentów.¹⁰

Parametry modelu były istotnie związane z przeżyciem całkowitym (OS). Dodanie markerów obliczeniowych do klinicznych znacząco poprawiło wartość predykcyjną OS (indeks c wzrósł z 0,585 do 0,713). Model ten może pomóc lekarzom onkologom w kierowaniu i personalizowaniu leczenia pacjentów z NSCLC z progresją wewnątrzczaszkową, identyfikując pacjentów z wysokim ryzykiem wielu nawrotów, którzy mogliby skorzystać z leczenia systemowego.¹⁰¹¹¹²

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Metody sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego zyskują na znaczeniu w przewidywaniu kontroli miejscowej (LC) po radioterapii stereotaktycznej przerzutów do mózgu. Badania wykazały, że modele łączące cechy radiomiczne, głębokiego uczenia i kliniczne przewidują LC przerzutów do mózgu z większą dokładnością niż modele trenowane na podzbiorze tych cech.¹³¹⁴¹⁵

Model Random Forest przewidywał LC przerzutów do mózgu z dokładnością 80% i AUC wynoszącym 0,84. Zdolność przewidywania LC z wysoką dokładnością przed rozpoczęciem leczenia SRT (radioterapii stereotaktycznej) oferuje nieocenioną możliwość dostosowania strategii leczenia dla uzyskania najlepszych wyników.¹⁵

Innym przykładem zastosowania zaawansowanych metod jest wykorzystanie sieci neuronowych (ANN) do przewidywania zmian objętości dużych przerzutów do mózgu po hipofrakcjonowanej radiochirurgii gamma knife (hfGKRS). Badania wykazały, że wielowarstwowy perceptron (MLP) mógł przewidzieć zmiany objętości z 80% dokładnością.¹⁶¹⁷

Biomarkery dynamiczne

Dynamiczne pomiary przerzutów do mózgu mogą służyć jako nowe źródło biomarkerów. W badaniu wykorzystującym głębokie sieci neuronowe do oceny przerzutowego raka mózgu wykazano, że miesięczna szybkość zmian przerzutów do mózgu w czasie jest silnie predykcyjna dla przeżycia całkowitego (HR 1,27, 95% CI 1,18-1,38).¹⁸

Odkrycie, że dynamiczny pomiar choroby wewnątrzczaszkowej jest wysoce predykcyjny dla przeżycia całkowitego, jest zaskakujące, biorąc pod uwagę, że wcześniejsze badania wskazywały, że tylko mniejszość zgonów u pacjentów z przerzutami do mózgu wynika z przyczyn neurologicznych.¹⁸

Wskaźniki przeżycia i prognozy

Średnie przeżycie

Dane dotyczące przeżycia pacjentów z przerzutami do mózgu są zróżnicowane i zależą od wielu czynników. Historycznie, średni czas przeżycia wynosił mniej niż 6 miesięcy, ale dzięki postępom w leczeniu, wiele osób żyje dłużej i z lepszym zarządzaniem objawami.²⁴

Według analiz, około połowa wszystkich pacjentów z przerzutami do mózgu umiera w ciągu siedmiu miesięcy od diagnozy. Badanie z 2018 roku, obejmujące 145 osób z przerzutami do mózgu, wykazało, że większość zmarła w ciągu 1 roku od diagnozy. Kobiety miały dłuższe życie, z 3% mężczyzn i 9% kobiet żyjących dłużej niż 1 rok. Po 2 latach żyło 1,4% uczestników badania.¹⁹²

Mediana przeżycia całkowitego w różnych badaniach waha się od 6 miesięcy do nawet 4 lat, w zależności od zastosowanego leczenia, charakterystyki pacjenta i cech nowotworu.¹³¹⁶

Kontrola miejscowa i nawroty

Kontrola miejscowa (LC) przerzutów do mózgu jest istotnym klinicznym punktem końcowym, definiowanym jako brak rozwoju nowych zmian w obszarze leczonym radioterapią stereotaktyczną lub brak progresji w istniejących przerzutach. Przewidywanie LC przerzutów do mózgu po leczeniu ma ważne praktyczne implikacje dla pacjentów i klinicystów.²⁰

Wskaźniki kontroli miejscowej różnią się w zależności od zastosowanego leczenia. Badanie z 2017 roku, które obserwowało 128 osób z przerzutami do mózgu, wykazało, że 43% uczestników badania było wolnych od raka 12 miesięcy po chirurgicznym usunięciu przerzutowego guza mózgu. Wśród tych, którzy przeszli SRS w celu usunięcia guza, wynik był lepszy, z 72% pacjentów wolnych od nawrotu po roku.²¹

W innym badaniu wskaźnik kontroli miejscowej wyniósł 96%, a u żadnego pacjenta nie stwierdzono nowych zmian przerzutowych w mózgu. Mediana przeżycia całkowitego wynosiła 6 miesięcy.¹⁶

Wpływ mutacji genetycznych

Mutacje genetyczne mogą odgrywać rolę predykcyjną w występowaniu przerzutów do mózgu, nawrotach i wynikach leczenia. W badaniu przeprowadzonym na kaukaskiej kohorcie pacjentów z niedrobnokomórkowym rakiem płuca (NSCLC) wykazano, że mutacje EGFR i KRAS wpływają na te parametry.²²

Częstość występowania przerzutów do mózgu była większa u pacjentów z mutacją EGFR według analiz wieloczynnikowych (MVA) (Iloraz szans OR = 8,745 [1,743-43,881], p = 0,008). Wśród pacjentów z leczonymi przerzutami do mózgu, nawrót po leczeniu miejscowym był rzadszy u pacjentów z mutacją KRAS (OR = 0,234 [0,078-0,699], p = 0,009). Wśród pacjentów z nieleczonymi przerzutami do mózgu, przeżycie całkowite (OS) było krótsze dla pacjentów z mutacją KRAS według analizy jednowymiarowej (OR = 7,130 [1,240-41,012], p = 0,028), ale nie według MVA.²²²³

Wpływ metod leczenia na rokowanie

Radioterapia i radiochirurgia

Wybór metody leczenia ma istotny wpływ na rokowanie pacjentów z przerzutami do mózgu. Dla pacjentów ze słabym stanem sprawności lub wieloma przerzutami do mózgu, standardem opieki jest radioterapia całego mózgu (WBRT). WBRT zapewnia kontrolę poszczególnych przerzutów do mózgu, a także zmniejsza ryzyko niepowodzenia w mózgu w nowym miejscu.¹

Jednak dodanie WBRT wiązało się z niższą jakością życia, a jego znany związek z pogorszeniem funkcji poznawczych i neurotoksycznością powinien być oceniany w odniesieniu do korzyści wynikającej z kontroli miejscowej. W przypadku pacjentów z dobrym rokowaniem (oczekiwane przeżycie 3 miesiące lub więcej), ważnymi czynnikami do rozważenia są liczba, wielkość i możliwość resekcji przerzutów.²⁴²⁵

Poprawa technologii radioterapii i obrazowania, wraz z uznaniem niekorzystnych skutków WBRT, wzbudziła zainteresowanie stosowaniem radiochirurgii stereotaktycznej (SRS) jako alternatywy dla pacjentów z wieloma przerzutami do mózgu. Wiele badań potwierdza skuteczność leczenia SRS jako znacznie lepszego wyboru niż WBRT, jeśli chodzi o skutki uboczne.²⁶

Pojedyncza sesja radiochirurgii gamma knife (GKRS) jest skuteczna w przypadku małych guzów przerzutowych mózgu, natomiast hipofrakcjonowana GKRS (hfGKRS) może być dobrą opcją leczenia dużych przerzutów do mózgu. W jednym z badań redukcja objętości wyniosła 96%, a u żadnego pacjenta nie wystąpiła martwica popromienna.¹⁶¹⁷

Leczenie chirurgiczne

Leczenie chirurgiczne jest ważną opcją dla pacjentów z przerzutami do mózgu, szczególnie w przypadku dużych, pojedynczych zmian powodujących objawy. Nawet jeśli chirurg usunie guzy z mózgu, często dochodzi do ich nawrotu.²¹

Decyzja dotycząca zastosowania resekcji chirurgicznej, SRS, frakcjonowanej SRT, WBRT, samodzielnie lub w połączeniu, dla pacjentów z wieloma przerzutami do mózgu zależy od oceny klinicznej, preferencji pacjenta i względów logistycznych.²⁷

Podejście zindywidualizowane

W leczeniu przerzutów do mózgu coraz większe znaczenie ma podejście zindywidualizowane. Decyzje dotyczące leczenia powinny być podejmowane na poziomie indywidualnego pacjenta, biorąc pod uwagę cele leczenia w określonej sytuacji, a także akceptowalny profil działań niepożądanych.¹

Regularne obrazowanie, zarządzanie objawami, opieka wspierająca i edukacja pacjenta powinny być włączone do zindywidualizowanego planu opieki. Zalecenia sugerują również, że SRS i/lub frakcjonowana SRT powinny być rozważane u pacjentów z przerzutami, które nie podlegają resekcji ze względu na lokalizację lub z innymi współistniejącymi schorzeniami.²⁴

Zastosowanie modeli predykcyjnych w tej dziedzinie onkologii może również poprawić jakość życia pacjentów. Rozwój przerzutów do mózgu może stopniowo wpływać na codzienne życie pacjenta, więc zdolność przewidywania ryzyka rozwoju tych przerzutów może pomóc pacjentom i ich rodzinom przygotować się na nadchodzące zmiany i dostosować swoje oczekiwania.²⁷

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 Brain Metastasis – StatPearls – NCBI Bookshelf
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK470246/
Brain metastases are a common complication of cancer and the most common type of brain tumor. Anywhere from 10% to 26% of patients who die from their cancer will develop brain metastases. […] While few cancers that metastasize to the brain can be cured using conventional therapies, long-term survival and palliation are possible with minimal adverse effects to patients. […] Increasingly, neuro-cognition and quality of life are being recognized as important endpoints for patients as survival continues to increase. […] The prognosis of cerebral metastasis depends on several factors including: Age of the patient, Number and size of metastases, Site of the primary tumor, The other sites of metastases, Presence of mass effect, Radiosensitivity/chemosensitivity of the tumor. […] For patients with poor performance status or many brain metastases, the standard of care is whole-brain radiotherapy. Whole-brain radiotherapy provides control of individual brain metastases as well as reduces the risk of failure in the brain at a new site. […] Therefore, in the management of brain metastases, treatment decisions will need to be made on an individual patient level, taking into account the goals of treatment in a particular situation as well as the acceptable side effect profile.
#2 What is the Forecast for Brain Metastases? – Brainlab.org
https://www.brainlab.org/get-educated/brain-metastasis/investigate-brain-metastasis/what-is-the-forecast-for-brain-metastases/
Historically, a diagnosis of metastasis to the brain was considered the beginning of the end. Even with the use of steroids to prevent or treat the symptoms, most patients were given only a few months to live. Even now, the estimated patient lifespan after a brain metastasis diagnosis can be hard to predict. Clinicians experienced in brain metastases have been reported to be incorrect by as much as 12 to 18 months when forecasting individual patient survival. […] The chance of a poor outcome begins to increase in people ages 50 to 65 and is highest in those over 65. Regardless of age, brain metastases could justify an aggressive treatment. […] Even today, approximately half of all patients with brain mets die within seven months of diagnosis. There are, however, aggressive treatment options that promise effective treatment of this disease.
#3 Treatment and Follow-up Guidelines for Multiple Brain Metastases: A Systematic Review
https://arxiv.org/html/2307.11016v3
Brain metastases are a complication of primary cancer, representing the most common type of brain tumor in adults. […] The management of multiple brain metastases represents a clinical challenge worldwide in finding the optimal treatment for patients considering various individual aspects. […] The success of managing multiple metastases interferes with different variables such as overall survival, quality of life, local tumor control, neurocognitive preservation, among several others. […] Depending on a patient’s overall health, the stage and characteristics of the cancer, and other individual factors, the medical team decides which treatment is most suitable for metastatic cancer in the brain accounting for overall surviving rates as well as treatment and follow-up care guidelines. […] The management techniques regarding multiple brain metastases are in constant trial to expand the barriers of treatment approaches aiming different scenarios (i.e., number and size of metastases, primary tumor characteristics, among others).
#4 Brain Metastases: When Cancer Spreads to the Brain
https://my.clevelandclinic.org/health/diseases/17225-metastatic-brain-tumors
Brain metastases are often curable. But even when theres no cure, treatments can help you live longer and improve your quality of life. The life expectancy associated with brain metastases was once less than six months. But new treatments have extended the timeline so that most people with this diagnosis are living longer and with much better symptom management. In fact, most people with brain metastases dont die from their brain tumor(s). […] Still, many of the questions that most people with brain metastases have like how fast their tumor will grow are highly individual. Your experience depends on the primary cancer, how many tumors you have and how you respond to treatment, among other things. […] Your healthcare provider is your best resource for explaining how these factors inform your prognosis. Ask them about what you can expect based on your diagnosis.
#5 Prediction of Short and Long Survival after Surgery for Breast Cancer Brain Metastases
https://www.mdpi.com/2072-6694/14/6/1437
The aim of the present retrospective study was to develop a new scoring system for prognosis of patients undergoing surgery for breast cancer brain metastasis. […] Breast-preserving surgery, presence of multiple brain metastases, and age â¥ 65 years at brain cancer diagnosis were associated with short survival. In turn, positive HER2 receptor status in brain metastasis, time interval â¥ 3 years between breast cancer and brain metastasis diagnosis and KPS â¥ 90% were the long survival predictors. […] The prognosis of patients with BCBM depends on several factors. Previous studies identified an older age, extracranial metastases, number of brain metastases, lower Karnofsky Performance Status (KPS) scale, and triple-negative breast cancer as major survival predictors. […] The aim of the present study was to identify independent prognostic factors for BCBM patients selected for tumor resection, with subsequent construction of the risk scores for short (SS) as and long survival (LS).
#6 Prediction of Short and Long Survival after Surgery for Breast Cancer Brain Metastases
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8946189/
The aim of the present retrospective study was to develop a new scoring system for prognosis of patients undergoing surgery for breast cancer brain metastasis. […] Breast-preserving surgery, presence of multiple brain metastases, and age 65 years at brain cancer diagnosis were associated with short survival. […] In turn, positive HER2 receptor status in brain metastasis, time interval 3 years between breast cancer and brain metastasis diagnosis and KPS 90% were the long survival predictors. […] The appropriate short and long survival scores showed higher diagnostic accuracy for the prediction of short (AUC = 0.773) and long (AUC = 0.775) survival than the breast Graded Prognostic Assessment score (AUC = 0.498/0.615). […] We identified predictors independently impacting the prognosis after BCBM surgery.
#7 A new prognostic score for predicting survival in patients treated with robotic stereotactic radiotherapy for brain metastases | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-021-98847-3
The study aimed to analyze potential prognostic factors in patients treated with robotic radiosurgery for brain metastases irrespective of primary tumor location and create a simple prognostic score that can be used without a full diagnostic workup. […] In the multivariate analysis, four factors: Karnofsky Performance Status (p=0.000068), number of brain metastases (p=0.019), volume of the largest lesion (p=0.0037), and presence of extracerebral metastases (p=0.0017), were independent predictors of survival. […] The new prognostic index allows for a simple and reliable assessment of prognosis and could be used for initial prognostication but requires validation in an independent group of patients. […] Patients with a single brain metastasis have the best prognosis. In patients with multiple BMs, the prognosis only moderately changes with the number of tumors. Therefore, the number of lesions should not be included in the eligibility criteria for the treatment of brain metastases with stereotactic radiosurgery techniques. […] The prognostic indices described in the literature are applicable in the Polish population of patients with cerebral dissemination.
#8 Prediction of Short and Long Survival after Surgery for Breast Cancer Brain Metastases
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8946189/
Age at breast cancer diagnosis (65 years), breast-preserving surgery as primary breast cancer therapy and multiple brain metastases are the essential risk factors for short survival after BCBM surgery. […] In turn, time interval between breast cancer and brain metastases diagnosis (3 years), preoperative KPS (90%) and the positive HER2 status in brain metastases are the major determinants of long survival. […] Based on the above-mentioned independent predictors, the new developed scores showed better prognostic accuracy than the previous score systems.
#9 Prediction of Short and Long Survival after Surgery for Breast Cancer Brain Metastases
https://www.mdpi.com/2072-6694/14/6/1437
Age at breast cancer diagnosis (â¥65 years), breast-preserving surgery as primary breast cancer therapy and multiple brain metastases are the essential risk factors for short survival after BCBM surgery. In turn, time interval between breast cancer and brain metastases diagnosis (â¥3 years), preoperative KPS (â¥90%) and the positive HER2 status in brain metastases are the major determinants of long survival. […] The presented three negative (SS-Score) and three positive (LS-Score) predictors showed novel scores for the prediction of short survival and long survival in operated BCBM. These scores showed better prognostic accuracy, as compared to the original, modified, and updated breast-GPA scores.
#10 Mechanistic modeling of brain metastases in NSCLC provides computational markers for personalized prediction of outcome | medRxiv
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.01.10.23284189v1.full-text
The objective of this study was to develop a mechanistic model of intracranial progression to predict survival following a first brain metastasis (BM) event. […] The model was able to correctly describe the number and size of metastases at the time of first BM relapse for 20 patients. Parameters and were significantly associated with overall survival (OS) (HR 1.65 (1.07-2.53) p=0.0029 and HR 1.95 (1.31-2.91) p=0.0109, respectively). Adding the computational markers to the clinical ones significantly improved the predictive value of OS (c-index increased from 0.585 (95% CI 0.569-0.602) to 0.713 (95% CI 0.700-0.726), p0.0001). […] We demonstrated that our model was applicable to brain oligoprogressive patients in NSCLC and that the resulting computational markers had predictive potential. This may help lung cancer physicians to guide and personalize the management of NSCLC patients with intracranial oligoprogression.
#11 Mechanistic modeling of brain metastases in NSCLC provides computational markers for personalized prediction of outcome | medRxiv
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.01.10.23284189v1.full-text
Non-small cell lung cancer is difficult to manage when brain metastases are present. This study presents a mathematical model that can be calibrated on individual patients data early in the treatment course to explain the growth dynamics of brain metastases and demonstrates that the mathematically derived parameters can serve as predictive tool in clinical routine care. […] Predicting the course and the appearance of BM would improve the monitoring of patients and offer a more personalized treatment. […] In addition, predictive models of OS including the computational markers and strongly outperformed models based on clinical variables only. For the metastatic growth rate, significant differences were observed for OS and PFS. For the metastatic seeding, a significant difference was found at the 80% quantile for OS and PFS, thus identifying a fraction of high-risk patients.
#12 Mechanistic modeling of brain metastases in NSCLC provides computational markers for personalized prediction of outcome | medRxiv
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.01.10.23284189v1.full-text
Identification of a high-risk group for recurrence could assist the lung cancer physicians in therapeutic management. […] Our model could lead to a computational tool that could assist lung cancer clinical oncologists in identifying patients with high-risk of multiple recurrences that could benefit from systemic treatments. […] This work could allow to identify patients at high risk of recurrence and to propose a personalized management such as follow-up imaging schedule, addition of systemic or non-systemic therapy, and use of WBRT depending on the patients risk of multiple recurrences.
#13 Predicting local control of brain metastases after stereotactic radiotherapy with clinical, radiomics and deep learning features | Radiation Oncology | Full Text
https://ro-journal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13014-024-02573-9
Integrating radiomics and DL features with clinical characteristics improves prediction of local control after stereotactic radiotherapy for brain metastases. […] The assessment of Local Control (LC) of brain metastases is an important clinical endpoint. A stable disease after treatment is categorized as LC while a progressive disease indicates a Local Failure (LF). […] Considering that the median survival of patients with brain metastases following radiotherapy can range between 5 months and 4 years, timely identification of LF subsequent to radiotherapy is crucial as it offers the opportunity for timely tailored treatment modifications, ensuring that patients receive the most effective care and maximizing their chances of a favorable prognosis. […] The statistical analysis showed that models incorporating radiomics significantly outperformed those trained solely on clinical features or on the combination of clinical and deep learning features, reinforcing the robustness of hand-crafted radiomics features in capturing imaging-based characteristics that are critical for predicting LC.
#14 Predicting local control of brain metastases after stereotactic radiotherapy with clinical, radiomics and deep learning features | Radiation Oncology | Full Text
https://ro-journal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13014-024-02573-9
The ability to predict LC with high accuracy before initiating SRT treatment offers an invaluable opportunity for tailoring treatment strategies for the best outcomes. […] Tumor volume emerging as the feature with highest variable importance shows that the local control after SRS is highly correlated to the total tumor volume. […] The findings of this study show that the machine learning model trained with the combination of clinical, radiomics and deep learning features predict LC of brain metastases with a higher accuracy than models trained with a subset of these features.
#15 Factors associated with the local control of brain metastases: a systematic search and machine learning application | BMC Medical Informatics and Decision Making | Full Text
https://bmcmedinformdecismak.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12911-024-02579-z
The Random Forest model predicted the LC of brain metastases with an accuracy of 80% and an AUC of 0.84. […] Understanding the factors associated with LC is crucial, given its link to improved overall survival. Our study advocates extending this approach for the SRT group to the other treatment and primary tumor groups described in this review. This could be the scope of a future study on this topic. Knowing the factors associated with the LC of brain metastases is imperative to predict the overall survival of the patients and in some cases to prolong survival if the factors are controllable.
#16
https://journals.lww.com/md-journal/fulltext/2022/10070/volume_prediction_for_large_brain_metastases_after.80.aspx
The effectiveness of single-session gamma knife radiosurgery (GKRS) for small metastatic brain tumors has been proven, but hypofractionated GKRS (hfGKRS) for large brain metastases (BM) from the linear quadratic (LQ) model is uncertain. […] Even in large BM, hfGKRS from the LQ model could be a good treatment option. Additionally, the MLP model could predict volume changes with 80% accuracy after hfGKRS for large BM. […] The local tumor control rate was 96%, and no new metastatic brain lesions were found in all patients. The median overall survival was 6 months. […] The main findings of our case study are as follows: LQ model could be applied to hfGKRS, hfGKRS for large BM reduces tumor size, ANN could predict volume changes with 80% accuracy. […] We found that MLP could predict the clinical outcomes at approximately 80% accuracy. These authors suggested that ANN could be an alternative optimized treatment planning method for predicting clinical outcomes.
#17
https://journals.lww.com/md-journal/fulltext/2022/10070/volume_prediction_for_large_brain_metastases_after.80.aspx
In our current study, the volume reduction was 96% and no showed radiation necrosis. We thought that the daily treatment schedule is efficient for large BM. […] As a result, it was shown that hfGKRS from LQ model is effective to apply for large BM. Through our ANN model, it was possible to predict volume changes for large BM after hfGKRS.
#18 Longitudinal deep neural networks for assessing metastatic brain cancer on a large open benchmark | Nature Communications
https://www.nature.com/articles/s41467-024-52414-2
The monthly rate of change of brain metastases over time are strongly predictive of overall survival (HR 1.27, 95%CI 1.18-1.38). […] Successful treatment of brain metastases is critical, and if untreated, the average survival is short. […] We hypothesized that a large, multimodal, longitudinal dataset and benchmark combined with AI tools for handling it could improve upon existing solutions in brain metastasis detection and tracking, and investigated whether quantitative measurements of metastases over time could serve as a novel source of biomarkers. […] Cancer dynamics strongly predict the overall survival of patients with metastatic cancer. […] The finding that a dynamic measure of intracranial disease is highly predictive of overall survival is surprising, given that prior studies have indicated only a minority of deaths in patients with brain metastases are attributable to neurologic causes. […] In confirmation of our hypothesis that this unique dataset could potentially lead to the discovery of novel biomarkers, we intuitively found that the monthly rate of change in intracranial tumors is highly predictive of survival.
#19 Brain metastases: Symptoms, prognosis, diagnosis, and more
https://www.medicalnewstoday.com/articles/brain-metastases
Brain metastases happen when cancer spreads from one area of the body to the brain. About 20% of people with cancer develop brain metastases. This can affect a persons outlook. […] In most cases, brain metastases could mean that the cancer is terminal. A 2018 analysis found that, out of a total of 145 people, the average survival time was 6 months. […] Metastatic brain cancer is usually terminal. While some people are able to live longer than others and while a few survive much longer than average, most people have months to live by the time they receive a diagnosis. […] A 2018 study involving 145 people with brain metastases found that most died within 1 year of diagnosis. Females had longer lives, with 3% of males and 9% of females living for longer than 1 year. After 2 years, 1.4% of participants were still living.
#20 Factors associated with the local control of brain metastases: a systematic search and machine learning application | BMC Medical Informatics and Decision Making | Full Text
https://bmcmedinformdecismak.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12911-024-02579-z
Enhancing Local Control (LC) of brain metastases is pivotal for improving overall survival, which makes the prediction of local treatment failure a crucial aspect of treatment planning. Understanding the factors that influence LC of brain metastases is imperative for optimizing treatment strategies and subsequently extending overall survival. Machine learning algorithms may help to identify factors that predict outcomes. […] The overall prognosis for patients with brain metastases remains poor. Brain metastases account for a disproportionately high percentage of morbidity and mortality among patients with cancer, with dismal 2- and 5-year survival rates of 8.1% and 2.4% respectively after diagnosis. […] Irrespective of the treatment type, LC of brain metastases remains an important clinical endpoint. LC is defined as the freedom from the development of new lesions within the field treated with SRT or the absence of progression in preexisting metastases. The prediction of the LC of brain metastases after treatment has important practical implications for patients and clinicians. A predictive capability of the treatment outcome of brain metastases may provide a decision tool to clinicians for the effective management of patient care with the most desirable treatment outcome. If LC can be predicted, the treatment plan can be modified to improve LC by, for example, increasing the dose.
#21 Brain metastases: Symptoms, prognosis, diagnosis, and more
https://www.medicalnewstoday.com/articles/brain-metastases
Even if a surgeon removes tumors from the brain, it is common for them to come back. […] A 2017 trial that followed 128 people with brain metastases found that 43% of the study participants were cancer-free 12 months after surgical removal of a metastatic brain tumor. […] Among those who underwent SRS to remove the tumor, the outcome was better, with 72% being free of recurrence at the 1-year mark. […] Survival rates for metastatic brain cancer have improved considerably over the last 3 decades due to technologies such as whole brain radiation. Clinical trials continue to test more effective treatments.
#22 EGFR and KRAS Mutations Predict the Incidence and Outcome of Brain Metastases in Non-Small Cell Lung Cancer
https://www.mdpi.com/1422-0067/17/12/2132
EGFR and KRAS mutations have a predictive role on BM incidence, recurrence and outcome in Caucasian NSCLC patients. […] A total of 144 patients (142 Caucasian and two Asian) were selected, including 11.27% with EGFR-mutant and 33.10% with KRAS-mutant tumors, and 57.04% patients had developed BM. […] BM incidence was more frequent in patients with EGFR mutation according to multivariate analyses (MVA) (Odds ratio OR = 8.745 [1.743â43.881], p = 0.008). […] Among patients with treated BM, recurrence after local treatment was less frequent in patients with KRAS mutation (OR = 0.234 [0.078â0.699], p = 0.009). […] Among patients with untreated BM, overall survival (OS) was shorter for patients with KRAS mutation according to univariate analysis (OR = 7.130 [1.240â41.012], p = 0.028), but not MVA.
#23 EGFR and KRAS Mutations Predict the Incidence and Outcome of Brain Metastases in Non-Small Cell Lung Cancer
https://www.mdpi.com/1422-0067/17/12/2132
This is the first study reporting the predictive role of EGFR and KRAS mutations on BM incidence, recurrence and patientsâ outcomes in a Caucasian cohort of NSCLC patients. EGFR mutations are predictive for a higher incidence of BM while KRAS mutations are predictive for a lower rate of BM recurrence after local treatment and shorter survival.
#24 Treatment and Follow-up Guidelines for Multiple Brain Metastases: A Systematic Review
https://arxiv.org/html/2307.11016v3
The addition of WBRT was linked to a lower quality of life, and its known link to cognitive decline and neurotoxicity should be evaluated against the advantage of local control. […] The issue with combining SRS with WBRT to treat brain metastases prevails, as incoherence whether this treatment option influences overall survival, neurocognitive decline, local control, and metastases recurrence persist. […] Overall, effective follow-up care is an important part of the management of patients with multiple BMs. […] Regular imaging, symptom management, supportive care and patient education should be incorporated into an individualized follow-up care plan. […] The recommendations also suggest that SRS and/or fractionated SRT should be considered in patients with metastases that are not resectable due to location or with other coexisting conditions.
#25 Radiation Therapy for Brain Metastases: A Systematic Review | Effective Health Care (EHC) Program
https://effectivehealthcare.ahrq.gov/products/radiation-brain-metastases/protocol
The development of brain metastases may have substantial prognostic implications by causing neurologic symptoms or death. […] Historically, patients with brain metastases had a poor prognosis, and little thought was given to determining each individual’s prognosis and optimal treatment. […] However, the patient population affected by brain metastases is heterogeneous, and recent studies have shown that prognosis can vary substantially. […] The American Society of Radiation Oncology (ASTRO) published guidelines for the radiotherapeutic and surgical management of brain metastases in 2012. The ASTRO guidelines recommended using estimated prognosis and aims of treatment to guide management decisions. […] For patients with good prognosis (expected survival of 3 months or more), the number, size and resectability of metastases were identified as important factors to consider.
#26 Treatment and Follow-up Guidelines for Multiple Brain Metastases: A Systematic Review
https://arxiv.org/html/2307.11016v3
The improvement of radiation therapy and imaging technology, along with the acknowledgement of the adverse effects of WBRT have sparked the interest in using SRS as an alternative for patients with multiple BMs. […] Treating each BM separately with radiation therapy can be time-consuming and may limit the feasibility of SRS for multiple BMs. […] When managing multiple BMs, plenty of studies support the efficacy of treatment with SRS as a far better choice than WBRT, regarding the side effects. […] However, the number of brain metastases alone is not sufficient factor to determine the best treatment approach and medical professionals should account for several other aspects such as age, histology, performance status, tumor volume and prescribed dose. […] The management of brain metastases using WBRT alone can result in a decline of the patients neurocognitive capacity.
#27 Treatment and Follow-up Guidelines for Multiple Brain Metastases: A Systematic Review
https://arxiv.org/html/2307.11016v3
The decision regarding whether to employ surgical resection, SRS, fractionated SRT, WBRT, alone or in combination, for patients with multiple BMs comes down to clinical discretion, patient preference, and logistical considerations. […] The employment of predictive models in this field of oncology, could also improve the patients quality of life. […] The developing of BMs can gradually impact a patient’s day to day life, so the ability to predict the risk of developing these metastases could assist patients and their families to prepare for the upcoming changes and adjust their expectations accordingly.