Rak jelita grubego
Rokowania, prognozy i postęp choroby
Rokowanie w raku jelita grubego jest silnie uzależnione od stadium choroby w momencie diagnozy, które stanowi najważniejszy czynnik prognostyczny. Pięcioletnie wskaźniki przeżycia wynoszą około 90% dla raka zlokalizowanego (stadium I), 85% dla stadium II, 65% dla stadium III oraz jedynie 10% dla stadium IV z przerzutami odległymi. Dodatkowo, przeżywalność po operacji chirurgicznej wynosi około 45% w ciągu 5 lat. Poza stadium, istotne czynniki wpływające na rokowanie to: marginesy chirurgiczne (dodatnie marginesy pogarszają rokowanie), inwazja naczyń limfatycznych i krwionośnych, poziom CEA przed operacją, obecność niedrożności lub perforacji jelita, stopień zróżnicowania guza oraz typ histologiczny (np. gruczolakorak śluzowy i rak z komórek sygnetowatych mają gorsze rokowanie). W ostatnich latach coraz większą rolę odgrywają markery molekularne, takie jak niestabilność mikrosatelitarna (MSI), mutacje genów KRAS i BRAF, które również wpływają na prognozę i dobór terapii.
- Rokowanie w raku jelita grubego
- Czynniki wpływające na rokowanie
- Wskaźniki przeżycia w zależności od stadium
- Specyficzne czynniki prognostyczne
- Markery molekularne i genetyczne
- Modele prognostyczne i nomogramy
- Nomogramy i ich zastosowanie
- Zaawansowane modele prognostyczne
- Nowatorskie modele dla specyficznych grup pacjentów
- Wpływ stanu odżywienia i zapalenia na rokowanie
- Rola czynników prognozujących przerzuty i nawroty
- Znaczenie wieku i lokalizacji guza
- Wyleczalność raka jelita grubego
- Uwagi dotyczące interpretacji danych o przeżyciu
Rokowanie w raku jelita grubego
Rokowanie w raku jelita grubego zależy od wielu czynników. Lekarze określają rokowanie na podstawie typu i stadium nowotworu, cech histopatologicznych guza, odpowiedzi na leczenie oraz indywidualnych cech pacjenta. Jedynie lekarz znający pełną historię medyczną pacjenta, typ i stadium nowotworu oraz inne jego cechy, wybrane metody leczenia i odpowiedź na nie, może połączyć wszystkie te informacje ze statystykami przeżycia, aby przedstawić rokowanie.1
Czynniki wpływające na rokowanie
Stadium choroby jest najważniejszym czynnikiem prognostycznym w raku jelita grubego. Im niższe stadium w momencie diagnozy, tym lepsze rokowanie. Guzy ograniczone jedynie do jelita grubego lub odbytnicy mają lepsze rokowanie niż te, które przeniknęły przez ścianę jelita lub rozprzestrzeniły się do innych narządów (przerzuty odległe).1
Pięcioletnie wskaźniki przeżycia wynoszą około 90% dla zlokalizowanego raka jelita grubego, 70% dla stadium regionalnego i 10% dla stadium z przerzutami odległymi.2 Ogólnie dla pacjentów z rakiem jelita grubego w Anglii: około 80 na 100 osób (około 80%) przeżywa 1 rok lub dłużej; prawie 60 na 100 osób (prawie 60%) przeżywa 5 lat lub dłużej; prawie 55 na 100 osób (prawie 55%) przeżywa 10 lat lub dłużej.3
Wskaźniki przeżycia w zależności od stadium
Przeżywalność silnie koreluje ze stadium raka jelita grubego w momencie diagnozy:4
- Stadium 1: Około 90 na 100 osób (około 90%) przeżywa 5 lat lub dłużej po diagnozie
- Stadium 2: Około 85 na 100 osób (około 85%) przeżywa 5 lat lub dłużej po diagnozie
- Stadium 3: 65 na 100 osób (65%) przeżywa 5 lat lub dłużej po diagnozie
- Stadium 4: Około 10 na 100 osób (około 10%) przeżywa 5 lat lub dłużej po diagnozie
Dla pacjentów, u których dostępna była operacja chirurgiczna, około 45 na 100 osób (około 45%) przeżywa 5 lat lub dłużej po operacji.4
Specyficzne czynniki prognostyczne
Poza stadium choroby, na rokowanie w raku jelita grubego wpływają następujące czynniki:5
- Marginesy chirurgiczne: Rokowanie jest lepsze, jeśli w tkance usuniętej razem z guzem nie ma komórek nowotworowych, niż gdy w tkance są komórki nowotworowe (dodatnie marginesy chirurgiczne)
- Inwazja naczyń limfatycznych i krwionośnych: Guzy bez inwazji naczyniowo-limfatycznej mają lepsze rokowanie niż guzy z taką inwazją
- Poziom CEA: Im niższy poziom CEA (antygen karcynoembrionalny) przed operacją, tym lepsze rokowanie. Pacjenci z wysokim poziomem CEA przed leczeniem mogą mieć gorsze rokowanie
- Niedrożność lub perforacja jelita: Osoby z niedrożnością lub perforacją jelita w momencie diagnozy mają gorsze rokowanie
- Stopień zróżnicowania guza: Nowotwory wysokiego stopnia złośliwości mają gorsze rokowanie niż nowotwory niskiego stopnia złośliwości
- Typ histologiczny: Gruczolakorak śluzowy, rak z komórek sygnetowatych i drobnokomórkowy rak mają gorsze rokowanie niż inne typy guzów jelita grubego
Markery molekularne i genetyczne
Coraz większą rolę w ocenie rokowania odgrywają markery molekularne i genetyczne:5
- Niestabilność mikrosatelitarna (MSI): Guzy z wysoką MSI mają lepsze rokowanie niż guzy z niską MSI (zwane guzami stabilnymi mikrosatelitarnie lub MSS)
- Mutacja genu KRAS: Osoby z komórkami raka jelita grubego, które mają mutację genu KRAS, mają gorsze rokowanie, ponieważ leki ukierunkowane molekularnie nie będą skuteczne wobec guza
- Mutacja genu BRAF: Osoby z komórkami raka z mutacją genu BRAF mają gorsze rokowanie
Modele prognostyczne i nomogramy
W praktyce klinicznej coraz częściej wykorzystywane są zaawansowane narzędzia do przewidywania rokowania w raku jelita grubego, takie jak nomogramy i modele predykcyjne.6
Nomogramy i ich zastosowanie
Nomogramy raka jelita grubego to narzędzia predykcyjne zaprojektowane, aby pomóc lekarzom i pacjentom w podejmowaniu decyzji dotyczących leczenia i długoterminowej opieki. Mogą być również wykorzystywane przez badaczy do projektowania i oceny badań klinicznych.6 Przykładowe nomogramy obejmują:
- Nomogram prawdopodobieństwa braku choroby: Może być używany do przewidywania prawdopodobieństwa, że pacjent będzie wolny od raka jelita grubego przez pięć do dziesięciu lat po całkowitej resekcji (chirurgicznym usunięciu) wszystkich tkanek nowotworowych
- Nomogram prawdopodobieństwa przeżycia: Może być używany do przewidywania prawdopodobieństwa przeżycia co najmniej pięciu lat po całkowitej resekcji wszystkich tkanek nowotworowych. Narzędzie dostarcza również wysoce prawdopodobny zakres dla prawdopodobieństwa przeżycia, znany jako 95-procentowy przedział ufności
Wyniki z narzędzia do przewidywania prawdopodobieństwa ogólnego przeżycia opierają się na danych od 128 853 pacjentów z pierwotnym rakiem okrężnicy zgłoszonych do Programu Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Narodowego Instytutu Raka, który zbiera dane o przypadkach raka z różnych lokalizacji i źródeł w Stanach Zjednoczonych.7
Zaawansowane modele prognostyczne
Opracowano również specjalistyczne modele prognostyczne, które uwzględniają zarówno czynniki kliniczne, jak i molekularne:8
- Zintegrowany model prognostyczny kliniczno-molekularny: Model prognostyczny i odpowiadający mu nomogram dla ogólnego przeżycia w raku okrężnicy, zbudowany na podstawie analizy zintegrowanej kliniczno-molekularnej opartej na wiedzy, wykazuje lepszą wydajność prognostyczną niż model prognostyczny kliniczny
- Wskaźnik dysulfidptozy związany z lncRNA: Został opracowany do przewidywania rokowania i mikrośrodowiska guza w raku jelita grubego. Wykresy ogólnego przeżycia wykazały, że we wszystkich trzech kohortach grupa niskiego ryzyka miała znacznie lepsze rokowanie niż grupa wysokiego ryzyka
Wykazano, że PDS (Pathway Deregulation Score) szlaku hsa00532 jest znaczącym uzupełniającym czynnikiem prognostycznym dla raka okrężnicy i może stanowić potencjalny marker prognostyczny dla raka okrężnicy w stadium II. Obserwacja krzywych Kaplana-Meiera opartych na grupach pacjentów podzielonych według progów 0,5 i 0,6779 sugerowała, że pacjenci z wyższymi PDS mieli gorsze przeżycie.10
Opracowano również model prognostyczny oparty na pięciu czynnikach transkrypcyjnych, który ma silną moc predykcyjną w prognozowaniu raka okrężnicy. Model ten pomaga zrozumieć ukrytą relację między przeżyciem pacjentów z rakiem okrężnicy a aktywnością czynników transkrypcyjnych.11
Nowatorskie modele dla specyficznych grup pacjentów
Dla określonych podgrup pacjentów opracowano specjalistyczne modele prognostyczne:1213
- Model dla wczesnego raka okrężnicy miejscowo zaawansowanego: Udoskonalony model nomogramu i zupełnie nowy system stratyfikacji ryzyka zostały ustanowione w celu klasyfikacji poziomów ryzyka pacjentów z wczesnym miejscowo zaawansowanym rakiem okrężnicy (LACC). W analizie przeżycia, przeżycie specyficzne dla raka (CSS) było lepsze u pacjentów z wczesnym LACC niż u tych z późnym LACC
- Model dla przerzutowego wczesnego raka jelita grubego: Przerzutowy wczesny rak jelita grubego (EO-CRC) jest coraz częstszy, jednak brakuje modeli predykcyjnych dla tej choroby. Opracowano nomogram, aby pomóc we wczesnym wykrywaniu i zarządzaniu przerzutowym rakiem jelita grubego u młodych pacjentów
Kohorta treningowa miała indeks zgodności (C-index) wynoszący 0,71, podczas gdy kohorta walidacyjna miała C-index wynoszący 0,70, co demonstruje dobrą dokładność predykcyjną.13
Wpływ stanu odżywienia i zapalenia na rokowanie
Stan odżywienia i parametry zapalne stanowią istotne czynniki wpływające na rokowanie w zaawansowanym raku jelita grubego:14
- Wynik CONUT (Controlling Nutritional Status)
- Wskaźnik odżywczy prognostyczny (PNI)
- Zmodyfikowana Glasgow prognostyczna skala (mGPS)
Po uwzględnieniu znanych czynników (wiek, płeć, BMI, stan sprawności ECOG, lokalizacja guza pierwotnego, poziomy CEA, typ histologiczny, kategoria M i wcześniejsze leczenie chirurgiczne), wszystkie trzy miary okazały się niezależnymi czynnikami prognostycznymi dla ogólnego przeżycia (OS) u pacjentów z rakiem jelita grubego w stadium IV (wynik CONUT, p<0.001; PNI, p<0.001; mGPS, p<0.001).14
Wyniki te sugerują, że miary odżywcze i zapalne mogą być użytecznym wskaźnikiem prognostycznym niezależnie od strategii leczenia. Badanie wykazało, że wynik CONUT, PNI i mGPS, które składają się z tych czynników, są silnie skorelowane z rokowaniem u pacjentów z rakiem jelita grubego w stadium IV.15
Rola czynników prognozujących przerzuty i nawroty
Walidacja indywidualnych czynników ryzyka, a nawet wielozmiennych modeli predykcyjnych wielu czynników ryzyka dla przerzutów i nawrotów miejscowych, regionalnych lub odległych jest niezwykle ważna, ponieważ mogą one kierować postępowaniem z guzem pierwotnym i dostarczać informacji prognostycznych dla pacjentów i ich onkologów.16
Zgodnie z predefiniowanymi kryteriami oceny wiarygodności dowodów, tylko jeden czynnik ryzyka został sklasyfikowany jako przekonujący (inwazja naczyniowa dla przerzutów do węzłów chłonnych w raku jelita grubego pT1), odzwierciedlający silną istotność statystyczną i brak śladów błędu systematycznego.2
Dwanaście (35%) z 34 badanych czynników ryzyka przerzutów miało wielkość efektu sugerującą 3-krotną zmianę w szansach wyniku z p<0.05.2 Badania sugerują, że pączkowanie guza jest powszechnym, wysoce sugestywnym czynnikiem ryzyka zarówno dla przerzutów do węzłów chłonnych w raku jelita grubego, jak i ogólnego nawrotu.2
Znaczenie wieku i lokalizacji guza
Test log-rank wykazał statystycznie istotny związek między wiekiem w momencie diagnozy a przeżyciem (wartość P<0,001), wskazując, że pacjenci w wieku powyżej 70 lat wykazują niższe wskaźniki przeżycia.17
Dodatkowo stadium choroby zostało zidentyfikowane jako istotny predyktor zarówno dla zdarzeń terminalnych, jak i nieterminalnych (wartość P<0,001), przy czym bardziej zaawansowane stadia wykazują znaczący wzrost częstości obu typów zdarzeń.18
Wyniki podkreślają znaczący wpływ zarówno stadium, jak i lokalizacji guza na wyniki przeżycia. W szczególności pacjenci z wczesnym stadium raka okrężnicy wykazali wyższe wskaźniki przeżycia dla nawrotu choroby, śmiertelności bez nawrotu i śmiertelności po nawrocie w porównaniu z pacjentami w innych stadiach.18
Wyleczalność raka jelita grubego
Większość pacjentów z rakiem jelita grubego może zostać wyleczona. Pacjenci z bardziej zaawansowaną chorobą, w tym z rakiem w stadium IV, który rozprzestrzenił się na inne narządy, mogą również mieć potencjalnie lecznicze opcje.19
W przypadku pacjentów z bardziej zaawansowanym rakiem jelita grubego, przewidywana długość życia zależy od tego, czy można ich wyleczyć, tak aby rak nie powrócił. Jeśli tak, ich przewidywana długość życia powinna być zbliżona do normalnej.19
Pacjenci z rakiem jelita grubego, u których nie dochodzi do nawrotu, mogą żyć tak długo, jak żyliby w innym przypadku. Pacjenci z nawrotem mogą potencjalnie zostać wyleczeni, jeśli można przeprowadzić operację. Nawet niektórzy pacjenci, którzy nie kwalifikują się do operacji, mogą żyć długo, dzięki rosnącej liczbie opcji leczenia. Przeżycie mierzy się w latach, a nie w miesiącach.19
Uwagi dotyczące interpretacji danych o przeżyciu
Przy interpretacji statystyk przeżycia należy pamiętać o kilku istotnych czynnikach:20
- Wskaźniki przeżycia mogą dać wyobrażenie o tym, jaki odsetek osób z tym samym typem i stadium raka wciąż żyje po określonym czasie (zwykle 5 lat) od zdiagnozowania
- Należy pamiętać, że wskaźniki przeżycia są szacunkami i często opierają się na wcześniejszych wynikach dużej liczby osób, które miały określony nowotwór, ale nie mogą przewidzieć, co stanie się w konkretnym przypadku danej osoby
- Względny wskaźnik przeżycia porównuje osoby z tym samym typem i stadium raka z osobami w ogólnej populacji
- Liczby te dotyczą tylko stadium raka w momencie pierwszej diagnozy. Nie mają zastosowania później, jeśli rak rośnie, rozprzestrzenia się lub powraca po leczeniu
Liczby te nie uwzględniają wszystkiego. Wskaźniki przeżycia są zgrupowane na podstawie tego, jak daleko rozprzestrzenił się rak, ale wiek i ogólny stan zdrowia, czy rak zaczął się po lewej czy prawej stronie okrężnicy, czy komórki raka mają pewne zmiany genetyczne lub białkowe, jak dobrze rak reaguje na leczenie i inne czynniki również mogą wpływać na rokowanie.20
Osoby obecnie diagnozowane z rakiem okrężnicy lub odbytnicy mogą mieć lepsze rokowanie niż pokazują te liczby. Leczenie poprawia się z czasem, a liczby te opierają się na osobach, które zostały zdiagnozowane i leczone co najmniej 5 lat wcześniej.20
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 colorectal cancer | Canadian Cancer Societyhttps://cancer.ca/en/cancer-information/cancer-types/colorectal/prognosis-and-survival
If you have colorectal cancer, you may have questions about your prognosis. A prognosis is the doctors best estimate of how cancer 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 stage and other features of the cancer, the treatments chosen and the response to treatment can put all of this information together with survival statistics to arrive at a prognosis. […] Stage is the most important prognostic factor for colorectal cancer. The lower the stage at diagnosis, the better the outcome. Tumours that are only in the colon or rectum have a better prognosis than those that have grown through the wall of the colon or rectum, or have spread to other organs (called distant metastases).
- #2 Risk factors and risk prediction models for colorectal cancer metastasis and recurrence: an umbrella review of systematic reviews and meta-analyses of observational studieshttps://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7318747/
It is estimated that 5-year survival rates are around 90%, 70%, and 10% for CRC localized, regional, and distant metastatic stages. […] According to our pre-defined criteria for assessing the credibility of the evidence, only one risk factor was classified as convincing (vascular invasion for LNM in pT1 CRC), reflecting strong statistical significance and no hints of bias. […] Twelve (35%) of 34 probed risk factors for metastasis had an effect size suggesting 3-fold change in the odds of the outcome with p0.05. […] Our findings suggest that tumor budding is a common highly suggestive risk factor for both CRC LNM and overall recurrence. […] Our findings emphasize the need for a more rigorous and systematic model construction process to integrate influential risk factors following evidence-based methods.
- #3 Survival | Bowel cancer | Cancer Research UKhttps://www.cancerresearchuk.org/about-cancer/bowel-cancer/survival
Generally for people with bowel cancer in England: around 80 out of 100 people (around 80%) survive their cancer for 1 year or more; almost 60 out of 100 people (almost 60%) survive their cancer for 5 years or more; almost 55 out of 100 people (almost 55%) survive their cancer for 10 years or more. […] Your outlook depends on the stage of the cancer when it was diagnosed. This means how far it has spread through the layers of the bowel and whether it has spread. […] Some bowel cancers make a protein called carcinoembryonic antigen (CEA). People with high CEA levels before treatment may have a worse outlook. […] People with bowel cancer who have an obstruction or perforation of the bowel have a worse outlook.
- #4 Survival | Bowel cancer | Cancer Research UKhttps://www.cancerresearchuk.org/about-cancer/bowel-cancer/survival
Survival depends on many factors. No one can tell you exactly how long you will live. […] 5 year survival is the number of people who have not died from their cancer within 5 years after diagnosis. […] Around 90 out of 100 people (around 90%) with stage 1 bowel cancer will survive their cancer for 5 years or more after they’re diagnosed. […] Around 85 out of 100 people (around 85%) with stage 2 bowel cancer will survive their cancer for 5 years or more after they’re diagnosed. […] 65 out of 100 people (65%) with stage 3 bowel cancer will survive their cancer for 5 years or more after they’re diagnosed. […] Around 10 out of 100 people (around 10%) with stage 4 bowel cancer will survive their cancer for 5 years or more after they’re diagnosed. […] For people where surgery was available, around 45 out of 100 people (around 45%) survived their disease for 5 years or more after the operation.
- #5 Prognosis and survival for colorectal cancer | Canadian Cancer Societyhttps://cancer.ca/en/cancer-information/cancer-types/colorectal/prognosis-and-survival
The prognosis is better if there are no cancer cells in the tissue removed with the tumour than if there are cancer cells in the tissue (called positive surgical margins). […] Tumours that dont have lymphovascular invasion have a better prognosis than tumours that have lymphovascular invasion. […] The lower the CEA level before surgery, the better the prognosis. […] People who have a bowel obstruction or perforation at the time of diagnosis have a poorer prognosis. […] High-grade cancers have a poorer prognosis than low-grade cancers. […] Mucinous adenocarcinoma, signet ring cell carcinoma and small cell carcinoma have a poorer prognosis than other types of colorectal tumours. […] Tumours that have cells with high MSI have a better prognosis than tumours with low MSI (called microsatellite stable or MSS tumours). […] People with colorectal cancer cells that have the KRAS gene mutation have a poorer prognosis because targeted therapy drugs will not work on the tumour. […] As a result, people with cancer cells that have the BRAF gene mutation have a poorer prognosis.
- #6 Colon Cancer Prediction Tools | Memorial Sloan Kettering Cancer Centerhttps://www.mskcc.org/cancer-care/types/colon/prediction-tools
Our colorectal cancer nomograms are online prediction tools that are designed to help physicians and patients make decisions about treatment and long-term follow-up care. They may also be used by researchers to help design and evaluate clinical trials. […] Our disease-free probability nomogram can be used to predict the probability that a patient will be disease-free from colon cancer five to ten years following complete resection, or surgical removal of all cancerous tissue. […] This colon cancer nomogram can be used to predict the probability of surviving at least five years following complete resection (surgical removal) of all cancerous tissue. The tool also provides a highly likely range for the probability of survival, known as the 95 percent confidence interval.
- #7 Colorectal Cancer Nomograms | Memorial Sloan Kettering Cancer Centerhttps://www.mskcc.org/nomograms/colorectal
Our colorectal cancer nomograms are prediction tools designed to help patients and their physicians calculate the likely outcomes of their surgical treatment for colon cancer. […] Results from our overall survival probability prediction tool are based on data from 128,853 primary colon cancer patients reported to the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program of the National Cancer Institute, which collects data on cancer cases from various locations and sources throughout the United States. […] Our overall survival nomogram is a tool designed to predict the likelihood of surviving at least five years after undergoing a complete resection (surgical removal of all cancerous tissue) for colon cancer. […] By submitting more information, you will get a more accurate overall survival estimate.
- #8 Improving the Prognosis of Colon Cancer through Knowledge-Based Clinical-Molecular Integrated Analysishttps://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8051523/
Colon cancer has high morbidity and mortality rates among cancers. Existing clinical staging systems cannot accurately assess the prognostic risk of colon cancer patients. This study was aimed at improving the prognostic performance of the colon cancer clinical staging system through knowledge-based clinical-molecular integrated analysis. […] The PDS of 14 pathways played important roles in prognostic prediction together with clinical prognostic factors through the random survival forest. […] The integrated prognostic model constructed with clinical factors and the identified molecular factor was superior to the clinical prognostic model in discriminative performance. […] Based on the knowledge-based clinical-molecular integrated analysis, a clinical-molecular integrated prognostic model and corresponding nomogram for colon cancer overall survival prognosis was built, which showed better prognostic performance than the clinical prognostic model.
- #9 A disulfidptosis-related lncRNA index predicting prognosis and the tumor microenvironment in colorectal cancer | Scientific Reportshttps://www.nature.com/articles/s41598-023-47472-3
Therefore, this study aimed to determine the prognostic role of lncRNAs related to disulfidptosis in colorectal cancer, identify new targets for biological therapies, develop a survival risk prediction model that can be used for prognostic prediction and selection of specific therapies for CRC patients, and uncover the mechanisms of disulfide rupture-induced cell death in colorectal cancer. […] The overall survival curves showed that in all three cohorts, the low-risk group had a significantly better prognosis than the high-risk group. […] To validate the forecasting capabilities of the model we constructed, Cox regression analysis was performed. […] The ROC curve showed that the risk score was the best predictor of prognosis among all the elements. […] The risk score has good predictive ability for prognosis.
- #10 Improving the Prognosis of Colon Cancer through Knowledge-Based Clinical-Molecular Integrated Analysishttps://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8051523/
The PDS of the pathway hsa00532 is a considerable clinical prognostic supplementary factor for colon cancer and may represent a potential prognostic marker for stage II colon cancer. […] The observation of the KM curves based on patient groups divided by thresholds of 0.5 and 0.6779 suggested that patients with higher PDSs had worse survival. […] The PDS calculation of the pathway hsa00532 involves only 16 genes; therefore, it has good prospects for clinical use after further validation with real data.
- #11 Transcription factor expression as a predictor of colon cancer prognosis: a machine learning practice | BMC Medical Genomics | Full Texthttps://bmcmedgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12920-020-00775-0
Colon cancer is one of the leading causes of cancer deaths in the USA and around the world. […] Overall, our results prove our prediction model has a strong prediction power on colon cancer prognosis. […] Transcription factors can be used to construct colon cancer prognostic signatures with strong prediction power. […] Our five TF-based predictive model would help with understanding the hidden relationship between colon cancer patient survival and transcription factor activities. […] The prediction power of our model is validated on hundreds of colon cancer patient samples available in the GEO database. […] Our five-TFs based linear model was validated on hundreds of publicly available patient data from the GEO database. The results showed that our model has a good predicting power in predicting colon cancer overall survival.
- #12https://link.springer.com/article/10.1007/s00384-023-04543-1
To predict cancer-specific survival, a refined nomogram model and brand-new risk-stratifying system were established to classify the risk levels of patients with early-onset locally advanced colon cancer (LACC). […] Early-onset colon cancers had poorer prognosis (T4, N2, TNM stage III, CEA, tumor deposit, and nerve invasion), and a higher proportion received radiotherapy and systemic therapy (P0.001). In the survival analysis, cancer-specific survival (CSS) was better in patients with early-onset LACC than in those with late-onset LACC (P 0.001). […] We developed a novel nomogram model to predict CSS in patients with early-onset LACC it provided a reference in prognosis prediction and selection of individualized treatment, helping clinicians in decision-making.
- #13https://link.springer.com/article/10.1007/s00384-023-04369-x
Metastatic early-onset colorectal cancer (EO-CRC) is on the rise, yet there is a dearth of predictive models for this disease. Therefore, it is crucial to develop a nomogram to aid in the early detection and management of metastatic colorectal cancer in young patients. […] The training cohort had a consistency index (C-index) of 0.71, while the validation cohort had a C-index of 0.70, demonstrating good predictive accuracy. […] The novel nomograms were created to predict the prognosis of patients with metastatic EO-CRC, which can aid clinicians in developing more effective treatment strategies and contribute to more accurate prognostic assessments.
- #14 Nutritional and inflammatory measures predict survival of patients with stage IV colorectal cancer | BMC Cancer | Full Texthttps://bmccancer.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12885-020-07560-3
This study aimed to evaluate the prognostic impact of nutritional and inflammatory measures (controlling nutritional status (CONUT) score, prognostic nutritional index (PNI), and modified Glasgow prognostic score (mGPS)) on overall survival (OS) in patients with stage IV colorectal cancer (CRC). […] After adjusting for known factors (age, gender, BMI, ECOG performance status, location of primary tumor, CEA levels, histological type, M category, and prior surgical treatment), all three measures were found to be independent prognostic factors for OS in patients with stage (CONUT score, p0.001; PNI, p0.001; mGPS, p0.001). […] CONUT score, PNI, and mGPS were found to be independent prognostic factors for OS in patients with stage IV CRC, suggesting that nutritional and inflammatory status is a useful host-related prognostic indicator in stage IV CRC.
- #15 Nutritional and inflammatory measures predict survival of patients with stage IV colorectal cancer | BMC Cancer | Full Texthttps://bmccancer.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12885-020-07560-3
In the present study, we focused on stage IV CRC including curative resected stage IV CRC and unresectable metastatic CRC, and demonstrated that CONUT score, PNI, and mGPS are independent prognostic factors for OS in patients with stage IV CRC regardless of curative potential. […] These results suggest that nutritional and inflammatory measures may be a useful prognostic indicator regardless of treatment strategies. […] The present study revealed that CONUT score, PNI, and mGPS, which consist of these factors, are strongly correlated with prognosis in stage IV CRC patients. […] CONUT score, PNI, and mGPS were all independent prognostic factors for OS in patients with stage IV CRC, suggesting that nutritional and inflammatory status is a useful host-related prognostic indicator in stage IV CRC.
- #16 Risk factors and risk prediction models for colorectal cancer metastasis and recurrence: an umbrella review of systematic reviews and meta-analyses of observational studieshttps://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7318747/
There is a clear need for systematic appraisal of models/factors predicting colorectal cancer (CRC) metastasis and recurrence because clinical decisions about adjuvant treatment are taken on the basis of such variables. […] Validating individual risk factors and even more so multivariable prediction models of multiple risk factors for local, regional, or distant metastasis and recurrence is crucially important as these could guide management of the primary tumor and provide prognostic information for patients and their cancer clinicians. […] This study provides an in-depth evaluation and cross-assessment of 51 risk factors and 24 prediction models. Our findings suggest that a minority of influential risk factors are employed in prediction models, which indicates the need for a more rigorous and systematic model construction process following evidence-based methods.
- #17 Exploring the impact of stage and tumor site on colorectal cancer survival: Bayesian survival modeling | Scientific Reportshttps://www.nature.com/articles/s41598-024-54943-8
Colorectal cancer is a prevalent malignancy with global significance. […] Results demonstrated significantly higher time ratios for disease recurrence (TR=1.712, 95% CI 1.4892.197), mortality without recurrence (TR=1.933, 1.4802.510), and mortality after recurrence (TR=1.847, 1.1472.178) in early-stage colon cancer compared to early-stage rectal cancer. […] Early-stage colon cancer demonstrated improved survival rates for disease recurrence, mortality without recurrence, and mortality after recurrence compared to other stages. […] The prognosis of CRC patients exhibits substantial variability, with 5-year survival rates ranging from 90 to 10%, contingent upon the stage of the disease and other pertinent factors. […] The log-rank test demonstrated a statistically significant association between age at diagnosis and survival (P-value0.001), indicating that patients over the age of 70 exhibited lower survival rates.
- #18 Exploring the impact of stage and tumor site on colorectal cancer survival: Bayesian survival modeling | Scientific Reportshttps://www.nature.com/articles/s41598-024-54943-8
Additionally, disease stage was identified as a significant predictor for both terminal and non-terminal events (P-value0.001), with more advanced stages showing a significant increase in the rate of both types of events. […] The findings highlight the significant influence of both stage and tumor sites on survival outcomes. Specifically, patients with early-stage colon cancer exhibited higher rates of survival for disease recurrence, mortality without recurrence, and mortality after recurrence compared to patients in other stages.
- #19 Is colon cancer curable? | MD Anderson Cancer Centerhttps://www.mdanderson.org/cancerwise/is-colon-cancer-curable.h00-159616278.html
Most patients with colon cancer can be cured. […] Patients with more advanced disease, including those with stage IV cancers that have spread to other organs, may have potentially curative options as well. […] For patients with more advanced colon cancer, life expectancy depends on if we can cure them so that the cancer doesn’t come back. If so, their life expectancy should be close to normal. […] Colon cancer patients who don’t have a recurrence can live as long as they would otherwise. […] Patients with recurrence can be potentially cured if surgery can be performed. Even some patients who aren’t eligible for surgery can live a long time, thanks to a growing number of treatment options. […] We measure survival in years, not months.
- #20 Colorectal Cancer Survival Rates | Colorectal Cancer Prognosis | American Cancer Societyhttps://www.cancer.org/cancer/types/colon-rectal-cancer/detection-diagnosis-staging/survival-rates.html
Survival rates can give you an idea of what percentage of people with the same type and stage of cancer are still alive a certain amount of time (usually 5 years) after they were diagnosed. […] Keep in mind that survival rates are estimates and are often based on previous outcomes of large numbers of people who had a specific cancer, but they cant predict what will happen in any particular persons case. […] A relative survival rate compares people with the same type and stage of cancer to people in the overall population. […] These numbers apply only to the stage of the cancer when it is first diagnosed. They do not apply later on if the cancer grows, spreads, or comes back after treatment. […] These numbers dont take everything into account. Survival rates are grouped based on how far the cancer has spread, but your age and overall health, whether the cancer started on the left or right side of the colon, if the cancer cells have certain gene or protein changes, how well the cancer responds to treatment, and other factors can also affect your outlook. […] People now being diagnosed with colon or rectal cancer may have a better outlook than these numbers show. Treatments improve over time, and these numbers are based on people who were diagnosed and treated at least 5 years earlier.