obciążenie mutacyjne guza
Obciążenie mutacyjne guza (ang. Tumor Mutational Burden, TMB) to biomarker, który określa całkowitą liczbę mutacji somatycznych w kodujących regionach genomu nowotworu. Jest wyrażane jako liczba mutacji na megabazę (mut/Mb) sekwencji DNA. Wysoki poziom TMB wskazuje na większą liczbę mutacji w komórkach nowotworowych.
Znaczenie kliniczne TMB wynika z jego roli jako predyktora odpowiedzi na immunoterapię. Nowotwory z wysokim TMB (zwykle >10 mut/Mb) często wykazują lepszą odpowiedź na inhibitory punktów kontrolnych immunologicznych, takie jak przeciwciała anty-PD-1/PD-L1. Wynika to z faktu, że większa liczba mutacji może prowadzić do powstawania większej liczby neoantygenów, które mogą być rozpoznawane przez układ immunologiczny.
Ocena TMB jest wykonywana najczęściej za pomocą sekwencjonowania nowej generacji (NGS), poprzez panel genów lub sekwencjonowanie całego eksonu. W praktyce klinicznej marker ten jest szczególnie istotny w leczeniu niedrobnokomórkowego raka płuca, czerniaka, raka urotelialnego i innych nowotworów litych, gdzie pomaga w stratyfikacji pacjentów do leczenia immunoterapią.
Powiązane wpisy
- Leksykon chorób i schorzeń
Rak endometrium – Rokowania, prognozy i postęp choroby
Rak endometrium, będący jednym z najczęstszych nowotworów ginekologicznych, charakteryzuje się 5-letnim przeżyciem na poziomie 81% dla wszystkich stopni zaawansowania, a w przypadku choroby ograniczonej do macicy wskaźnik ten wzrasta do 95%. Rokowanie zależy od wielu czynników, w tym stopnia zaawansowania według FIGO (I: 70-95%, III-IV: 10-60%), stopnia zróżnicowania histopatologicznego (G1/G2 lepsze niż G3), głębokości naciekania mięśniówki, typu histologicznego (endometrioidalny lepszy niż surowiczy), obecności komórek nowotworowych w płynie otrzewnowym, wieku pacjentki oraz współistniejącej otyłości i chorób metabolicznych. Nowa klasyfikacja molekularna FIGO 2023 podkreśla znaczenie mutacji POLE (POLEmut) z najlepszym rokowaniem oraz nieprawidłowej ekspresji p53 (p53abn) jako czynnika prognostycznego związanego z gorszym przebiegiem choroby (p=0,009). Dodatkowo, obecność receptorów progesteronowych i markery immunologiczne (GZMK, IL7, GIMAP, UBD) oraz geny związane z autofagią (CDKN2A, PTK6, ERBB2, BIRC5) stanowią istotne biomarkery prognostyczne i potencjalne cele terapeutyczne.
biomarker prognostyczny, guz mezenchymalny, histerektomia, klasyfikacja FIGO, mięsakorak, naciekanie mięśniówki macicy, naciekanie myometrium, nawrót choroby, nomogram prognostyczny, nowotwór ginekologiczny, obciążenie mutacyjne guza, przeżycie 5-letnie, przeżycie całkowite, przeżycie swoiste dla raka, przeżycie wolne od nawrotu, rak endometrioidalny, rak endometrium, rak trzonu macicy, receptor estrogenowy, receptor progesteronowy, rokowanie, terapia adjuwantowa - Leksykon chorób i schorzeń
Nowotwór – Rokowania, prognozy i postęp choroby
Nowotwory stanowią istotną przyczynę chorobowości i śmiertelności globalnie, a precyzyjne prognozowanie przebiegu choroby jest kluczowe dla personalizacji terapii onkologicznej. Tradycyjne metody oparte na parametrach kliniczno-patologicznych, takich jak klasyfikacja TNM, grading, stan węzłów chłonnych, obecność przerzutów oraz ocena sprawności według skali WHO-PS (ECOG-PS), mają ograniczoną skuteczność prognostyczną. W ostatnich latach rozwój sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia (DL) umożliwił integrację danych klinicznych, genomowych, radiomicznych i histopatologicznych, co znacząco poprawia dokładność przewidywania przeżycia i odpowiedzi na leczenie. Modele DL, takie jak DNN, CNN, DBN, DRN oraz transformatory wizyjne (ViT), wykazują przewagę nad tradycyjnymi metodami, umożliwiając m.in. ocenę ryzyka nawrotu, wczesną diagnostykę oraz dobór optymalnej terapii. Przykłady biomarkerów molekularnych o znaczeniu prognostycznym to 70-genowa sygnatura w raku piersi oraz test Oncotype DX (21 genów), które pomagają w stratyfikacji ryzyka i decyzjach terapeutycznych, choć ich skuteczność może być ograniczona czasowo (np. do 5 lat w przypadku Oncotype DX). Obciążenie mutacyjne guza (TMB) jest istotnym wskaźnikiem u pacjentów poddawanych immunoterapii.
choroba nowotworowa, delecja 11q, dokumentacja medyczna, drzewo decyzyjne, głęboka sieć neuronowa, głębokie uczenie, glejak niższego stopnia, klasyfikacja TNM, konwolucyjna sieć neuronowa, maszyna wektorów nośnych, mutacja ATM, obciążenie mutacyjne guza, przerzut odległy, przewlekła białaczka limfocytowa, rak nadnercza, rak pęcherza moczowego, rak piersi, rak prostaty, rak szyjki macicy, rak trzustki, sekwencjonowanie DNA, skala WHO-PS, stopień zróżnicowania guza, sztuczna sieć neuronowa, terapia adjuwantowa, węzły chłonne - Leksykon chorób i schorzeń
Rak jelita cienkiego – Patofizjologia i mechanizm
Rak jelita cienkiego (SBC) to grupa rzadkich nowotworów złośliwych obejmujących różne typy histologiczne, takie jak gruczolakoraki (25-40% przypadków), nowotwory podścieliskowe przewodu pokarmowego (GIST), mięsakomięsaki, guzy neuroendokrynne oraz chłoniaki. Patogeneza SBC jest złożona i różni się w zależności od typu nowotworu, z kluczową rolą mutacji genów takich jak TP53, KRAS (53,6%), APC (27%), SMAD4 (17,4%) i BRAF. Gruczolakorak jelita cienkiego wykazuje unikalny profil molekularny, różniący się od raka jelita grubego i żołądka, z istotnym udziałem niestabilności mikrosatelitarnej (MSI) w 15-18% przypadków oraz wysokim obciążeniem mutacyjnym (TMB). Czynniki ryzyka obejmują dziedziczne zespoły nowotworowe (m.in. zespół Lyncha, FAP, PJS), choroby zapalne jelit (IBD, choroba Leśniowskiego-Crohna z RR około 20), celiakię (HR 3,92 dla jelita czczego i krętego), a także czynniki środowiskowe jak palenie tytoniu, alkohol i dieta. Patogeneza GIST wiąże się z mutacjami protoonkogenu KIT i ekspresją CD117.
angiogeneza, bakteria komensalna, brodawka Vatera, celiakia, choroba Leśniowskiego-Crohna, choroba zapalna jelit, dysbioza mikrobioty jelitowej, ekstrawazacja, gruczolakorak jelita cienkiego, guz neuroendokrynny, inwazja limfatyczna, komórka gruczołowa, komórki Cajala, krążąca komórka nowotworowa, limfangiogeneza, mięsak tkanek miękkich, mikrobiom jelitowy, mikrosatelitarnie stabilny, mutacja APC, mutacja CDKN2A, mutacja KRAS, mutacja SMAD4, niestabilność mikrosatelitarna, nowotwór podścieliskowy przewodu pokarmowego, nowotwór przewodu pokarmowego, nowotwór złośliwy, obciążenie mutacyjne guza, przejście nabłonkowo-mezenchymalne, rak jelita cienkiego, receptor KIT, resekcja radykalna, rodzinna polipowatość gruczolakowata, sekwencja gruczolak-rak, wrzodziejące zapalenie jelita grubego, zespół Lyncha, zespół Peutza-Jeghersa - Leksykon chorób i schorzeń
Rak jelita cienkiego – Rokowania, prognozy i postęp choroby
Rokowanie w raku jelita cienkiego jest wieloczynnikowe i zależy przede wszystkim od stadium zaawansowania nowotworu, typu histologicznego, lokalizacji guza, możliwości całkowitego usunięcia chirurgicznego oraz obecności przerzutów, zwłaszcza do wątroby. 5-letnia przeżywalność netto wynosi około 54% (dane kanadyjskie) i 53% (dane angielskie), przy czym wczesne stadia (I-III) cechują się przeżywalnością odpowiednio 79%, 58% i 38%. Typy histologiczne różnią się rokowaniem: guzy neuroendokrynne (NETs) mają najlepsze prognozy (5-letnie przeżycie do 95% w stadium wczesnym), a gruczolakoraki najgorsze (5-letnie przeżycie spada do 4% w zaawansowanych stadiach). Usunięcie ≥8 węzłów chłonnych podczas resekcji wiąże się z lepszym rokowaniem, natomiast obecność przerzutów do wątroby znacząco pogarsza przeżycie. Czynniki molekularne, takie jak wysoki tumor mutational burden (TMB ≥10 mutacji/Mb) korelują z lepszym przeżyciem, natomiast mutacje SMAD4 i sprawna naprawa niesparowanych zasad (pMMR) są związane z gorszym rokowaniem i wyższym ryzykiem nawrotów.
chłoniak grudkowy, czynnik prognostyczny, GIST, gruczolakorak, guz karcinoidalny, guz neuroendokrynny, inwazja naczyń limfatycznych, inwazja okołonerwowa, lek ukierunkowany molekularnie, lokalizacja guza, mięsak tkanek miękkich, mutacja SMAD4, nawrót otrzewnowy, niedobór naprawy niesparowanych zasad, obciążenie mutacyjne guza, przerzuty do wątroby, przerzuty do węzłów chłonnych, przerzuty odległe, przeżycie całkowite, przeżycie swoiste dla choroby, przeżycie wolne od nawrotu, przeżywalność, przeżywalność 5-letnia, rak jelita cienkiego, resekcja guza, stadium zaawansowania, stopień histologiczny, typ histologiczny, zróżnicowanie histologiczne