ДИФЕРЕНЦІЙОВАНИЙ ЕФЕКТ ЛІКУВАННЯ ПРИ ЗАСТОСУВАННІ СТАНДАРТНОГО І ГІПОФРАКЦІЙНОГО РЕЖИМІВ ОПРОМІНЕННЯ У ПАЦІЄНТІВ З ГЛІОБЛАСТОМОЮ
Background. The identification of the subgroups with differential treatment effects (DTE) is important for decisionmaking in personalized treatment. The DTE analysis assists in identifying patients who are more likely to benefit from a particular treatment regimen. The aim of the study was to analyz...
Збережено в:
| Дата: | 2024 |
|---|---|
| Автори: | , , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
PH Akademperiodyka
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://exp-oncology.com.ua/index.php/Exp/article/view/395 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Experimental Oncology |
Репозитарії
Experimental Oncology| id |
oai:ojs2.ex.aqua-time.com.ua:article-395 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Experimental Oncology |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-10-10T08:54:45Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
диференційований ефект лікування підгруповий аналіз гліобластома гіпофракційна променева терапія |
| spellingShingle |
диференційований ефект лікування підгруповий аналіз гліобластома гіпофракційна променева терапія GLAVATSKYI, O. GRYAZOV, A. STULEY, V. LOESER, A. RADES, D. ZEMSKOVA, O. ДИФЕРЕНЦІЙОВАНИЙ ЕФЕКТ ЛІКУВАННЯ ПРИ ЗАСТОСУВАННІ СТАНДАРТНОГО І ГІПОФРАКЦІЙНОГО РЕЖИМІВ ОПРОМІНЕННЯ У ПАЦІЄНТІВ З ГЛІОБЛАСТОМОЮ |
| topic_facet |
диференційований ефект лікування підгруповий аналіз гліобластома гіпофракційна променева терапія differential treatment effects subgroup analysis glioblastoma hypofractionated radiation therapy |
| format |
Article |
| author |
GLAVATSKYI, O. GRYAZOV, A. STULEY, V. LOESER, A. RADES, D. ZEMSKOVA, O. |
| author_facet |
GLAVATSKYI, O. GRYAZOV, A. STULEY, V. LOESER, A. RADES, D. ZEMSKOVA, O. |
| author_sort |
GLAVATSKYI, O. |
| title |
ДИФЕРЕНЦІЙОВАНИЙ ЕФЕКТ ЛІКУВАННЯ ПРИ ЗАСТОСУВАННІ СТАНДАРТНОГО І ГІПОФРАКЦІЙНОГО РЕЖИМІВ ОПРОМІНЕННЯ У ПАЦІЄНТІВ З ГЛІОБЛАСТОМОЮ |
| title_short |
ДИФЕРЕНЦІЙОВАНИЙ ЕФЕКТ ЛІКУВАННЯ ПРИ ЗАСТОСУВАННІ СТАНДАРТНОГО І ГІПОФРАКЦІЙНОГО РЕЖИМІВ ОПРОМІНЕННЯ У ПАЦІЄНТІВ З ГЛІОБЛАСТОМОЮ |
| title_full |
ДИФЕРЕНЦІЙОВАНИЙ ЕФЕКТ ЛІКУВАННЯ ПРИ ЗАСТОСУВАННІ СТАНДАРТНОГО І ГІПОФРАКЦІЙНОГО РЕЖИМІВ ОПРОМІНЕННЯ У ПАЦІЄНТІВ З ГЛІОБЛАСТОМОЮ |
| title_fullStr |
ДИФЕРЕНЦІЙОВАНИЙ ЕФЕКТ ЛІКУВАННЯ ПРИ ЗАСТОСУВАННІ СТАНДАРТНОГО І ГІПОФРАКЦІЙНОГО РЕЖИМІВ ОПРОМІНЕННЯ У ПАЦІЄНТІВ З ГЛІОБЛАСТОМОЮ |
| title_full_unstemmed |
ДИФЕРЕНЦІЙОВАНИЙ ЕФЕКТ ЛІКУВАННЯ ПРИ ЗАСТОСУВАННІ СТАНДАРТНОГО І ГІПОФРАКЦІЙНОГО РЕЖИМІВ ОПРОМІНЕННЯ У ПАЦІЄНТІВ З ГЛІОБЛАСТОМОЮ |
| title_sort |
диференційований ефект лікування при застосуванні стандартного і гіпофракційного режимів опромінення у пацієнтів з гліобластомою |
| title_alt |
DIFFERENTIAL TREATMENT EFFECTS OF STANDARD AND HYPOFRACTIONATED RADIATION REGIMENS IN GLIOBLASTOMA PATIENTS |
| description |
Background. The identification of the subgroups with differential treatment effects (DTE) is important for decisionmaking in personalized treatment. The DTE analysis assists in identifying patients who are more likely to benefit from a particular treatment regimen. The aim of the study was to analyze DTE in terms of the survival of glioblastoma (GBM) patients in the groups of standard radiotherapy (SRT) and hypofractionated radiotherapy (HRT) by the multicluster modeling of homogenous groups while retaining the statistical characteristics of the overall primary study cohort. Patients and Methods. The cohort of 159 patients with newly diagnosed GBM stratified according to the radiotherapy regimen (HRT group (n = 110/69.2%); SRT group (n = 49/30.8%)) was evaluated retrospectively. Forty-eight subgroups (multiclusters) were created by enumerating all possible combinations of 5 significant covariates (age, sex, the radicality of the surgical resection, chemotherapy, and Karnofsky performance status) of the Cox model. The DTE for the cancerspecific survival (CSS) within 48 modeled multiclusters were studied by comparing the interpolated Weibull CSS curves according to the Kolmogorov — Smirnov test. Results. The findings showed that the SRT group was superior to the HRT group by CSS only in 3 of the modeled clusters presenting clinical scenarios with a non-radical tumor resection, no chemotherapy, and low Karnofsky functional status (≤ 70 scores) (Cluster 10: male aged < 60; Cluster 21: female aged ≥ 60; Cluster 22: male aged ≥ 60). Most of the studied clinical variants (45 of 48 multiclusters) did not demonstrate a significant difference when comparing the interpolated Weibull curves of the CSS for the SRT and HRT groups according to the Kolmogorov — Smirnov test (p ≥ 0.05). Conclusions. We propose a novel multicluster modeling approach that addresses DTE in relatively small samples of GBM patients receiving SRT or HRT. This original analytical method can be taken into consideration while designing new well-powered prospective trials aimed at the subgroup analysis in GBM patients who will be most beneficial from personalized treatment strategies. |
| publisher |
PH Akademperiodyka |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://exp-oncology.com.ua/index.php/Exp/article/view/395 |
| work_keys_str_mv |
AT glavatskyio differentialtreatmenteffectsofstandardandhypofractionatedradiationregimensinglioblastomapatients AT gryazova differentialtreatmenteffectsofstandardandhypofractionatedradiationregimensinglioblastomapatients AT stuleyv differentialtreatmenteffectsofstandardandhypofractionatedradiationregimensinglioblastomapatients AT loesera differentialtreatmenteffectsofstandardandhypofractionatedradiationregimensinglioblastomapatients AT radesd differentialtreatmenteffectsofstandardandhypofractionatedradiationregimensinglioblastomapatients AT zemskovao differentialtreatmenteffectsofstandardandhypofractionatedradiationregimensinglioblastomapatients AT glavatskyio diferencíjovanijefektlíkuvannâprizastosuvannístandartnogoígípofrakcíjnogorežimívopromínennâupacíêntívzglíoblastomoû AT gryazova diferencíjovanijefektlíkuvannâprizastosuvannístandartnogoígípofrakcíjnogorežimívopromínennâupacíêntívzglíoblastomoû AT stuleyv diferencíjovanijefektlíkuvannâprizastosuvannístandartnogoígípofrakcíjnogorežimívopromínennâupacíêntívzglíoblastomoû AT loesera diferencíjovanijefektlíkuvannâprizastosuvannístandartnogoígípofrakcíjnogorežimívopromínennâupacíêntívzglíoblastomoû AT radesd diferencíjovanijefektlíkuvannâprizastosuvannístandartnogoígípofrakcíjnogorežimívopromínennâupacíêntívzglíoblastomoû AT zemskovao diferencíjovanijefektlíkuvannâprizastosuvannístandartnogoígípofrakcíjnogorežimívopromínennâupacíêntívzglíoblastomoû |
| first_indexed |
2025-07-17T12:18:16Z |
| last_indexed |
2025-07-17T12:18:16Z |
| _version_ |
1837896509962584064 |
| spelling |
oai:ojs2.ex.aqua-time.com.ua:article-3952024-10-10T08:54:45Z DIFFERENTIAL TREATMENT EFFECTS OF STANDARD AND HYPOFRACTIONATED RADIATION REGIMENS IN GLIOBLASTOMA PATIENTS ДИФЕРЕНЦІЙОВАНИЙ ЕФЕКТ ЛІКУВАННЯ ПРИ ЗАСТОСУВАННІ СТАНДАРТНОГО І ГІПОФРАКЦІЙНОГО РЕЖИМІВ ОПРОМІНЕННЯ У ПАЦІЄНТІВ З ГЛІОБЛАСТОМОЮ GLAVATSKYI, O. GRYAZOV, A. STULEY, V. LOESER, A. RADES, D. ZEMSKOVA, O. диференційований ефект лікування, підгруповий аналіз, гліобластома, гіпофракційна променева терапія differential treatment effects, subgroup analysis, glioblastoma, hypofractionated radiation therapy Background. The identification of the subgroups with differential treatment effects (DTE) is important for decisionmaking in personalized treatment. The DTE analysis assists in identifying patients who are more likely to benefit from a particular treatment regimen. The aim of the study was to analyze DTE in terms of the survival of glioblastoma (GBM) patients in the groups of standard radiotherapy (SRT) and hypofractionated radiotherapy (HRT) by the multicluster modeling of homogenous groups while retaining the statistical characteristics of the overall primary study cohort. Patients and Methods. The cohort of 159 patients with newly diagnosed GBM stratified according to the radiotherapy regimen (HRT group (n = 110/69.2%); SRT group (n = 49/30.8%)) was evaluated retrospectively. Forty-eight subgroups (multiclusters) were created by enumerating all possible combinations of 5 significant covariates (age, sex, the radicality of the surgical resection, chemotherapy, and Karnofsky performance status) of the Cox model. The DTE for the cancerspecific survival (CSS) within 48 modeled multiclusters were studied by comparing the interpolated Weibull CSS curves according to the Kolmogorov — Smirnov test. Results. The findings showed that the SRT group was superior to the HRT group by CSS only in 3 of the modeled clusters presenting clinical scenarios with a non-radical tumor resection, no chemotherapy, and low Karnofsky functional status (≤ 70 scores) (Cluster 10: male aged < 60; Cluster 21: female aged ≥ 60; Cluster 22: male aged ≥ 60). Most of the studied clinical variants (45 of 48 multiclusters) did not demonstrate a significant difference when comparing the interpolated Weibull curves of the CSS for the SRT and HRT groups according to the Kolmogorov — Smirnov test (p ≥ 0.05). Conclusions. We propose a novel multicluster modeling approach that addresses DTE in relatively small samples of GBM patients receiving SRT or HRT. This original analytical method can be taken into consideration while designing new well-powered prospective trials aimed at the subgroup analysis in GBM patients who will be most beneficial from personalized treatment strategies. Стан питання. Визначення підгруп пацієнтів згідно диференційованого ефекту лікування (ДЕЛ) є важливою передумовою ефективності персоналізованої терапії. Аналіз ДЕЛ допомагає виявити саме тих пацієнтів, які з більшою ймовірністю отримають користь від певної схеми лікування. Мета. Дослідити ДЕЛ за канцер- специфічною виживаністю (КСВ) пацієнтів з гліобластомою (ГБ) в групах стандартної променевої терапії (СПТ) та гіпофракційної ПТ (ГПТ) шляхом мультикластерного моделювання однорідних вибірок зі збереженням статистичних характеристик первинної вибірки. Матеріали та методи. Ретроспективно оцінено когорту 159 пацієнтів з уперше діагностованою ГБ, стратифікованою за режимом ад’ювантної ПТ: група СПТ (n = 49/30,8%) та група ГПТ (n = 110/69,2%). Сорок вісім підгруп (мультикластерів) були створені шляхом перерахування усіх можливих комбінацій 5 статистично значущих коваріатів моделі Кокса (вік, стать, радикальність хірургічної резекції, хіміотерапія та статус Карновського). В межах змодельованих 48 кластерів проаналізовано ДЕЛ у групах СПТ і ГПТ за допомогою порівняння інтерпольованих кривих Вейбулла для КСВ за критерієм Колмогорова — Смірнова. Результати. Виживаність у групі СПТ у порівнянні з групою ГПТ переважала лише в трьох досліджених кластерах (кластер 10: чоловік віком <60 років; кластер 21: жінка віком ≥60 років; кластер 22: чоловік віком ≥60 років) за умови наявності таких факторів як нерадикальна резекція первинної пухлини, відсутність хіміотерапії та статус Карновського ≤ 70 балів. Натомість у більшості досліджуваних клінічних сценаріїв (45 із 48 кластерів) не було зафіксовано статистично значущої різниці в інтерпольованих кривих Вейбулла КСВ груп СПТ і ГПТ за критерієм Колмогорова — Смірнова (р ≥ 0,05). Висновок. Запропонований нами новий підхід мультикластерного моделювання дозволяє дослідити ДЕЛ у значно гетерогенних та відносно невеликих когортах пацієнтів з ГБ в залежності від застосованого режиму ад’ювантної ПТ (гіпофракційний проти стандартного режиму). Цей оригінальний аналітичний підхід може бути врахований при розробці дизайну майбутніх досліджень, спрямованих на визначення підгруп пацієнтів з ГБ, які отримають найбільшу користь від певних персоналізованих стратегій лікування. PH Akademperiodyka 2024-10-09 Article Article application/pdf https://exp-oncology.com.ua/index.php/Exp/article/view/395 10.15407/exp-oncology.2024.02.129 Experimental Oncology; Vol. 46 No. 2 (2024): Experimental Oncology; 129-138 Експериментальна онкологія; Том 46 № 2 (2024): Експериментальна онкологія; 129-138 2312-8852 1812-9269 10.15407/exp-oncology.2024.02 en https://exp-oncology.com.ua/index.php/Exp/article/view/395/358 Copyright (c) 2024 Experimental Oncology https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |