STATYSTYCZNA ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY OBRAZEM MORFOLOGICZNYM I ZMIANAMI CYTOGENETYCZNYMI W MIĘSAKACH TKANEK MIĘKKICH



Podobne dokumenty
S T R E S Z C Z E N I E

MIĘSAKI TKANEK MIĘKKICH (Tumors of Soft Tissue) Janusz Ryś

Nowotwory tkanek miękkich

Czynniki ryzyka przerwania ciągłości torebki

Nowotwory gruczołu krokowego skala problemu. Dr n med. Urszula Wojciechowska

Testy nieparametryczne

Najważniejszym czynnikiem w istotny sposób wpływającym na wyniki leczenia jest wykrycie nowotworu w jak najwcześniejszym stadium rozwoju.

Hematoonkologia w liczbach. Dr n med. Urszula Wojciechowska

Lublin, 26 maja, 2015 roku

Wstęp Cele pracy Materiał i metody

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

Analiza mutacji genów EGFR, PIKCA i PTEN w nerwiaku zarodkowym

Załącznik nr 4 do zarządzenia Nr 53/2006 Prezesa Narodowego Funduszu Zdrowia. Program profilaktyki raka piersi

Opis zakładanych efektów kształcenia na studiach podyplomowych WIEDZA

Dr hab. med. Sylwia Grodecka-Gazdecka 2006

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Warto wiedzieć więcej o swojej chorobie, aby z nią walczyć

Ocena czynników rokowniczych w raku płaskonabłonkowym przełyku w materiale Kliniki Chirurgii Onkologicznej AM w Gdańsku doniesienie wstępne

NARODOWY PROGRAM ZWALCZANIA CHORÓB NOWOTWOROWYCH

Ocena immunologiczna i genetyczna białaczkowych komórek macierzystych

Nowotwory złośliwe u dzieci w 2005 roku

Analiza wariancji - ANOVA

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Leczenie i przeżycia 5-letnie dolnośląskich kobiet chorych na nowotwory złośliwe piersi z lat

Jednoczynnikowa analiza wariancji

Podstawy diagnostyki onkologicznej. Podstawy diagnostyki onkologicznej. Marcin Stępie. pień

Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia związku pomiędzy dwiema zmiennymi nominalnymi (lub porządkowymi)

WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ. Dr Wioleta Drobik-Czwarno

Testowanie hipotez statystycznych

Przykład 2. Na podstawie książki J. Kowal: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku

Nowotwory złośliwe u dzieci w 2006 roku

Sytuacja w zakresie zachorowań na raka szyjki macicy w woj. dolnośląskim w latach

Wytyczne postępowania dla lekarzy POZ i lekarzy medycyny pracy w zakresie raka nerki, pęcherza moczowego i prostaty 2011

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe?

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

GUZY PODŚCIELISKOWE PRZEWODU POKARMOWEGO. (Gastrointestinal Stromal Tumor (GIST)) Anna Nasierowska-Guttmejer, Katarzyna Guzińska-Ustynowicz

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

MIĘDZYBŁONIAK OPŁUCNEJ (Malignant Pleural Mesothelioma) Renata Langfort

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Agata Abramowicz Centrum Badań Translacyjnych i Biologii Molekularnej Nowotworów Seminarium magisterskie 2013

Statystyka matematyczna dla leśników

Rak nerki. Patrycja Tudrej Biotechnologia, II rok USM

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

ANALIZA PRZYCZYN UMIERALNOŚCI MIESZKAŃCÓW POWIATU OLECKIEGO. 1. Długość życia i umieralność mieszkańców powiatu oleckiego

Materiał i metody. Wyniki

HOT TOPICS W GINEKOLOGII ONKOLOGICZNEJ WARSZAWA, 01 marzec 2014 r.

Wydłużenie życia chorych z rakiem płuca - nowe możliwości

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8

Analiza regresji - weryfikacja założeń

VII. ŚWIADCZENIA MEDYCYNY NUKLEARNEJ. LP. Nazwa świadczenia gwarantowanego Warunki realizacji świadczeń

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?

Przykład 1. (A. Łomnicki)

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

Statystyka i Analiza Danych

Akupunktura Trudności w projektowaniu badań klinicznych

Jakie informacje są potrzebne przed podjęciem decyzji o strategii leczenia? Punkt widzenia patologa

LECZENIE MIĘSAKÓW TKANEK MIĘKKICH (ICD-10 C48, C49)

Sytuacja epidemiologiczna w zakresie chorób nowotworowych oraz opinie konsultantów krajowych i wojewódzkich na temat rozwoju onkologii

Analiza wariancji - ANOVA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

Spis treści. Przedmowa Barbara Czerska Autorzy Wykaz skrótów... 19

DIAGNOSTYKA ULTRASONOGRAFICZNA TARCZYCY. Michał Brzewski Anna Jakubowska Zakład Radiologii Pediatrycznej AM Warszawa

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Adam Kirpsza Zastosowanie regresji logistycznej w studiach nad Unią Europejska. Anna Stankiewicz Izabela Słomska

ZBYT PÓŹNE WYKRYWANIE RAKA NERKI ROLA LEKARZA PIERWSZEGO KONTAKTU

Testowanie hipotez statystycznych

Promotor: prof. dr hab. Katarzyna Bogunia-Kubik Promotor pomocniczy: dr inż. Agnieszka Chrobak

Odrębności diagnostyki i leczenia raka piersi u młodych kobiet

Służba Zdrowia nr z 23 marca Znaczenie badań przesiewowych w zwalczaniu raka piersi. Zbigniew Wronkowski, Wiktor Chmielarczyk

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

TEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.

Rak płuca wyzwania. Witold Zatoński Centrum Onkologii Instytut im. Marii Skłodowskiej-Curie w Warszawie

GRUPY NIEZALEŻNE Chi kwadrat Pearsona GRUPY ZALEŻNE (zmienne dwuwartościowe) McNemara Q Cochrana

Piotr Potemski. Uniwersytet Medyczny w Łodzi, Szpital im. M. Kopernika w Łodzi

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

Statystyka i Analiza Danych

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Regresja linearyzowalna

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Testowanie hipotez statystycznych

Genetyka kliniczna - opis przedmiotu

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Czy chore na raka piersi z mutacją BRCA powinny otrzymywać wstępną. Klinika Onkologii i Radioterapii

NARODOWY PROGRAM ZWALCZANIA CHORÓB NOWOTWOROWYCH

Program dotyczy wyłącznie kontynuacji leczenia pacjentów włączonych do programu do dnia

WIEDZA. wskazuje lokalizacje przebiegu procesów komórkowych

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

Transkrypt:

STATYSTYCZNA ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY OBRAZEM MORFOLOGICZNYM I ZMIANAMI CYTOGENETYCZNYMI W MIĘSAKACH TKANEK MIĘKKICH Janusz Ryś, Centrum Onkologii Instytut im. Marii SkłodowskiejCurie, Oddział w Krakowie Andrzej Sokołowski, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Zakład Statystyki Wprowadzenie Złośliwe nowotwory tkanek miękkich (mięsaki) należą do rzadkich nowotworów (szacuje się, iż stanowią one niespełna 1% ogółu nowotworów złośliwych człowieka), tym niemniej w ostatnich dwudziestu latach obserwuje się stały wzrost liczby nowych zachorowań na tę grupę nowotworów. W USA, w populacji rasy białej, współczynniki zachorowalności na mięsaki tkanek miękkich, standaryzowane względem wieku, wzrosły w latach 1973 1998, odpowiednio dla kobiet z 1,75/100 000 do 2,5/100 000, zaś u mężczyzn z 2,0/100 000 do 3,0/100 000. Również w Polsce zachorowalność na nowotwory tkanki łącznej była w latach 1985 1994 o ok. 30% wyższa niż w okresie 1976 1984 r. Stały trend wzrostowy utrzymał się w Polsce także w latach 90. Dla porównania: w roku 1989 odnotowano 222 zachorowania na mięsaki tkanek miękkich u mężczyzn i 236 u kobiet (standaryzowane względem wieku współczynniki zachorowań wynosiły odpowiednio 1,1/100 000 oraz 1,0/100 000), natomiast w roku 1996 zarejestrowano 333 zachorowania u mężczyzn i 323 u kobiet (standaryzowane względem wieku współczynniki zachorowań wynosiły odpowiednio 1,6/100 000 oraz 1,3/100 00). Można więc przypuszczać, iż w najbliższych latach mięsaki tkanek miękkich staną się poważnym problemem medycznym. Wynika to przede wszystkim z faktu, iż większość (ponad 50%) chorych na mięsaki tkanek miękkich umiera z powodu rozsiewu lub z powodu miejscowego szerzenia się nowotworu i zajęcia struktur ważnych dla życia. W 2001 roku w USA odnotowano 8700 nowych przypadków zachorowania na mięsaki tkanek miękkich. W tym samym czasie, według danych American Cancer Society, zmarło na mięsaki tkanek miękkich 4400 chorych. W Polsce w roku 1996 zmarło z powodu mięsaków 136 mężczyzn i 113 kobiet. Niskie odsetki przeżyć 5letnich u chorych na mięsaki tkanek miękkich spowodowane są przede wszystkim brakiem możliwości porównywania wyników leczenia prowadzonego w różnych ośrodkach i wypracowania standardów postępowania terapeutycznego. Wynika Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/pharma www.statsoft.pl/czytelnia.html 63

to głównie z heterogennego charakteru tych nowotworów. Najnowsza klasyfikacja guzów tkanek miękkich, opublikowana w roku 2002 przez WHO, wyróżnia bowiem ponad 30 postaci histologicznych o różnej biologii i odmiennym rokowaniu. Sprawę komplikuje dodatkowo fakt, iż dotychczas nie udało się stworzyć idealnej klasyfikacji guzów tkanek miękkich, która by z jednej strony cechowała się prostotą, z drugiej zaś wysokim stopniem powtarzalności i przydatności klinicznej. Przy braku jednoznacznych (obiektywnych) kryteriów rozpoznania ocena typu histologicznego mięsaka ma czasem charakter arbitralny. Dowodem na to jest chociażby porównanie częstości występowania poszczególnych postaci histologicznych złośliwych nowotworów tkanek miękkich w doniesieniach pochodzących z różnych ośrodków. Według zgodnej opinii wszystkich autorów najczęstszym złośliwym nowotworem tkanek miękkich jest mięsak włóknistohistiocytarny; stanowi on od 25% do 28% badanych mięsaków. Odsetek diagnozowanych pozostałych mięsaków (a zarazem ich kolejność na liście częstości występowania) wykazuje natomiast znaczne różnice w poszczególnych ośrodkach (tabela 1). Tabela 1. Rozbieżności w częstości występowania histologicznych podtypów mięsaków tkanek miękkich. Typ histologiczny Odsetek wg Coindre Odsetek wg Hashimoto Odsetek wg Markhede Malignant fibrous histiocytoma 28,15 25.1 35,0 Liposarcoma 15,16 11,6 16,5 Leiomyosarcoma 11,94 9,1 9,3 Unclassified sarcoma 11,29 7,8 Synovial sarcoma 10,08 6,5 5,2 Malignant peripheral nerve sheath tumor 5,81 5,9 7,2 Rhabdomyosarcoma 4,84 9,7 Fibrosarcoma 3,06 5,2 Ewing sarcoma 2,02 1,2 Angiosarcoma 2.02 3,0 Osteosarcoma 1,13 0,5 Epithelioid sarcoma 1,13 1,2 Chondrosarcoma 1,05 3,3 Clear cell sarcoma 0,97 1,8 Alveolar soft part sarcoma 0,56 1,0 Malignant hemangiopericytoma 0,40 2,3 Myxofibrosarcoma 11,3 Żródło: Coindre J.M. i wsp. Cancer 2001; 91:1914, Hashimoto H. i wsp. Cancer 1992, 70: 2816. Markhede G. i wsp., Cancer 1982, 49:1721. Różnice te mogą po części wynikać z odmienności populacyjnych, tym niemniej jednak w większym stopniu wynikają one ze zmieniających się kryteriów diagnostycznych. 64 www.statsoft.pl/czytelnia.html www.statsoft.pl/pharma Copyright StatSoft Polska 2008

Początkowo podstawą klasyfikacji nowotworów tkanek miękkich była bowiem jedynie analiza obrazu histologicznego guza i jego ultrastruktury, w trakcie której koncentrowano się na ocenie zdolności komórek nowotworowych do tworzenia struktur imitujących prawidłowe tkanki pochodzenia mezenchymalnego. Od połowy lat 70. do diagnostyki nowotworów zaczęto wykorzystywać badania immunohistochemiczne; w szerszym stopniu wykorzystywane są one jednak dopiero od lat 90., zwanych okresem tzw. brązowej rewolucji w immunohistochemii, związanej z wprowadzeniem zarówno szerokiej gamy przeciwciał diagnostycznych, jak i wysoce czułych systemów detekcyjnych. Badania w mikroskopie świetlnym i elektronowym, a także badania immunohistochemiczne pozwalają w sposób wiarygodny diagnozować nowotwory o wyższym stopniu zróżnicowania, w głównej mierze ograniczone do dwóch grup mięsaków: nabłonkopodobnych i wrzecionowatokomórkowych. Natomiast wartość diagnostyczna wymienionych badań w różnicowaniu mięsaków pleomorficznych i mięsaków drobnookrągłokomórkowych jest w znacznej mierze ograniczona. Nadzieję na precyzyjną diagnostykę tych mięsaków przyniosły badania cytogenetyczne i molekularne, oparte na poszukiwaniu specyficznych translokacji chromosomowych lub genów fuzyjnych, powstałych w wyniku tych translokacji. Tym niemniej, dotychczas udało się wykryć wspomniane translokacje chromosomowe jedynie w odniesieniu do niektórych mięsaków, m.in. mięsaka maziówkowego (ang. synovial sarcoma), tłuszczakomięsaka (ang. liposarcoma), mięsaka mięśniowego prążkowanokomórkowego (ang. rhabdomyosarcoma), desmoplastycznego guza z małych okrągłych komórek (ang. small desmoplastic round cell tumor), mięsaka jasnokomórkowego (ang. clear cell sarcoma) oraz pozaszkieletowych odmian mięsaka Ewinga (ang. extraskeletal Ewing sarcoma/pnet) i mezenchymalnego śluzowatego chrzęstniakomięsaka (ang. extraskeletal myxoid chondrosarcomaa). W pozostałych przypadkach obserwuje się bądź brak aberracji chromosomowych, bądź obecność aberracji złożonych. Podejmowane byly próby zidentyfikowania aberracji chromosomowych swoistych dla pozostałych mięsaków, jednak ze względu na rzadkość występowania tych guzów, wymagają one prowadzenia wieloletnich badań wieloośrodkowych. Osobnym zagadnieniem jest ocena rokowania u chorych na mięsaki tkanek miękkich, przy czym na plan pierwszy wysuwa się konieczność wykrycia takich czynników klinicznomorfologicznych, które już w chwili rozpoznania pozwolą na wyróżnienie podgrupy chorych o wysokim ryzyku nawrotu choroby. W ostatnim dziesięcioleciu ukazało się co najmniej kilkanaście doniesień obejmujących wyniki wieloparametrowych analiz czynników rokowniczych u chorych na mięsaki tkanek miękkich, tym niemniej do wyjątków należą opracowania oparte na grupach większych niż 300 chorych. Kwestią otwartą pozostaje znaczenie rokownicze parametrów morfologicznych, cytogenetycznych i molekularnych. Według niektórych doniesień o rokowaniu u chorych na mięsaki tkanek miękkich decyduje sama postać histologiczna guza, a także naciekanie naczyń krwionośnych i osłonek nerwowych przez komórki mięsaka i obecność utkania nowotworu w marginesie preparatu operacyjnego, potwierdzona badaniem mikroskopowym. Przypuszcza się, iż u chorych na mięsaki o odmiennym utkaniu histologicznym o rokowaniu mogą decydować odmienne parametry morfologiczne, a także molekularne. Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/pharma www.statsoft.pl/czytelnia.html 65

W przeciwieństwie do uznanej roli badań cytogenetycznych w diagnostyce różnicowej niektórych mięsaków tkanek miękkich, niewiele wiadomo o wartości prognostycznej zaburzeń cytogenetycznych u chorych na mięsaki. Doniesienia na temat wartości prognostycznej zaburzeń chromosomalnych w mięsakach tkanek miękkich mają charakter kazuistyczny. Wg Martensa i wsp. (Cancer Res 2002, 62 (14): 3980) pęknięcia w obrębie obszarów chromosomów 1p1, 1q4, 14q1 i 17q2, a także delecja regionu 6p12 mogą odgrywać rolę niezależnych czynników prognostycznych. Zagadnienia badawcze 1. W odniesieniu do diagnostyki mięsaków na plan pierwszy wysuwa się konieczność poszukiwania specyficznych aberracji chromosomowych, zwłaszcza dla najczęstszych mięsaków, w których nie wykryto dotychczas tzw. specyficznych translokacji, tj. dla mięsaków o różnicowaniu nerwowym (ang. malignant schwannoma, MPNST), mięsaków z komórek mięśni gładkich (ang. leiomyosarcoma) oraz śluzakowłókniakomięsaków (ang. myxofibrosarcoma). 2. Z klinicznego punktu widzenia najistotniejszym problemem jest wypracowanie wieloparametrowych modeli prognostycznych, tak dla ogółu złośliwych nowotworów tkanek miękkich, jak i dla podgrup mięsaków o różnym stopniu złośliwości histologicznej (G1 vs G2+G3) i o różnym utkaniu histologicznym guza pierwotnego (synovial sarcoma, liposarcoma, MFH, myxofibrosarcoma). Modele te winny obejmować uznane prognostyczne czynniki kliniczne, morfologiczne, cytogenetyczne i molekularne. 3. Ze względów poznawczych (naukowych) istotne jest badanie zależności pomiędzy wybranymi, znanymi parametrami klinicznomorfologicznymi i stwierdzonymi aberracjami chromosomalnymi. Zasady tworzenia bazy danych Ad 1. Celem poszukiwania aberracji chromosomowych (miejsc pękania chromosomu) mogących brać udział w specyficznej translokacji wszystkie 23 pary chromosomów (22 chromosomy autosomalne oraz chromosomy X i Y) podzielono na prążki (zmiany w każdym z badanych prążków potraktowano jako osobną zmienną). Osobno zakodowano zmiany ilościowe, tj. zarówno utraty poszczególnych chromosomów lub ich fragmentów, jak i pojawianie się ich dodatkowych kopii. Ad 2. W analizie przeżyć u chorych na mięsaki tkanek miękkich uwzględniono szereg parametrów klinicznomorfologicznych, w tym wybrane zmienne kategorialne (zaawansowanie kliniczne choroby w chwili rozpoznania, lokalizacja guza, postać histologiczna i stopień zróżnicowania nowotworu, obecność zatorów z komórek nowotworowych w świetle naczyń krwionośnych i limfatycznych oraz naciekanie osłonek nerwowych przez komórki mięsaka, a także rodzaj aberracji chromosomowych) i zmienne ciągłe (wiek chorych, średnica guza, odsetek proliferujących komórek nowotworowych mierzony indeksem 66 www.statsoft.pl/czytelnia.html www.statsoft.pl/pharma Copyright StatSoft Polska 2008

mitotycznym, indeksem MiB1 oraz indeksem komórek w fazie S i G2M cyklu komórkowego, rozległość pól martwicy tkanki nowotworowej). Wybrane wyniki analizy statystycznej w badanej grupie chorych na mięsaki tkanek miękkich Ad 2. W badanej grupie chorych na mięsaki tkanek miękkich czynnikami wpływającymi niezależnie na odsetek przeżyć całkowitych okazały się być: stopień zaawansowanie klinicznego choroby wg klasyfikacji TNM (WHO, 2002), obecność lub brak zatorów z komórek guza w świetle naczyń krwionośnych, wystąpienie aberracji strukturalnych oraz w prążkach 14q10 oraz 18q11 (tabela 2). Tabela 2. Czynniki wpływające niezależnie na odsetek 5letnich przeżyć całkowitych u chorych na mięsaki tkanek miękkich model wieloparametrowy Coxa. Cecha statystyczna Warianty Względne ryzyko zgonu Wartość p Zaawansowanie kliniczne * Stopień IIIB Stopień III Stopień IV 4.01 7.03 0,0000 0,0000 Zatory z komórek mięsaka w naczyniach żylnych Brak zatorów Obecne zatory 2.84 0,0000 Aberracje strukturalne Brak aberracji Obecne aberracje 2.21 0,0003 Aberracje strukturalne2 w prążku 14q10** Brak aberracji Obecne aberracje 5.05 0,0015 Aberracje strukturalne w prążku 18q11** Brak aberracji Obecne aberracje 2.09 0,0043 * Zawansowanie kliniczne oceniane wg klasyfikacji TNM z roku 2002. ** Swoista aberracja dla mięsaka maziówkowego. Do wieloczynnikowego modelu Coxa dochodzimy poprzez analizy jednowymiarowe. Sprawdzany jest wpływ każdej pojedynczej zmiennej na przeżycia. Dla zmiennych ciągłych robi się to poprzez szacowanie kolejnych modeli jednoczynnikowych, natomiast dla zmiennych kategoryzowanych poprzez zastosowanie testu logrank. Rys. 1 ilustruje przebieg krzywych przeżyć w zależności od zaawansowania klinicznego nowotworu. Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/pharma www.statsoft.pl/czytelnia.html 67

Prawdopodobieństwo przeżycia 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 KRZYWE PRZEŻYĆ CAŁKOWITYCH (OS) zależnie od ZAAWANSOWANIA KLINICZNEGO NOWOTWORU (wg TNM 2002) IIB IB III IA IIA IV 0,0 0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 miesiące Rys. 1. Krzywe przeżyć całkowitych w badanej grupie chorych na mięsaki tkanek miękkich zależnie od zaawansowania choroby w chwili rozpoznania. Przy zmiennych wielowariantowych każdy wariant kodowany jest osobno jako zmienna zerojedynkowa. Na listę zmiennych objaśniających do wstępnego wieloczynnikowego modelu Coxa trafiają te zmienne, które w analizie jednowymiarowej wykazały istotności statystyczne wpływu na przeżycia przynajmniej na poziomie istotności 0,05. Następnie poprzez zastosowanie regresji krokowej zstępującej z modelu wieloczynnikowego eliminuje się zmienne nieistotne (po jednej). Niekiedy zachodzi też konieczność łączenia pewnych kategorii zmiennych. Z takim przypadkiem mamy do czynienia w modelu przedstawionym w tabeli 2, gdzie, jak widzimy, zaawansowanie kliniczne nowotworu ostatecznie przedstawiono w trzech kategoriach. Prostsza jest sytuacja w odniesieniu do zmiennych dychotomicznych, których warianty nie mogą podlegać grupowaniu co najwyżej zmienna nieistotna usuwana jest z modelu. Rys. 2 pokazuje, jak różnią się krzywe przeżyć w zależności od obecności zatorów żylnych. Jak widać, różnica w przeżyciach jest bardzo wyraźna i zmienna ta pozostała w ostatecznym modelu Coxa. 68 www.statsoft.pl/czytelnia.html www.statsoft.pl/pharma Copyright StatSoft Polska 2008

Krzywe przeżyć całkowitych u chorych na mięsaki zależnie od obecności zatorów żylnych 1,0 0,9 0,8 Prawdopodobieństwo przeżycia 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 brak zatorów p=0,0000 0,2 obecne zatory lub wrastanie nowotworu do światła naczyń 0,1 0,0 0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 miesiące Rys. 2. Krzywe przeżyć całkowitych w badanej grupie chorych na mięsaki tkanek miękkich zależnie od obecności zatorów z komórek mięsaka w świetle naczyń guza. Ad 3. Badanie zależności pomiędzy wybranymi, znanymi parametrami klinicznomorfologicznymi i stwierdzonymi aberracjami chromosomalnymi. Baza danych opisująca aberracje chromosomowe zawiera około 400 opisujących je zmiennych (jak opisano powyżej, dotyczą one uszkodzeń w konkretnych fragmentach chromosomów i zmian ilościowych). Zmienne te są zerojedynkowe. Przy badaniu ich związków ze zmiennymi ciągłymi zastosowano test dla dwóch średnich w wersji parametrycznej, z oddzielną estymacją wariancji. Przy dużej liczbie obserwacji, którą dysponujemy, test ten jest odporny na ewentualne odstępstwa od normalności rozkładu. Przy zmiennych jakościowych stosujemy test niezależności chikwadrat. Jako przykładowe przytaczamy wyniki oceny zależności pomiędzy zmianami strukturalnymi a wybranymi parametrami klinicznomorfologicznymi u chorych na mięsaki tkanek miękkich: stopniem zróżnicowania histologicznego nowotworu (stopień zróżnicowania oceniany w skali 18), nasileniem proliferacji komórek nowotworowych (indeks mitotyczny, indeks ekspresji antygenu proliferacyjnego MiB1, odsetek komórek w fazie S cyklu) i rozległością martwicy. Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/pharma www.statsoft.pl/czytelnia.html 69

Tabela 3. Wyniki testu dla dwóch średnich. Zmienna Wartość średnia w mięsakach nie wykazujących zmian strukturalnych Wartość średnia w mięsakach ze zmianami strukturalnymi Wartość p Liczba guzów z aberracją Liczba guzów bez aberracji Stopień zróżnicowania 5,1 6,1 0,0000 185 62 w punktach Indeks mitotyczny 23,5 44,7 0,0000 185 62 Indeks MiB1 27,5 39,2 0,0000 176 61 Odsetek komórek w fazie S 5,2 8,5 0,0014 115 34 Rozległość martwicy tkanki nowotworowej (%) 14,3 24,7 0,0005 186 62 W tabeli 4 pokazano wyniki analizy związku pomiędzy wystąpieniem zmian strukturalnych w obrębie chromosomu 1 a aberracjami wtórnymi. Tabela 4. Wyniki testu niezależności chikwadrat. p=0,0001 Brak zmian Zmiany strukturalne Sumy w wierszach Stwierdzone aberracje wtórne 48 57,1%) 36 (42,9%) 84 Brak wtórnych aberracji 192 (79,3%) 50 (20,7%) 242 Sumy w kolumnach 240 86 326 Uwagi końcowe Zastosowane metody statystyczne pozwoliły na wskazanie nowych elementów w rozważanym zagadnieniu. Zidentyfikowano zaburzenia genetyczne wpływające na przeżycia. Pełny wykaz tych istotnych zmian w chromosomach zostanie przedstawiony w prezentacji. Rozpoczęto również poszukiwanie swoistych zmian cytogenetycznych w typach mięsaków, co do których nie ma jeszcze w literaturze jednoznacznych wyników. 70 www.statsoft.pl/czytelnia.html www.statsoft.pl/pharma Copyright StatSoft Polska 2008

Przy analizie tak dużej liczby zmiennych i ich wzajemnych związków rodzi się pytanie o ewentualne stosowanie poprawki na testowanie wielokrotne. Po dogłębnym rozważeniu problemu zdecydowano się nie stosować tej poprawki. W istocie i teorii testowania hipotez statystycznych tkwi immanentnie błąd I rodzaju, polegający na niesłusznym odrzuceniu hipotezy zerowej, co w naszym zagadnieniu oznacza niesłuszne uznanie zmian w danym fragmencie chromosomu za istotne. Ryzyko popełnienia tego błędu mierzone jest poziomem istotności przyjmowanym powszechnie jako 0,05. Wprowadzenie poprawki na testowanie wielokrotne (podwyższające uzyskaną wartość p) paradoksalnie uzależnia wynik testowania od liczby weryfikowanych (innych) hipotez. W naszych analizach stosowane masowo testy statystyczne wskazują wstępnie podejrzane miejsca uszkodzeń chromosomów. Dalsza weryfikacja następuje poprzez analizę merytoryczną oraz modele wieloczynnikowe. Copyright StatSoft Polska 2008 www.statsoft.pl/pharma www.statsoft.pl/czytelnia.html 71