口腔扁平上皮がんの転移リスク評価のための臨床病理組織学的予測モデルの開発

Development of clinico-histopathological predictive model for the assessment of metastatic risk of oral squamous cell carcinoma.

• S V Sowmya
• Roopa S Rao
• Kavitha Prasad

抄録

文部科学省:

口腔癌転移は世界的に死亡原因の第一位である。臨床的にリンパ節転移が陰性の場合の外科的治療法の決定は困難である。

CONTEXT: Oral cancer metastasis is the leading cause of death globally. The decision-making on the mode of surgical treatment in clinically negative lymph nodes is challenging.

目的:

この研究の目的は、口腔扁平上皮がん（OSCC）の転移リスクの評価に役立つと思われる臨床および病理組織学的パラメータを用いた予測モデルを開発することであった。

AIM: The aim of this study was to develop a predictive model using clinical and histopathologic parameters that may help in the assessment of the metastatic risk of oral squamous cell carcinoma (OSCC).

設定とデザイン:

2014年から2017年までに病理組織学的に確認された原発性OSCCの臨床データをアーカイブから検索した。本研究で評価の対象とした転移の病理組織学的パラメータは、腫瘍芽、細胞質疑似断片、腫瘍グレード、浸潤の深さ、浸潤性腫瘍前面（ITF）パターン、リンパ管浸潤（LVI）であった。

SETTINGS AND DESIGN: Clinical data of histopathologically confirmed primary OSCC from 2014 to 2017 were retrieved from the archives. Histopathological parameters for metastasis that were considered for evaluation in the study were tumor buds, cytoplasmic pseudofragments, tumor grade, depth of invasion, invasive tumor front (ITF) pattern, and lymphovascular invasion (LVI).

方法:

転移性および非転移性OSCCのヘマトキシリン、エオシン、パンサイトケラチン免疫染色切片を病理組織学的特徴を評価し、臨床パラメータと相関させた。

METHODS: Hematoxylin and eosin and pan-cytokeratin immunostained sections of metastatic and nonmetastatic OSCC were assessed for histopathological features and correlated with clinical parameters.

使用した統計解析:

統計解析には、SPSSソフトウェア（Statistical Package for Social Sciences for Windows, Version 22.0 (2013) (IBM Corp., Armonk, NY, USA)）を使用した。ピアソンのカイ二乗検定を用いて、病理組織学的および臨床的パラメータの試験群間の等級を評価した。臨床病理学的予測モデルを開発するために一変量解析を行った。

STATISTICAL ANALYSIS USED: SPSS software (Statistical Package for Social Sciences for Windows, Version 22.0 (2013) (IBM Corp., Armonk, NY, USA)) was used for the statistical analysis. Pearson's Chi-square test was done to assess the grades of histopathological and clinical parameters between the study groups. Univariate analysis was performed to develop a clinicopathologic predictive model.

結果:

臨床病理学的モデルは、臨床ステージIV、高悪性度の腫瘍芽および細胞質疑似断片、タイプVのITFパターン、LVI陽性、深部浸潤性腫瘍、および分化不良な悪性度のOSCCは、結節転移を発症するリスクが高いことを示唆している。これらのパラメータは、切開生検および切除生検標本の両方において、OSCCの転移の早期予測因子として用いられる可能性がある。

RESULTS: The clinicopathologic model signifies that OSCC with clinical Stage IV, high grades of tumor buds and cytoplasmic pseudofragments, Type V ITF pattern, positive LVI, deeply invasive tumors, and poorly differentiated grades of OSCC have a high risk of developing nodal metastasis. These parameters may be used as early predictors for metastasis of OSCC both in incisional and excisional biopsy specimens.

結論:

提案された予測モデルは、臨床的に陰性のリンパ節転移リスクを早期に評価するためのシンプルで費用対効果が高く、使い勝手の良いものである。

CONCLUSIONS: The proposed predictive model is simple, cost-effective, and user-friendly for the early assessment of nodal metastatic risk in clinically negative lymph nodes.

Copyright: © 2020 Journal of Carcinogenesis.