skip to Main Content

Defining host phenotypes to predict outcome in patients with pancreatic cancer

PORSCH side-study

Achtergrond:
In de huidige prognostische modellen voor patiënten met kanker in het pancreas wordt met name gekeken naar tumorkarakteristieken. Pancreascarcinoom blijft een van de meest letale vormen van kanker, met een 1- en 5-jaarsoverleving van 27% en 9% respectievelijk. [1, 2] Er is inmiddels steeds meer bewijs dat patiëntspecifieke factoren ook een rol spelen bij de behandelrespons en overleving. [3, 4] De samenstelling van het lichaam, zoals gemeten op het L3-niveau blijkt voor verschillende soorten kanker van invloed te zijn op de uitkomst. [5-8] Sarcopenie, myosteatose en viscerale adipositas zijn geassocieerd met verminderde overleving en het optreden van wondinfecties bij pancreaspatiënten. [5, 8]
Body composition analyse kijkt naar de verhouding van spiermassa, subcutaan vetweefsel, visceraal vetweefsel en intramusculair vet ter hoogte van de L3-wervel. Er zijn al prognostische modellen gebaseerd op deze analyses voor patiënten met colorectaal carcinoom. [9]
Op basis van body composition analyse ter hoogte van L3 zou men naar verwachting een betere voorspelling kunnen maken van het optreden van postoperatieve complicaties en overleving.

Doel:
Het doel van de studie is om op basis van body composition analyse en radiomics een prognostisch host fenotypering te kunnen maken, die voorspellend kan zijn voor overleving en postoperatieve complicaties.

Onderzoeksopzet:
De preoperatieve CT-scans van alle PORSCH-patiënten zullen worden opgevraagd. Er is gekozen voor dit cohort gezien de gestandaardiseerde postoperatieve zorg en prospectieve verzameling van data. Tevens wordt verwacht dat op basis van het grote aantal patiënten een valide uitspraak kan worden gedaan over een prognostisch fenotype.
Van de portoveneuze fase van elke CT-scan zal beeldmateriaal van L3 worden opgeslagen. De beelden worden geanalyseerd door een deep learning systeem (voor het artikel klik hier) dat volledig geautomatiseerd onderscheid kan maken tussen soorten vetweefsel en spierweefsel. Dit systeem is al gevalideerd op posttraumatische patiënten.
De uitgevoerde analyses zullen worden gerelateerd aan postoperatieve uitkomstmaten, met name aan complicaties geclassificeerd volgens Clavien-Dindo. Andere uitkomstmaten zijn pancreasspecifieke complicaties (pancreaslekkage, bloeding, gastroparese), textbook outcome [10], heropname, en overleving.
Bestaande prognostische factoren (bijv. tumorstadium) zullen bij de analyse worden meegenomen als mogelijke confounders. Multivariabele logistieke regressies zullen worden uitgevoerd.

Inclusie:
Alle deelnemers van de gestandaardiseerde fase van de PORSCH-trial

Exclusie:
Geen preoperatieve CT-scan beschikbaar

Status (juli 2021):
Aanvraag bij METC voor toestemming voor het opvragen van de beelden in elk deelnemend centrum .

Deelnemende centra:
Alle deelnemende centra van de PORSCH-studie (alle DPCG centra) zullen worden benaderd voor deelname aan het onderzoek.
Amsterdam UMC (locatie AMC), Amphia ziekenhuis, Catharina ziekenhuis, Erasmus MC, Isala, Jeroen Bosch Ziekenhuis, LUMC, Maasstad Ziekenhuis, MST, MUMC+ , OLVG, Radboudumc, RAKU (UMC Utrecht/St. Antonius ziekenhuis), Reinier de Graaf gasthuis, Tjongerschans, UMCG en Amsterdam UMC (locatie VUmc).

Contact
Coördinerend onderzoeker: N.D. Hildebrand, e-mail
Hoofdonderzoeker: Prof. S.W.M. Olde Damink

Literatuur:
1. Nederland, I.K., Nederlands Kankerregistratie. 2018.
2. Ilic, M. and I. Ilic, Epidemiology of pancreatic cancer. World J Gastroenterol, 2016. 22(44): 9694-9705.
3. Griffin, O.M., et al., Characterising the impact of body composition change during neoadjuvant chemotherapy for pancreatic cancer. Pancreatology, 2019. 19(6): 850-857.
4. Attiyeh, M.A., et al., Survival Prediction in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma by Quantitative Computed Tomography Image Analysis. Ann Surg Oncol, 2018. 25(4): 1034-1042.
5. van Dijk, D.P., et al., Low skeletal muscle radiation attenuation and visceral adiposity are associated with overall survival and surgical site infections in patients with pancreatic cancer. J Cachexia Sarcopenia Muscle, 2017. 8(2):            317-326.
6. Black, D., et al., Prognostic Value of Computed Tomography: Measured Parameters of Body Composition in Primary Operable Gastrointestinal Cancers. Ann Surg Oncol, 2017. 24(8): 2241-2251.
7. Grossberg, A.J., et al., Association of Body Composition With Survival and Locoregional Control of Radiotherapy-Treated Head and Neck Squamous Cell Carcinoma. JAMA Oncol, 2016. 2(6): 782-9.
8. Bundred, J., S.K. Kamarajah, and K.J. Roberts, Body composition assessment and sarcopenia in patients with pancreatic cancer: a systematic review and meta-analysis. HPB (Oxford), 2019. 21(12): 1603-1612.
9. van Dijk, D.P.J., et al., Host phenotype is associated with reduced survival independent of tumour biology in patients with colorectal liver metastases. J Cachexia Sarcopenia Muscle, 2019. 10(1): 123-130.
10. van Roessel, S., et al., Textbook Outcome: Nationwide Analysis of a Novel Quality Measure in Pancreatic Surgery. Ann Surg, 2020. 271(1): 155-162.

Back To Top