Survival and multi-state models for assessing the efficacy of SBRT as a treatment of oligometastatic patients

The term oligometastases describes a specific type of cancer metastases, in particular ones of restricted number and size; one of the main strategies for their treatment consists in Stereotactic Body Radiation Therapy (SBRT). The main aim of this work is the development of analytical tools for personalised medicine, specifically to obtain a specific risk evaluation for every patient; this goal is pursued employing two different strategies, both belonging to the field of survival analysis. First, a Cox proportional hazard model is utilised as a base for building a nomogram (an interpretative table) in order to classify patients in three different risk classes (low, medium, high). Specifically, this strategy was applied first on all patients, and then only on those affected by lung cancer as primitive diagnosis. Then, a prediction oriented multi-state model approach is featured: every patient's progress is followed along an initial state, stage IV (advanced or metastatic cancer), and then remission or death. In this circumstance as well the crucial role of covariates is taken into consideration. While in the first case results are quite promising and already in the engineering stage, in the latter case the study is still in the prototypal phase.

Il termine oligometastasi descrive una specifica categoria di metastasi tumorali, in particolare quelle caratterizzate da numero e dimensioni limitate; una delle strategie principali utilizzate per la loro cura è la radioterapia corporea stereotassica (Stereotactic Body Radiation Therapy, o SBRT in breve). Lo scopo principale di questo lavoro è lo sviluppo di strumenti analitici di medicina personalizzata che consentano una valutazione del rischio per ogni paziente; questo obiettivo è perseguito utilizzando due strategie differenti, entrambe appartenenti all'ambito dell'analisi di sopravvivenza. In primo luogo, un modello di Cox con rischi proporzionali viene utilizzato per costruire un nomogramma (una tabella interpretativa) che permetta la classificazione dei pazienti in tre differenti classi di rischio (basso, medio, alto). Nello specifico, questo approccio viene impiegato prima per tutti i pazienti, e poi unicamente su coloro affetti da cancro ai polmoni come diagnosi primitiva. Successivamente è presentato un filone di analisi multi-stato, con uno scopo principalmente predittivo: il progresso di ogni paziente viene seguito attraverso uno stato iniziale, stadio IV (cancro avanzato/metastatico), remissione oppure decesso. Ugualmente a prima, anche in questa circostanza il cruciale ruolo delle covariate viene preso in considerazione. I risultati del primo caso sono promettenti e già avviati alla fase di ingegnerizzazione, mentre per i secondi lo studio si trova ancora alla fase prototipale.