S'abonner

Utility of a 31-gene expression profile for predicting outcomes in patients with primary cutaneous melanoma referred for sentinel node biopsy - 20/05/21

Doi : 10.1016/j.amjsurg.2021.03.028 
Samuel P. Arnot a, Gang Han b, Jeanine Fortino a, Dale Han a, Graham Fowler a, John T. Vetto a,
a Department of Surgery, Division of Surgical Oncology, Oregon Health & Science University, Portland, OR, USA 
b School of Public Health, Texas A and M University, College Station, TX, USA 

Corresponding author. Division of Surgical Oncology, L619 Oregon Health & Science University Portland, OR, 97239, USA.Division of Surgical OncologyL619 Oregon Health & Science University PortlandOR97239USA

Abstract

Background

A 31-gene genetic expression profile (31-GEP; Class 1 = low risk, Class 2 = high risk) developed to predict outcome in cutaneous melanoma (CM) has been validated by retrospective, industry-sponsored, or small series.

Methods

Tumor features, sentinel node biopsy (SNB) results, and outcomes were extracted from a prospective database of 383 C M patients who underwent SNB and had a 31-GEP run on their primary tumor. Groups were compared by uni- and multi-variable analysis. Relapse-free and distant metastasis-free survival (RFS, DMFS) were estimated by Kaplan-Meier method.

Results

Breslow thickness, T stage, and SNB positivity were significantly higher in Class 2 patients. Recurrence rates were higher for Class 2 vs Class 1 patients and highest in patients who were Class 2 and SNB positive. GEP class was predictive of RFS and DMFS and independently predicted relapse in AJCC “low risk” (stages IA-IIA) patients.

Conclusions

31-GEP adds prognostic information in CM patents undergoing SNB.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

A 31-gene genetic expression profile (31-GEP) was developed to predict outcome in cutaneous melanoma (CM) patients.
Recurrence rates were higher for Class 2 vs Class 1 patients and highest in patients who were Class 2 and SNB positive.
Both AJCC stage and GEP class were independently predictive of both RFS and DMF.
GEP Class independently predicted relapse in AJCC “low risk” (stages IA-IIA) patients.
31-GEP adds prognostic information in the evaluation of primary CM and should be considered in patents referred for SNB.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Melanoma, Genetic expression profiling, Sentinel node biopsy, Outcomes


Plan


© 2021  Elsevier Inc. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 221 - N° 6

P. 1195-1199 - juin 2021 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Conventional hepatic arterial anatomy? Novel findings and insights of a multi-disciplinary hepatic arterial infusion pump program
  • Brett S. Walker, Thomas L. Sutton, Robert L. Eil, Elena K. Korngold, Kenneth J. Kolbeck, Kevin G. Billingsley, Skye C. Mayo
| Article suivant Article suivant
  • Optimal oncologic and perioperative outcomes of cytoreductive surgery with hyperthermic intraperitoneal chemotherapy are attainable at a community center
  • Colin J. Rog, Gary Lucas, Shelby Reiter, Susan Vetto, Mohamed Alassas, Evan S. Ong

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.