• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제54권5호
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• pp.399-404
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• 2013

Objective : The authors conducted a retrospective cohort study to determine prognostic factors and treatment outcomes of brain metastases (BM) from breast cancer (BC) after Gamma Knife radiosurgery (GKS). Methods : Pathologic and clinical features, and outcomes were analyzed in a cohort of 62 patients with BM from BC treated by GKS. The Kaplan- Meier method, the log-rank test, and Cox's proportional hazards model were used to assess prognostic factors. Results : Median survival after GKS was 73.0 weeks (95% confidence interval, 46.0-100.1). HER2+ [hazard ratio (HR) 0.441; p=0.045], Karnofsky performance scale (KPS) ${\geq}70$ (RR 0.416; p=0.050) and systemic chemotherapy after GKS (RR 0.282; p=0.001) were found to be a favorable prognostic factor of overall survival. Actuarial local control (LC) rate were $89.5{\pm}4.5%$ and $70.5{\pm}6.9%$ at 6 and 12 months after GKS, respectively. No prognostic factors were found to affect LC rate. Uni- and multivariate analysis revealed that the distant control (DC) rate was higher in patients with; a small number (${\leq}3$) of metastasis (HR 0.300; p=0.045), no known extracranial metastasis (p=0.013, log-rank test), or the HER2+ subtype (HR 0.267; p=0.027). Additional whole brain radiation therapy and metastasis volume were not found to be significantly associated with LC, DC, or overall survival. Conclusion : The treatment outcomes of patients with newly diagnosed BM from BC treated with GKS could be affected primarily by intrinsic subtype, KPS, and systemic chemotherapy. Therapeutic strategy and prognosis scoring system should be individualized based on considerations of intrinsic subtype in addition to traditionally known parameters related to stereotactic radiosurgery.

• 대한영상의학회지
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• 제81권3호
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• pp.632-643
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• 2020

목적 자기공명영상 근거 영상표현형과 생체분자학적 아형, 유전자 발현 프로파일 근거 위험도 등 유방암 유전체 특징의 관계를 분석하고자 하였다. 대상과 방법 The Cancer Genome Atlas와 and the Cancer Imaging Archive에 공개된 자료를 이용하였다. 122개의 유방암의 자기공명영상에서 영상표현형이 추출되었다. 유전자 발현 프로파일에 따라 PAM50아형을 분류하고 위험도를 지정하였다. 영상표현형과 생체분자학적 특징의 관계를 분석하였다. 예측모델을 알아보기 위해 penalized generalized regression analysis를 이용하였다. 결과 PAM50아형은 maximum 2D diameter (p = 0.0189), degree of correlation (p = 0.0386), 그리고 inverse difference moment normalized (p = 0.0337)와 유의하게 관련이 있었다. 위험도 시스템 중에 GGI와 GENE70이 통계적으로 유의하게 8개의 영상표현형 특징을 서로 공유하였다(p = 0.0008~0.0492). Maximum 2D diameter가 두 위험도 시스템에서 가장 유의하게 관련있는 특징이었으나(p = 0.0139, p = 0.0008) 예측모델의 전반적인 연관 정도는 약했고 가장 높은 연관계수는 GENE70이 0.2171이었다. 결론 영상표현형 중에 maximum 2D diameter, degree of correlation, 그리고 inverse difference moment normalized가 PAM50 아형 그리고 GENE70과 같은 유전자 발현 프로파일 근거 위험도와 그 연관도는 약하였으나 유의한 관련을 보였다.