Meningiomlarda radyoterapi kararını belirlemede moleküler profillemenin önemi

ÇAĞLAR GÜZEL

Meningiomlarda radyoterapi kararını belirlemede moleküler profillemenin önemi

Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Dahili Tıp Bilimleri, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ÇAĞLAR GÜZEL

Danışman: ÖZGE PETEK ERPOLAT

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu retrospektif kohort çalışmada, intrakraniyal meningiomlarda adjuvan radyoterapi (RT) kararının belirlenmesinde entegre moleküler ve görüntüleme temelli biyobelirteçlerin prognostik değeri araştırılmıştır. Toplam 175 hasta çalışmaya dahil edilmiştir. Cerrahi numunelerden, Rb1-S780, Ki-67, MCM6, HIF1 alfa, H3K27me3, TRAF7, TERT varlığı immünohistokimyasal olarak değerlendirilmiş; konvansiyonel ve radyomik görüntülemelerden elde edilen verilerle progresyon riski değerlendirilmiştir. WHO Grade 1 tümörlerde çok değişkenli Cox regresyon analizine göre; erkek cinsiyet, radyolojik beyin invazyonu, artmış ADC entropisi (HR: 8,65; p <0,001), yüksek Ki-67 (birim başına HR: 1,07; p = 0,001) ve Rb1-S780 H-skoru (birim başına HR: 1,01; p = 0,002), bağımsız değişkenler olarak daha kısa progresyonsuz sağkalım (PFS) ile ilişkili bulunmuştur. Rb1-S780 H-skoru ≥126 olan olgular, Grade 2 tümörlere benzer PFS sonuçları göstererek yüksek riskli Grade 1 (Grade 1.5) alt grubunu tanımlamıştır (p = 0,125). Bu yüksek riskli grupta adjuvan RT, PFS'yi anlamlı şekilde uzatırken (HR: 0,28; p = 0,046), düşük riskli (H-skoru <126) olgularda RT uygulamasının katkısı gösterilememiş hatta zararlı olabileceğine yönelik ön bulgular elde edilmiştir. Grade 2 meningiomlarda, erkek cinsiyet, yüksek Ki-67 ve MCM6 ekspresyonu prognostik açıdan olumsuz faktörler olarak saptanmıştır. Ayrıca, metakron meningiom gelişimi açısından önceki RT öyküsü tek bağımsız risk faktörü olarak öne çıkmıştır (OR: 3,61; p = 0,039). Rb1-S780 ve Ki-67 biyobelirteçlerinin entegre edildiği deneysel model, yalnızca cerrahi temelli standart modele göre progresyonu öngörmede daha başarılı bulunmuştur (AUC: 0,74 vs. 0,61). Bulgular, moleküler ve radyomik risk sınıflandırmalarının adjuvan RT kararlarının bireyselleştirilmesinde kullanılabileceğini desteklemektedir.