麻醉与原发性乳腺癌患者循环中的肿瘤细胞

乳腺癌是一个重大的健康问题:年,全世界有多万乳腺癌新病例,乳腺癌是最常被诊断的肿瘤,也是女性癌症死亡的主要原因。大多数被诊断为乳腺癌的患者都要接受手术治疗。然而,越来越多的人担心,围手术期将直接(即通过肿瘤相关操作)或间接地促进肿瘤扩散,因为全身性炎症可能会影响对肿瘤细胞的免疫反应。还有证据表明,麻醉本身可能导致肿瘤远距离扩散:麻醉药物似乎直接干扰肿瘤细胞生物学,并降低自然杀伤细胞的细胞毒活性。虽然这些效应已经在临床前研究中得到了很好的记录,但它们在临床环境中的相关性仍然存在争议。使用生物标志物作为判断预后的替代物可能是一种有价值的方法。其中,外周血中存在循环肿瘤细胞已被确定为一个十分有前景的指标。越来越多的证据表明,在非转移性和转移性乳腺癌中,循环肿瘤细胞独立地与较高疾病复发风险和较低存活率相关。在这方面,循环肿瘤细胞监测可以更好地了解麻醉对围手术期肿瘤行为的影响。医院(UniversityHospitalofZurich)和一家私人诊所(HirslandenGroup,Zurich)的研究人员进行了一项随机对照试验来评估静脉麻醉(即丙泊酚)和吸入麻醉(即七氟烷)对原发性乳腺癌患者术后循环肿瘤细胞计数的影响。研究结果发表在年的Anesthesiology杂志上。

背景:

麻醉药物对癌症预后的影响尚不清楚。这项试验的目的是评估术后循环肿瘤细胞计数——乳腺癌的一个独立预后因素——以确定麻醉可能如何间接影响预后。假设接受七氟烷治疗的患者术后肿瘤细胞计数较高。免疫细胞反应(即自然杀伤细胞细胞毒活性)和循环肿瘤细胞计数之间的关系是在这项试验中嵌套的体外探索性研究中评估的。

方法:

平行随机对照试验在瑞士的两个中心进行。纳入标准:年龄在18~85岁,被诊断为原发性浸润前期和浸润性乳腺癌,没有远处转移(0到III期),并且计划进行腋窝淋巴结清扫或不进行腋窝淋巴结清扫。排除标准:术前化疗,可能的免疫功能受损[即自身免疫性疾病,人类免疫缺陷病毒,其他活动性癌症,美国麻醉医师协会(ASA;Schaumburg,Illinois)身体状况IV或V级],免疫抑制或慢性阿片类药物治疗,二次手术(例如复发,重建),或在全麻复合区域麻醉下进行的手术(即硬膜外置管,椎旁阻滞,局部麻醉药物的伤口浸润),已知或可疑对麻醉药超敏或过敏。

患者被随机分配到七氟烷或丙泊酚麻醉。对患者和结果评估员设盲。主要结果是在术后3个时间点(0、48和72h)通过CellSearch分析评估随时间变化的循环肿瘤细胞计数。次要结果包括最大循环肿瘤细胞值、阳性率(界值:至少1个和至少5个肿瘤细胞/7.5ml血液),以及自然杀伤细胞活性和肿瘤细胞计数之间的关系。

两组均采用芬太尼(2~3μg/kg)、硫喷妥钠(4~6mg/kg)、罗库溴铵(0.6mg/kg)标准化麻醉诱导。需要快速序贯诱导的患者给予0.9mg/kg罗库溴铵,而不是0.6mg/kg。术中进一步给予芬太尼遵循标准化方案(即2μg/kg;总量为5~10μg/kg)。在丙泊酚组,麻醉维持使用靶控输注装置,调整静脉丙泊酚剂量以保持脑电双频指数值在40~60之间;在七氟烷组,调整七氟烷以保持脑电双频指数值在40~60之间。术后恶心呕吐预防与围术期镇痛在出院前遵循标准化方案。

由于自然杀伤细胞的细胞毒活性和肿瘤生长之间的相互作用,研究人员在这项试验中进行了一项预先计划的、探索性的体外研究,评估了自然杀伤细胞的活性(即诱导肿瘤细胞的凋亡率)。对于每个患者,在一个预定义的时间点,即循环肿瘤细胞计数达到最大值时,评估自然杀伤细胞活性。然后用线性回归分析评估自然杀伤细胞诱导的凋亡率与循环肿瘤细胞计数之间的关系。通过体外检测K肿瘤细胞株(人慢性粒细胞白血病,ATCC,CCL-)的靶细胞杀伤作用,测定自然杀伤细胞诱导的细胞凋亡率和坏死率。

结果:

主要结果是术后通过CellSearch分析(MenariniSiliconBiossystemsInc.,USA)评估的循环肿瘤细胞数量。分别于麻醉诱导前(基线)、手术结束后拔管前(0h)、术后第2天(48h)、术后第3天(72h)采集外周血样。次要结果定义为术后任意时间点(0、48和72h)的最大循环肿瘤细胞计数;循环肿瘤细胞计数为二次结果(使用两个不同界值,即至少1个和至少5个循环肿瘤细胞/7.5ml血液);以及自然杀伤细胞活性和循环肿瘤细胞计数之间的关系。在年3月10日至年4月10日期间,对例患者进行了资格评估。在例登记的参与者中,有7例患者在随机分组后撤回了同意。最终将例患者纳入意向治疗分析(七氟烷组:例,丙泊酚组:例)。不同治疗组之间的人口统计学和临床数据是平衡的。大多数参与者都是中年、病情较轻的早期肿瘤患者。两个分配组的基线循环肿瘤细胞计数和阳性率(使用至少1个和至少5个循环肿瘤细胞/7.5ml血液的cutoff值)相似。循环肿瘤细胞计数随时间的演变如图2、表3和补充数字内容图1所示,后者描绘了使用泊松模型估计的预测肿瘤细胞计数,包括线性时间变量和基线循环肿瘤细胞计数(


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