Die Urologie
Autoren
Dogu Teber

Postoperative Nomogramme in der Nierentumorchirurgie

Nomogramme spiegeln das Bemühen wider, individualisierte Nachsorgealgorithmen für Patienten zu entwickeln. Sie stellen linear graphische Darstellungen einer statistischen Funktion dar, in die unterschiedliche Variablen, wie die TNM-Klassifikation, der Fuhrmann-Grad, der ECOG-Performance-Status, das Vorhandensein von Tumornekrosen, Lymphknoten- oder Organmetastasen, eine vaskuläre Invasion und die Tumorgröße, eingehen. Mithilfe der Nomogramme können Aussagen über das tumorspezifische Überleben und die Wahrscheinlichkeit eines Lokalrezidivs bzw. die Auftrittswahrscheinlichkeit von Metastasen abgeleitet werden.

Überblick

Nomogramme stellen linear graphische Darstellungen einer statistischen Funktion dar. Sie dienen als Vorhersagemodelle oder Werkzeuge, in die unterschiedliche klinische oder pathologische Variablen eingehen können. Welche Variablen dies sein können, wird anhand von Multivariat-Analysen und Cox-Regressionsanalysen ermittelt. Dabei wird die Güte eines Nomogramms anhand seines Konkordanzindex (C-Index) gemessen. Ist ein Nomogramm zu 100 % in der Lage, das Eintreten eines Ereignisses vorherzusagen, so beträgt der Konkordanzindex 1. Ein C-Index von 0,5 kommt einer zufälligen Übereinstimmung gleich und ist gleichbedeutend einem nicht brauchbaren Vorhersagemodell. So spricht man bei einem C-Index zwischen 0,5 und 0,7 von einer geringen, bei einem C-Index von 0,71–0,9 von einer moderaten und bei >0,9 von einer hohen Genauigkeit eines Nomogramms. Des Weiteren muss ein Nomogramm dem Vorhersagemodell einer internen Validation (Crossover-Validation bzw. Boot-Strapping) und einer externen Validation (Bestätigung der Ergebnisse durch andere Zentren) standhalten.
Betrachtet man eines der klassischen Vorhersagemodelle, nämlich die TNM-Klassifikation, so liegt der C-Index für die Nierenzellkarzinome im Stadium pT1a und pT1b bei 0,65 und ist damit als niedrig einzuschätzen. Aus dieser Erfahrung ergaben sich Überlegungen, verschiedene weitere Variablen in die Einschätzung, z. B. das progressionsfreie Überleben nach Nierenteilresektion oder radikaler Nephrektomie, miteinzubeziehen. So stellte man fest, dass das Vorhandensein von zentralen Nekrosen, aber auch der ECOG-Status des Patienten, für prognostische Progressions- oder Überlebensmodelle von besonderer Wichtigkeit sein können.
Im Folgenden sollen exemplarisch verschiedene Modelle vorgestellt werden, die in der Literatur häufiger zitiert werden.

Nomogramme

In den von einer Arbeitsgruppe der Universität von Los Angeles (Lam et al. 2005) veröffentlichten UISS-Algorithmus (UISS: UCLA Integrated Staging System) gehen verschiedene Faktoren, wie die TNM-Klassifikation, der Fuhrman-Grad und der ECOG-Performance-Status, ein. Daraus leiten die Autoren drei Risikogruppen ab, aus der man in einer ergänzenden Publikation zu dieser Arbeit sowohl das tumorspezifische Überleben, die Wahrscheinlichkeit eines Lokalrezidivs bzw. die Auftrittswahrscheinlichkeit von Metastasen, entsprechend den Jahren nach durchgeführter Nephrektomie, ablesen kann (Tab. 1) (Lam et al. 2005).
Tab. 1
UISS-Nomogramm zum Follow-up lokalisierter oder lokal fortgeschrittener Nierenzellkarzinome der Universität von Los Angeles. (Nach Lam et al. 2005)
 
Verlaufskontrolle in Monaten
3
6
12
18
24
30
36
48
60
84
108
Niedriges Risiko
           
 
Anamnese und körperliche Untersuchung
  
 
 
  
Laboruntersuchunga
  
 
 
  
Computertomographie des Thorax
  
 
 
  
Computertomographie des Abdomens
    
  
   
Mittleres Risiko
           
 
Anamnese und körperliche Untersuchung
Laboruntersuchunga
Computertomographie des Thoraxb
Computertomographie des Abdomens
 
    
 
Hohes Risiko
           
 
Anamnese und körperliche Untersuchung
Laboruntersuchunga
Computertomographie des Thoraxb
Computertomographie des Abdomens
 
Lymphatische Metastasierung
           
 
Anamnese und körperliche Untersuchung
 
Laboruntersuchunga
 
Computertomographie des Thoraxb
 
Computertomographie des Abdomens
 
aEinschließlich vollständigem Blutbild, Serumchemie und Leberfunktionstests
bNach einem Follow-up von 3 Jahren kann ein Thorax-Röntgen abwechselnd mit dem Thorax-CT durchgeführt werden
Einen ähnlichen Ansatz verfolgt der von der Mayo-Klinik publizierte Algorithmus zur Einschätzung der Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Metastasen (Lam et al. 2005)(Leibovich et al. 2003). Entsprechend den Kategorien TNM-Klassifikation, Tumorgröße (< oder >10 cm), Fuhrmann-Grade, Lymphknotenstatus und dem Vorhandensein von Nekrosen werden Punkte vergeben, die zu einem Score aufaddiert werden. So wird ein Gesamt-Score zwischen 0 und 2 als Niedrigrisikogruppe eingeschätzt, ein Score zwischen 3 und 5 als mittleres und ein Score über 6 als Hochrisiko für das Auftreten von Metastasen eingeordnet (Tab. 2 und 3). Diese Einteilung betrachtet allerdings hauptsächlich klarzellige Karzinome.
Tab. 2
Algorithmus der Mayo-Klinik zur Vorhersage von Metastasen nach radikaler Nephrektomie bei Patienten mit klarzelligem Nierenzellkarzinom. (Nach Leibovich et al. 2003)
Merkmal
Punktwert
T-Stadium
 
 
pT1a
0
pT1b
2
pT2
3
pT3a
4
pT3b
4
pT3c
4
pT4
4
Lymphknotenstatus a
 
 
pNx
0
pN0
0
pN1
2
pN2
2
Tumorgröße in cm
 
 
<10
0
≥10
1
Graduierung des Kerns nach Fuhrmann
 
 
1
0
2
0
3
1
4
3
Tumornekrose im histologischen Präparat
 
 
Nein
0
Ja
1
aNach dem TNM-Staging-System des American Joint Committee on Cancer, 2002
Tab. 3
Algorithmus der Mayo-Klinik, Rochester zur Vorhersage des metastasenfreien Überlebens bei Patienten mit klarzelligem Nierenzellkarzinom. (Nach Leibovich et al. 2003)
Punktwert
Anzahl der Patienten (%)
Berechnetes metastasenfreies Überleben (in % ± Standardabweichung)
Jahr 1
Jahr 3
Jahr 5
Jahr 7
Jahr 10
Rate
Anzahl
Rate
Anzahl
Rate
Anzahl
Rate
Anzahl
Rate
Anzahl
0–1
368 (22,0)
99,7±0,3
330
98,7±0,7
279
98,7±0,7
246
97,3±1,0
192
96,1±1,3
129
2
321 (19,2)
99,3±0,5
291
97,1±1,0
239
95,3±1,3
209
93,2±1,7
165
88,5±2,4
114
3
162 (9,7)
96,1±1,6
138
87,8±2,8
104
84,2±3,2
84
81,9±3,5
61
78,6±4,1
40
4
246 (14,7)
90,2±1,9
204
80,3±2,7
151
75,9±3,0
126
69,9±3,3
95
63,2±3,8
62
5
200 (12,0)
86,1±2,5
150
72,7±3,4
112
63,0±3,8
82
57,8±4,0
63
54,8±4,2
45
6
182 (10,9)
66,9±3,6
112
44,6±3,9
65
40,2±3,9
49
36,7±4,0
38
29,8±4,1
23
7
93 (5,6)
59,3±5,4
93
40,1±5,6
27
31,6±5,5
16
24,7±5,6
10
24,7±5,6
8
≥8
99 (5,9)
39,7±5,0
34
20,2±4,5
13
12,7±4,1
5
10,2±4,0
3
10,2±4,0
2
Das von Sorbellini et al. (2005) veröffentlichte Nomogramm des Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC) betrachtet ebenfalls klarzellige Karzinome entsprechend dem Risiko für ein Tumorrezidiv (Abb. 1) (Sorbellini et al. 2005). In diese graphische Darstellung gehen ein die TNM-Klassifikation (2002), Tumorgröße (0–22 cm), der Fuhrman-Grad, das Vorhandensein von Tumornekrosen, vaskuläre Invasion, die Präsentation des Tumors als inzidentell mit lokaler Symptomatik oder mit systemischer Symptomatik.
Einen ähnlichen Ansatz verfolgt das Nomogramm von Karakiewicz et al. (2007), die in einer multiinstitutionellen Validation die TNM-Klassifikation, das Vorhandensein von Lymphknotenmetastasen, Organmetastasen, die Tumorgröße, den Fuhrmann-Grad und die jeweilige Symptomatik des Patienten erfassten und entsprechend einem Punktesystem die Wahrscheinlichkeit eines karzinomspezifischen Überlebens graphisch darstellten (Abb. 2) (Karakiewicz et al. 2007). Karakiewicz konnte in seinem Nomogramm entsprechend den Jahren die Wahrscheinlichkeit für das karzinomspezifische Überleben ableiten. Methodisch gleichen sich beide Gruppen in der Durchführung von zunächst Univariat- und Multivariat-Analysen. Die signifikanten Parameter aus diesen Multivariat-Analysen werden dann in eine graphische Darstellungsform gebracht, die es dem Benutzer ermöglicht, sich in anwenderfreundlicher Weise einen möglichst schnellen Überblick über die Prognose des Patienten zu verschaffen.
All diesen Algorithmen gemeinsam ist das Bemühen, individualisierte Nachsorge-Algorithmen zu entwickeln, die z. B. in die Leitlinien der European Association of Urology (EAU) 2013 eingemündet sind. Berücksichtigt werden muss in diesem Zusammenhang allerdings, dass insbesondere beim metastasierten Nierenzellkarzinom inzwischen multimodale Therapieansätze existieren. So führt eine aggressive Metastasenchirurgie bei singulären Lungen- oder Lebermetastasen zu sehr guten tumorspezifischen Überlebensraten, die einem großen (>10 cm) zentral nekrotisierten, aber nicht metastasierten Nierenzellkarzinom vergleichbar sind oder sein können. Trotzdem haben diese Nomogramme ihren Platz, um insbesondere bei einer geplanten Systemtherapie Risikogruppen vergleichbar und einschätzbar zu machen.

Zusammenfassung

  • Nomogramme sind linear graphische Darstellungen einer statistischen Funktion, mit deren Hilfe Aussagen über tumorspezifisches Überleben, Wahrscheinlichkeit eines Lokalrezidivs und Auftrittswahrscheinlichkeit von Metastasen abgeleitet werden können.
  • Variablen sind zumeist: TNM-Klassifikation, Fuhrmann-Grad, der ECOG-Performance-Status, Vorhandensein von Tumornekrosen, Lymphknoten- oder Organmetastasen, vaskuläre Invasion und Tumorgröße.
  • Auch bei multimodalen Therapieansätzen besitzen Nomogramme einen Stellenwert, um Risikogruppen vor oder während geplanten Systemtherapien vergleichbar und einschätzbar zu machen.
Literatur
Karakiewicz PI, Briganti A, Chun FK et al (2007) Multi-institutional validation of a new renal cancer-specific survival nomogram. J Clin Oncol 25:1316CrossRefPubMed
Lam JS, Shvarts O, Leppert JT et al (2005) Postoperative surveillance protocol for patients with localized and locally advanced renal cell carcinoma based on a validated prognostic nomogram and risk group stratification system. J Urol 174:466CrossRefPubMed
Leibovich BC, Blute ML, Cheville JC et al (2003) Prediction of progression after radical nephrectomy for patients with clear cell renal cell carcinoma: a stratification tool for prospective clinical trials. Cancer 97:1663CrossRefPubMed
Sorbellini M, Kattan MW, Snyder ME et al (2005) A postoperative prognostic nomogram predicting recurrence for patients with conventional clear cell renal cell carcinoma. J Urol 173:48CrossRefPubMed