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Erschienen in:

30.09.2023 | Original Scientific Report

Machine-Based Learning Hierarchical Cluster Analysis: Sex-Based Differences in Prognosis Following Resection of Hepatocellular Carcinoma

verfasst von: Vivian Resende, Diamantis I. Tsilimigras, Yutaka Endo, Alfredo Guglielmi, Francesca Ratti, Luca Aldrighetti, Hugo P. Marques, Olivier Soubrane, Vincent Lam, George A. Poultsides, Irinel Popescu, Sorin Alexandrescu, Ana Gleisner, Guillaume Martel, Tom Hugh, Itaru Endo, Feng Shen, Timothy M. Pawlik

Erschienen in: World Journal of Surgery | Ausgabe 12/2023

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Abstract

Background

Patients with hepatocellular carcinoma (HCC) may have a heterogeneous presentation, as well as different long-term outcomes following surgical resection. We sought to use machine learning to cluster patients into different prognostic groups based on preoperative characteristics.

Methods

Patients who underwent curative-intent liver resection for HCC between 2000 and 2020 were identified from a large international multi-institutional database. A hierarchical cluster analysis was performed based on preoperative factors to characterize patterns of presentation and define disease-free survival (DFS).

Results

Among 966 with HCC, 3 distinct clusters were identified: Cluster 1 (n = 160, 16.5%), Cluster 2 (n = 537, 55.6%) and Cluster 3 (n = 269, 27.8%). Cluster 1 (n = 160, 16.5%) consisted of female patients (n = 160, 100%), low inflammation-based scores, intermediate tumor burden score (TBS) (median: 4.71) and high alpha-fetoprotein (AFP) levels (median 41.3 ng/mL); Cluster 2 consisted of male individuals (n = 537, 100%), mainly with a history of HBV infection (n = 429, 79.9%), low inflammation-based scores, intermediate AFP levels (median 26.0 ng/mL) and lower TBS (median 4.49); Cluster 3 was comprised of older patients (median age 68 years) predominantly male (n = 248, 92.2%) who had low incidence of HBV/HCV infection (7.1% and 8.2%, respectively), intermediate AFP levels (median 16.8 ng/mL), high inflammation-based scores and high TBS (median 6.58). Median DFS worsened incrementally among the three different clusters with Cluster 3 having the lowest DFS (Cluster 1: median not reached; Cluster 2: 34 months, 95% CI 23.0–48.0, Cluster 3: 19 months, 95% CI 15.0–29.0, p < 0.05).

Conclusion

Cluster analysis classified HCC patients into three distinct prognostic groups. Cluster assignment predicted DFS following resection of HCC with the female cluster having the most favorable prognosis following HCC resection.
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Literatur
11.
Zurück zum Zitat Tsilimigras DI, Mehta R, Moris D et al (2020) A machine-based approach to preoperatively identify patients with the most and least benefit associated with resection for intrahepatic cholangiocarcinoma: an international multi-institutional analysis of 1146 patients. Ann Surg Oncol 27(4):1110–1119. https://doi.org/10.1245/s10434-019-08067-3CrossRefPubMed Tsilimigras DI, Mehta R, Moris D et al (2020) A machine-based approach to preoperatively identify patients with the most and least benefit associated with resection for intrahepatic cholangiocarcinoma: an international multi-institutional analysis of 1146 patients. Ann Surg Oncol 27(4):1110–1119. https://​doi.​org/​10.​1245/​s10434-019-08067-3CrossRefPubMed
26.
Zurück zum Zitat Trevor H, Tibshirani R, Friedman J (2009) Hierarchical clustering. The elements of statistical learning, 2nd edn. Springer, New York, pp 520–528 Trevor H, Tibshirani R, Friedman J (2009) Hierarchical clustering. The elements of statistical learning, 2nd edn. Springer, New York, pp 520–528
Metadaten
Titel
Machine-Based Learning Hierarchical Cluster Analysis: Sex-Based Differences in Prognosis Following Resection of Hepatocellular Carcinoma
verfasst von
Vivian Resende
Diamantis I. Tsilimigras
Yutaka Endo
Alfredo Guglielmi
Francesca Ratti
Luca Aldrighetti
Hugo P. Marques
Olivier Soubrane
Vincent Lam
George A. Poultsides
Irinel Popescu
Sorin Alexandrescu
Ana Gleisner
Guillaume Martel
Tom Hugh
Itaru Endo
Feng Shen
Timothy M. Pawlik
Publikationsdatum
30.09.2023
Verlag
Springer International Publishing
Erschienen in
World Journal of Surgery / Ausgabe 12/2023
Print ISSN: 0364-2313
Elektronische ISSN: 1432-2323
DOI
https://doi.org/10.1007/s00268-023-07194-z

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