Survival Analysis : Glioma Treatment

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Survival AnalysisGlioma Treatment

정한빈 이계홍이은재 최윤형

Survival Analysis : Glioma Treatment

1 “What is Glioma?”

2 Glioma data analysis

3 Conclusion

“What is

Glioma?”


4

01

1 Glioma 의 정의

• 뇌를 구성하는 조직신경세포 (neuronal cell) : 뇌의 핵심적인 기능을 담당

신경교세포 (glial cell): 신경세포를 지지해주고 도와주는 역할

• Glioma 뇌와 척수에서 발생하는 종양의 일종

신경교세포에서 주로 기원하는 축내종양

• 종양의 구분 축내종양 (intra-axial brain tumor): 뇌를 구성하는 조직에서 생기는

종양

축외종양 (extra-axial brain tumor):뇌를 감싸는 막이나 뇌하수체 , 뇌에서 나오는 신경에서 발생

Glioma( 신경교종 )

5

01 Glioma( 신경교종 )

6

01

2 Glioma 의 특징

• 질병의 양상정상 조직내로 침투세포의 성장 제어가 소실되어 빠른 성장수술로 완전 제거하는 것이 힘들다 ( 방사선 치료 , 항암화학 치료 병행 )단시간 내에 재발하여 예후가 나쁘다

• 발병 현황미국에서는 매년 15,000 명의 새로운 신경교종 환자가 발생악성신경교종은 매년 인구 10 만명 당 약 2 명이 발생남자에서 좀더 많이 발생양성 신경교종은 주로 30 대 전후악성 신경교종은 40 대 이후에 주로 발생


7

01

3 Glioma 의 임상적 특징

• 일반 증상

원인 : 두개강 내압의 상승

두통 , 구토 , 어지러움증 , 인격과 지적 기능의 장애 , 간질 두통의 1% 미만이 뇌종양이 원인 신경교종 환자의 약 1/3 이 초기 증상

• 국소 증상

원인 : 종양의 침습에 의한 뇌조직의 파괴 종양의 성장에 의한 주위 뇌조직이 압박

기억력 , 지적 장애 , 인격 장애 ( 정신질환으로 오인 )


8

01

4 Glioma 의 진단


CT MRI

9


CT MRI

하얗게 나오는 두개골

왼쪽 윗부분의 검정 부분( 종양 덩어리 )

검게 나오는 두개골

왼쪽 윗부분의 흰 부분( 종양 덩어리 )

MRI 사진에서 더 크게 발견

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01

5 Glioma 의 분류 (WHO 기준 )


• Low-grade GliomaGrade I / Grade II ( 비침윤성 경향 , 예후가 좋은 편 )

• High-grade Glioma Grade III / GBM( Grade IV) ( 치료 후 생존기간 50 주 이하 )

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low-grade glioma /GBM GBM patient MRI scanning

12

01

6 Glioma 의 치료

Glioma(신경교종 )

RIT( 방사선치

료 )

수술적 치료

Grade II Glioma 부터는 주변 정상적인 조직을 침범 ( 수술로만 완치 불가 )

Radioimmunother-apy

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방사선 치료 전후 비교

Glioma data

Analy-sis


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02

1. >glioma

Glioma data Analysis

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02

2. >?glioma

• 설명Yttrium-90-biotin 을 투약하는 방식의 방사성 면역치료를 받는 악성 glioma 환자에 대한 랜덤화되지 않은 파일럿 연구 (2002)

• 데이터 포맷다음 7 가지 변수에 대한 37 명의 환자의 관찰값

① no, 환자번호 ② age 환자 나이 ③ sex 환자 성별 (M- 남성 / F- 여성 ) ④ histology 환자 상태 따른 glioma 등급

(GBM-grade IV / Grade 3-grade III) ⑤ time 실험시작 - 종결 개월수 ⑥ event 데이터 걸러내는 도구

(False- 완치 , 생존 / True- 사망 ) ⑦ group RIT( 방사능면역치료 ) / Control( 대조군 )


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02

3. 데이터 분석

• Survival fit plot 그리기histology 로 구분하여 환자 예후 분석

• Logrank test 실행약물과 치료간의 신뢰성 , 상관관계 분석


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02

> layout(matrix(1:2, ncol = 2)) > g3 <- subset(glioma, histology == "Grade3") > plot(survfit(Surv(time, event) ~ group, data = g3),main = "Grade III Glioma", lty = c(2,1)) > legend("bottomleft", legend=c("Control","Treated"),lty=c(2,1)) > surv_test(Surv(time, event) ~ group, data = g3,distribution = "exact")

Exact Logrank Test

data: Surv(time, event) by group (Control, RIT) Z = 2.1711, p-value = 0.02877 alternative hypothesis: two.sided

> gbm <- subset(glioma, histology == "GBM") > plot(survfit(Surv(time, event) ~ group, data = gbm),main = "Grade IV Glioma", lty = c(2,1)) > legend("topright", legend=c("Control","Treated"),lty=c(2,1)) > surv_test(Surv(time, event) ~ group, data = gbm,distribution = "exact")

Exact Logrank Test


> surv_test(Surv(time, event) ~ group | histology, data = glioma,distribution = approximate(B = 10000))

Approximative Logrank Test

data: Surv(time, event) by group (Control, RIT) stratified by histology Z = 3.6704, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: two.sided


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02

> g3 <- subset(glioma, histology == "Grade3")

> plot(survfit(Surv(time, event) ~ group, data = g3),main = "Grade III Glioma", lty = c(2,1))

> legend("bottomleft", legend=c("Control","Treated"),lty=c(2,1))

> surv_test(Surv(time, event) ~ group, data = g3,distribution = "exact")

Exact Logrank Test



Glioma data 중 histology 가 Grade 3 인 data 만 추출 → g3

g3 data → RIT 실행여부 (group) 에 따른 실험기간 (time) 과 생존여부(event) 에

관한 survival fit plot 그림 (legend 설정 )

Survival test (logrank test) RIT 가 grade 3 상태의 glioma 치료에 효과가 있는지 확인하는 목적p-value = 0.02877 < 0.05

( 통계적으로 유의→ RIT 가 Glioma grade 3 치료에 효과가 있다 )

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02

> gbm <- subset(glioma, histology == "GBM")

> plot(survfit(Surv(time, event) ~ group, data = gbm),main = "Grade IV Glioma", lty = c(2,1)) > legend("topright", legend=c("Control","Treated"),lty=c(2,1))

> surv_test(Surv(time, event) ~ group, data = gbm,distribution = "exact")

Exact Logrank Test



Glioma data 중 histology 가 GBM 인 data 만 추출 → gbm

gbm data → RIT 실행여부 (group) 에 따른 실험기간 (time) 과 생존여부(event) 에

관한 survival fit plot 그림 (legend 설정 )

Survival test (logrank test) RIT 가 GBM 상태의 glioma 치료에 효과가 있는지 확인하는 목적p-value = 0.0001588 < 0.05

( 통계적으로 유의→ RIT 가 Glioma GBM 치료에 효과가 있다 )

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02

> surv_test(Surv(time, event) ~ group | histology, data = glioma,distribution = approximate(B = 10000))

Approximative Logrank Test

data: Surv(time, event) by group (Control, RIT) stratified by histology Z = 3.6704, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: two.sided


Glioma data 에서 참여 환자수가 너무 적다 (Grade 3 17 명 , GBM 20 명 ) → 통계적 TEST 를 실행하기엔 너무 적은 표본수

10000 번 복원추출 하여 logrank test 실행p-value < 2.2e-16 < 0.05

( 통계적으로 유의→ RIT 가 Glioma 치료에 효과가 있다 )

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02

4. 그래프 분석


환자 생존률 : Grade III > Grade IV

(Y 축 ) 1 = 실험 시작시의 그룹 전체 → 사망자 발생시 감소 ( 계단모양 )→ 치유된 환자 : 수직으로 그은 마디

(X 축 ) 실험 시작시점부터의 경과 개월수

( 왼쪽 그래프 )Grade III 환자들의 survival plot실험군 (1.0→0.8) / 대조군 (1.0 → 약 0.3)

( 오른쪽 그래프 )Grade IV 환자들의 survival plot종료시점 생존률이 Grade III 보다 낮음실험군 (1.0 →60 개월 0.4)대조군 (1.0 →30 개월 이내 모두 사망 )

Conclu-sion


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03 Conclusion

• 정의 / 특징 / 분류• 진단 / 치료Glioma

?

• Survival fit plot• Logrank testGlioma Data

Analysis

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03 Conclusion

26

Glioma data

Subset 으로 추출 > logrank test

Grade III>> 통계적으로

유의

GBM>> 통계적으로

유의

Survival fit plot

Grade III / Grade IV

03 Conclusion

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03 Conclusion

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03 Conclusion

RIT( 방사선치료 )

수술적 치료

뇌종양은 불치병 ?

감사합니다

Education

Survival Analysis : Glioma Treatment