방사선종양학

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  • [Breast.] Automated coronary artery calcium scoring in patients with breast cancer to assess the risk of heart disease following adjuvant radiation therapy

    [Breast.] Automated coronary artery calcium scoring in patients with breast cancer to assess the risk of heart disease following adjuvant radiation therapy

    아주의대, 연세의대 / 김강표, 정승연*, 장지석*

  • 출처
    Breast.
  • 등재일
    2022 Jul 11
  • 저널이슈번호
    65:77-83. doi: 10.1016/j.breast.2022.07.003.
  • 내용

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    Abstract
    Aim: Validation of coronary artery calcium (CAC) scores as prognostic factors of acute coronary events (ACE) development in breast cancer patients are demanded. We investigated prognostic impact of CAC on ACE development with cardiac exposure to radiation.

    Methods: We evaluated breast cancer patients with (n = 511) or without (n = 600) adjuvant radiotherapy (RT) between 2005 and 2013. CAC Agatston scores were analyzed using a deep-learning-based algorithm. Individual mean heart dose (MHD) was calculated, and no RT was categorized as 0 Gy. The primary endpoint was the development of ACE following breast surgery.

    Results: In the RT and no-RT cohorts, 11.2% and 3.7% exhibited CAC >0, respectively. Over a 9.3-year follow-up period, the 10-year ACE rate was 0.7%. In the multivariate analysis, the CAC score was a significant risk factor for ACE (CAC >0 vs CAC = 0, 10-year 6.2% vs 0.2%, P < 0.001). In the subgroup with CAC >0, the 10-year ACE rates were 0%, 3.7%, and 13.7% for patients receiving mean heart doses of 0 Gy, 0-3 Gy, and >3 Gy, respectively (P = 0.133). Although CAC score was not predictive for non-ACE heart disease risk (P > 0.05), the 10-year non-ACE heart disease rates were 1.7%, 5.7%, and 7.1% for patients with CAC = 0 receiving MHD of 0 Gy, 0-3 Gy, and >3 Gy, respectively (P < 0.001).

    Conclusions: The CAC score was a significant predictor of ACE in patients with breast cancer. Although further studies are required, CAC score screening on simulation CT in patients undergoing breast RT can help identify those with high risk for ACE on a per-patient basis.

     

     

     

    Affiliations

    Kangpyo Kim  1 , Seung Yeun Chung  2 , Caleb Oh  1 , Iksung Cho  3 , Kyung Hwan Kim  1 , Hwa Kyung Byun  1 , Hong In Yoon  1 , Jaewon Oh  3 , Jee Suk Chang  4
    1 Department of Radiation Oncology, Yonsei Cancer Center, Yonsei University College of Medicine, Republic of Korea.
    2 Department of Radiation Oncology, Ajou University Hospital, Ajou University School of Medicine, Republic of Korea. Electronic address: chungsy@aumc.ac.kr.
    3 Cardiology Division, Severance Cardiovascular Hospital and Cardiovascular Research Institute, Yonsei University College of Medicine, Republic of Korea.
    4 Department of Radiation Oncology, Yonsei Cancer Center, Yonsei University College of Medicine, Republic of Korea; Department of Radiation Oncology, Gangnam Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine, Republic of Korea. Electronic address: changjeesuk@yuhs.ac.

  • 키워드
    Acute coronary events; Breast cancer; Coronary artery calcium scores; Radiotherapy; Risk factors.
  • 연구소개
    최근 유방암 환자의 장기 생존률이 증가함에 따라, 항암 및 방사선 치료와 관련된 심장 독성을 경험하고 있는 환자들이 늘어나고 있습니다. 특히 심근경색 등 급성 관상동맥 관련 질환 (acute coronary events, ACE) 의 발생에 대한 위험인자 분석과, 예방 및 치료에 관해서 많은 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 그 중 Agatston 관상동맥칼슘점수 (Agatston CAC score) 는 방사선 치료를 받은 유방암 환자에서 ACE 발생의 중요한 위험인자라는 것이 일부 유럽의 연구들에서 밝혀져 있습니다. 그렇지만 심장질환 발생에 영향을 미칠 수 있는 흡연력, 체질량지수, 인종 등 여러 부분의 차이를 보정하기 위해, 서양과는 다른 환자군을 대상으로 한 검증과정이 필요하였으며, 특히 아시아인에 대해서는 CAC score 와 ACE 발생 간의 연관 관계를 밝히는 validation 데이터가 존재하지 않았습니다. 또한, 관상동맥 칼슘과 방사선 선량이 ACE 발생에 synergetic effect 가 있는지에 대한 연구도 충분히 이뤄지지 않은 상황입니다. 본 연구의 결과를 통해, CAC score가 0 보다 큰 경우, CAC score = 0 인 경우에 비해 유의하게 ACE 의 발생이 높은 것을 확인하여, 서양에서의 연구결과를 validation 할 수 있었습니다. 또한, 기존에 관상동맥에 calcium 이 존재했던 부위에서 모든 ACE 가 발생하였고, CAC score > 0 인 경우 방사선량이 증가함에 따라 ACE 발생이 증가하는 경향을 보였기 때문에, coronary calcium 과 방사선 선량간의 상호작용이 존재할 수 있겠다는 가설을 추가적으로 세울 수 있었습니다. 본 연구는, 유방암에서 CAC score 와 ACE 간의 발생 관계를 본 연구들 중 유일하게 방사선 치료를 받지 않은 환자군을 대조군으로 포함 시켰습니다. 이를 통해 비교적 낮은 선량의 방사선이 심장에 미칠 수 있는 영향을 보다 객관적으로 비교할 수 있었습니다. 또한, 기존의 수작업을 통한 CAC scoring 이 굉장히 오랜 시간이 걸리는 작업임을 고려해, deep learning 기법을 이용한 자동화된 CAC scoring을 적용하였습니다. 이는 실제 임상 상황에서 방사선 치료를 받는 유방암 환자들 중, ACE 발생 고위험군을 selection 하는데 유용함을 더할 것으로 기대합니다.
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