Science and Innovations in MedicineScience and Innovations in MedicineНаука и инновации в медицине2500-13882618-754XFSBEI of Higher Education SamSMU of Ministry of Health of the Russian Federation8946710.35693/2500-1388-2022-7-1-50-53Oncology and radiotherapyОнкология, лучевая терапияResearch ArticleAssessing the risk of ovarian cancer relapse with special software: a clinical caseПример оценки индекса риска рецидивирования рака яичников при помощи компьютерной программыhttps://orcid.org/0000-0001-5115-6388GataullinIlgiz G.ГатауллинИльгиз Габдуллович
Russian Federation

PhD, Professor of the Department of Oncology, radiology and palliative care

д-р мед. наук, профессор кафедры онкологии, радиологии и паллиативной медицины

ilgizg@list.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7048-4125SavinovaAigul R.СавиноваАйгуль Рафисовна
Russian Federation

oncologist of the Department of Oncology №10

врач-онколог онкологического отделения №10

aigulkazan@mail.ruKazan State Medical AcademyКазанская государственная медицинская академия – филиал ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава РоссииTatarstan Regional Clinical Cancer CenterРеспубликанский клинический онкологический диспансер Минздрава Республики Татарстан150120227150533011202123012022Copyright ©; 2021, Gataullin I.G., Savinova A.R.Copyright ©; 2021, Гатауллин И.Г., Савинова А.Р.2021Gataullin I.G., Savinova A.R.Гатауллин И.Г., Савинова А.Р.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://innoscience.ru/2500-1388/article/view/89467

The article presents a clinical observation of a patient with ovarian cancer, stage IIIA according to FIGO (International Federation of Obstetrics and Gynecology), after completing the first-line combination therapy for whom we determined the risk of recurrence using a special software.

The early prediction of the ovarian cancer relapse was based on calculated ARRNO index (Assessment of Risk of Relapse of Neoplasm of Ovary). As initial data the following characteristics were inserted into the program: disease stage according to FIGO, tumor differentiation stage (Grade), hystotype, state of residual tissue on ultrasound examination after the treatment, levels of СА-125 before the treatment, levels of НЕ-4 after the treatment. The ARRNO software calculated the individual risk of relapse in 3 limits: low (0 - 0,39), moderate (0,40 - 0,85) and high (0,86 - 1,0).

Conclusion. The special software for assessing the risk of relapse of ovarian neoplasm proved to be simple to operate and allowed to predict the relapse with high probability.

В статье приведено клиническое наблюдение определения риска рецидивирования у пациентки с раком яичников IIIA стадии по FIGO после завершения первой линии комбинированной терапии с использованием разработанной нами компьютерной программы.

Была произведена оценка доклинической манифестации рецидива рака яичников путем вычисления индекса ИРРРЯ (индивидуальный риск рецидива рака яичников). В качестве исходных параметров в программу вводятся такие показатели, как стадия заболевания по FIGO (International Federation of Obstetrics and Gynecology), степень дифференцировки опухоли (Grade), гистотип, наличие или отсутствие остаточной опухоли при УЗИ после завершения лечения, значение уровня онкомаркера СА-125 до начала лечения, значение уровня онкомаркера НЕ-4 после окончания лечения. Программа рассчитывает индивидуальный риск рецидивирования в 3 промежутках значений: низкий (0 – 0,39), умеренный (0,40 – 0,85) и высокий (0,86 – 1,0).

Заключение. Компьютерная программа для оценки индивидуального риска рецидивирования рака яичников является простой в использовании и с высокой точностью прогнозирует вероятность рецидивирования.

ovarian cancerrisk of relapse assessmentsoftwareрак яичниковоценка риска рецидивированияпрограмма оценки риска рецидивированияLiest AL, Omran AS, Mikiver R, et al. RMI and ROMA are equally effective in discriminating between benign and malignant gynecological tumors: A prospective population-based study. Acta Obstetricia et Gynecologica Scandinavica. 2019;1(98):24–33. doi: 10.1111/aogs.13462Ionescu CA, Matei A, Navolan D, et al. Correlation of ultrasound features and the Risk of Ovarian Malignancy Algorithm score for different histopathological subtypes of benign adnexal masses. Medicine (Baltimore). 2018;97(31):e11762. doi: 10.1097/MD.0000000000011762Salim E, Zubairi AM, Danish SH, Ali U. Diagnostic Accuracy of Risk of Ovarian Malignancy Algorithm (ROMA) in Post-Menopausal Patients with Ovarian Mass. J Coll Physicians Surg Pak. 2018;28(6):440–444. doi: 10.29271/jcpsp.2018.06.44Calester B, Van Hoorde K, Froyman W, et al. Practical guidance for applying the ADNEX model from the IOTA group to discriminate between different subtypes of adnexal tumors. Facts Views Vis Obgyn. 2015;7(1):32–41. PMID: 25897370Schneider S, Armbrust R, Spies C, et al. Prehabilitation programs and ERAS protocols in gynecological oncology: a comprehensive review. Arch Gynecol Obstet. 2020;301(2):315–326. doi: 10.1007/s00404-019-05321-7Devlin MJ, Ledermann JA, Lockley M, et al. 975P Clear cell ovarian cancer (CCOC): Predicting risk of relapse (ROR). Annals of Oncology. 2018;29(8)։7–12. doi: 10.1093/annonc/mdy285.182Narasimhulu DM, Kumar A, Weaver AL, et al. Using an evidence-based triage algorithm to reduce 90-day mortality after primary debulking surgery for advanced epithelial ovarian cancer. Gynecol Oncol. 2019;155(1):58–62. doi: 10.1016/j.ygyno.2019.08.004Savinova AR, Gataullin IG, Shakirov RR. Method of assessment of the risk of relapse of ovarian cancer. Patent of Russian Federation No. 2251692, published on 10.05.2015, Bulletin No. 13. (In Russ.). [Савинова А.Р., Гатауллин И.Г., Шакиров Р.Р. Способ оценки риска рецидивирования рака яичников. Патент Российской Федерации № 2251692, опубликованный 10.05.2015, бюллетень № 13].Savinova AR, Gataullin IG. Relapse of ovarian neoplasm: individual risk assessment algorithm. Science and Innovations in Medicine. 2019;4(3):65–68. (In Russ.). [Савинова А.Р., Гатауллин И.Г. Алгоритм оценки индивидуального риска рецидивирования рака яичников. Наука и инновации в медицине. 2019;4(3):65–68]. doi: 10.35693/2500-1388-2019-4-3-65-68Savinova AR, Gataullin IG, Shakirov RR, Yarovaya EYu. Computer program for the realization of the algorithm of risk of relapse of ovarian neoplasm. Certificate of the State Registration of the Computer program № 2017619452 from 24.08.2017;1–12. (In Russ.). [Савинова А.Р., Гатауллин И.Г., Шакиров Р.Р., Яровая Е.Ю. Программа для реализации алгоритма оценки индивидуального риска рецидивирования рака яичников. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017619452 от 24.08.2017 г.;1–12].