密歇根大学罗格尔癌症中心的医生和生物统计学家领导了分期系统的开发和验证，以更好地预测结果并为诊断为非转移性前列腺癌的男性提供治疗决策信息。
尽管前列腺癌是全世界最常见的癌症之一，但它仍然是少数几种常见的数字分期系统(从 1 期到 4 期)尚未被纳入国家治疗或检测指南的主要癌症之一新药进入临床试验。
新提出的系统被称为 STAR-CAP，出现在《JAMA Oncology》杂志上，它利用来自美国、加拿大和欧洲 55 个中心的近 20,000 名患者的患者、肿瘤和结果数据，创建了一个具有强大预后能力的稳健模型。
研究共同第一作者罗伯特说：“局限性前列腺癌的侵袭性有时较弱，有时较严重，无论我们是患者、医生还是研究人员，我们都想尽可能地了解特定癌症的侵袭性有多大。” Dess，医学博士，密歇根医学院放射肿瘤学助理教授。“这些信息有助于我们与患者的对话，有助于临床试验设计，当您可以根据第一次见到患者讨论他们的治疗方案时收集的标准信息做出这些估计时，这些信息尤其有价值。”
该系统通过基于几个关键变量的积分系统将患者分配到特定阶段。这些包括患者的年龄、肿瘤类别、细胞异常的格里森分级和前列腺特异性抗原水平(也称为 PSA 水平)。作者指出，与之前的许多模型相比，STAR-CAP 在这些类别中使用了更多的粒度。
该模型根据患者的评分将 非转移性前列腺癌分为九个阶段——从第 1 阶段到第 3 阶段，每个阶段又分为 A、B 和 C 子阶段。
研究指出，STAR-CAP 的预测优于或等于之前未经验证的模型，包括当前的美国癌症联合委员会分期系统。对于大量患者，新模型会将他们重新分类为病情较轻的患者，例如，根据 AJCC 第 8 版标准被分类为 3A 期的 22% 患者，使用 STAR 则被分类为 1C 期-CAP系统，降级四级分级。
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