De Novo Senkron Rezekte Kolorektal Kanser Karaciğer Metastazlarında Lineer Optimizasyon Tabanlı Yeni Bir Klinik Risk Skorlama Modelinin Geliştirilmesi ve Klasik Skorların Doğrulanması

Kolorektal kanser tanısı anında karaciğer metastazı saptanan (de novo senkron) ve hem primer tümörü hem de metastazları küratif amaçla eşzamanlı veya aşamalı rezeke edilen hasta grubu, cerrahiyle uzun dönem kür potansiyeli taşıyan ancak biyolojik açıdan nüks riski yüksek özel bir klinik popülasyondur.

Klinik pratikte rezeksiyon sonrası nüks ve sağkalımı öngörmek için yaygın olarak başvurulan Fong (CRS) ve Nagashima gibi klasik skorlama sistemleri, 1990'lı ve 2000'li yılların morfolojik kriterlerine dayanmaktadır. Bu sistemlerde yer alan "hastalıksız sağkalım aralığı (DFI)" gibi parametreler, tüm hastaların senkron olduğu bu kohortta doğal olarak pozitif kalmakta ve modellerin risk ayrımı yapma gücünü sınırlamaktadır. Ayrıca klasik skorlar, günümüz onkolojisinin temel belirleyicileri olan RAS/BRAF mutasyonlarını, modern sistemik tedavi yanıtını, cerrahi marjin mesafesini ve tümör yükü geometrisini (TBS) kapsamamaktadır.

• De novo senkron rezekte kohortumuzda Fong ve Nagashima klasik skorlama sistemlerinin prognostik performansını retrospektif olarak doğrulamak ve sınırlarını ortaya koymak.
• Moleküler biyobelirteçler (RAS/BRAF), tümör geometrisi (TBS/hacim), cerrahi sınır genişliği ve preoperatif inflamasyon parametrelerini entegre eden; yatak başında kolay uygulanabilen, tamsayılı lineer optimizasyon ile hesaplanabilir yeni bir klinik risk skoru türetmek.

Veri standardizasyonu ve kohort seçimi

Küratif amaçlı primer ve karaciğer metastazektomisi uygulanmış de novo senkron hastaların klinik, patolojik, moleküler ve cerrahi takip verileri yapılandırılmış elektronik form aracılığıyla toplanır.

Klasik skorların validasyonu

Fong CRS ve Nagashima skorları her hasta için hesaplanarak nükssüz sağkalım (RFS) ve genel sağkalım (OS) üzerindeki ayırt edicilik güçleri Harrell's C-index, zaman bağımlı AUC ve Kaplan-Meier analizleri ile değerlendirilir.

Değişken seçimi ve lineer optimizasyon

Çok değişkenli cezalandırılmış regresyon (Lasso / ElasticNet Cox) ile bağımsız prognostik faktörler belirlenir. Ardından tamsayı kısıtlı lineer optimizasyon algoritmaları kullanılarak, modelin ayırt edicilik gücünü en üst düzeye çıkaran ve hekimin yatak başında kolayca toplayabileceği küçük tamsayılı katsayılardan oluşan optimize edilmiş yeni bir puanlama cetveli oluşturulur.

Klinik doğrulama

Geliştirilen yeni skorlama sistemi; C-index, kalibrasyon eğrileri ve Karar Eğrisi Analizi (DCA) yöntemleriyle klasik skorlarla doğrudan kıyaslanarak klinik net faydası ortaya konur.

Çalışma girişimsel değildir; hastalarla doğrudan temas veya ek bir işlem içermemektedir. Tüm veriler geriye dönük olarak, rutin klinik kayıtlardan, kişisel verilerin korunması mevzuatına (KVKK) uygun şekilde anonimleştirilerek değerlendirilmektedir.