Dec 2011. College of medicine, Hallym univ. Chuncheon, South Korea

1. Survival Analysis
문서의 제목
Glioma Treatment
나눔고딕 B, 42pt
정한빈 이계홍
이은재 최윤형
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2. 1 “What is Glioma?”
2 Glioma data analysis
3 Conclusion

3. “What is
Glioma?”

4. 01 Glioma(싞경교종)
1 Glioma의 정의
• 뇌를 구성하는 조직
• Glioma
• 종양의 구분
4

5. 01 Glioma(싞경교종)
5

6. 01 Glioma(싞경교종)
2 Glioma의 특징
• 질병의 양상
침투
수술로 완전 제거하는 것이 힘들다 (방사선 치료, 항암화학 치료 병행)
• 발병 현황
10만명 당 약 2명이 발생
6

7. 01 Glioma(싞경교종)
3 Glioma의 임상적 특징
• 일반 증상
두통
신경교종 환자의 약 1/3이 초기 증상
• 국소 증상
7

8. 01 Glioma(싞경교종)
4 Glioma의 진단
8

9. 01 Glioma(싞경교종)
CT MRI
하얗게 나오는 두개골 검게 나오는 두개골
왼쪽 윗부분의 검정 부분 왼쪽 윗부분의 흰 부분
(종양 덩어리) (종양 덩어리)
MRI 사진에서 더 크게 발견
9

10. 01 Glioma(싞경교종)
5 Glioma의 분류 (WHO 기준)
• Low-grade Glioma
• High-grade Glioma
Grade III / GBM( Grade IV) (치료 후 생존기간 50주 이하)
10

11. 01 Glioma(싞경교종)
low-grade glioma /GBM GBM patient MRI scanning
11

12. 01 Glioma(싞경교종)
6 Glioma의 치료
Grade II Glioma부터는 주변 정상적인 조직을 침범 (수술로만 완치 불가)
수술적
치료
RIT
(방사선치료)
Radioimmunotherapy
12

13. 01 Glioma(싞경교종)
방사선 치료 전후 비교
13

14. Glioma data
Analysis

15. 02 Glioma data Analysis
1. >glioma
15

16. 02 Glioma data Analysis
2. >?glioma
• 설명
Yttrium-90-biotin을 투약하는 방식의 방사성 면역치료를 받는
악성 glioma 환자에 대핚 랜덤화되지 않은 파일럿 연구 (2002)
• 데이터 포맷
다음 7가지 변수에 대핚 37명의 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(대조굮)
16

17. 02 Glioma data Analysis
3. 데이터 분석
• Survival fit plot 그리기
• Logrank test 실행
약물과 치료간의 싞뢰성, 상관관계 분석
17

18. Glioma data Analysis
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
data: Surv(time, event) by group (Control, RIT)
Z = 3.2215, p-value = 0.0001588
alternative hypothesis: two.sided
> 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
18

19. Glioma data Analysis
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
data: Surv(time, event) by group (Control, RIT)
Z = 2.1711, p-value = 0.02877
alternative hypothesis: two.sided
→ g3
g3 data → RIT 실행여부(group)에 따른 실험기간(time)과 생존여부(event)에
관핚 survival fit plot 그림 (legend 설정)
Survival test (logrank test)
p-value = 0.02877 < 0.05
(통계적으로 유의→RIT가 Glioma grade 3 치료에 효과가 있다 )
19

20. Glioma data Analysis
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
data: Surv(time, event) by group (Control, RIT)
Z = 3.2215, p-value = 0.0001588
alternative hypothesis: two.sided
→ gbm
gbm data → RIT 실행여부(group)에 따른 실험기간(time)과 생존여부(event)에
관핚 survival fit plot 그림 (legend 설정)
Survival test (logrank test)
p-value = 0.0001588 < 0.05
(통계적으로 유의→RIT가 Glioma GBM 치료에 효과가 있다 )
20

21. Glioma data Analysis
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
→ 통계적 TEST를 실행하기엔 너무 적은 표본수
10000번 복원추출 하여 logrank test 실행
p-value < 2.2e-16 < 0.05
(통계적으로 유의→RIT가 Glioma 치료에 효과가 있다 )
21

22. 02 Glioma data Analysis
4. 그래프 분석
→ 사망자 발생시 감소 (계단모양)
→ 치유된 환자: 수직으로 그은 마디
(X축) 실험 시작시점부터의 경과 개월수
(왼쪽 그래프)
Grade III 환자들의 survival plot
실험굮 (1.0→0.8) / 대조굮(1.0 →약 0.3)
(오른쪽 그래프)
Grade IV 환자들의 survival plot
종료시점 생존률이 Grade III보다 낮음
실험굮 (1.0 →60개월 0.4)
대조군(1.0 →30개월 이내 모두 사망)
22

23. Conclusion

24. 03 Conclusion
Glioma •정의 / 특징 / 분류
•짂단 / 치료
?
Glioma Data •Survival fit plot
Analysis •Logrank test
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25. 03 Conclusion
25

26. 03 Conclusion
26

27. 03 Conclusion
27

28. 03 Conclusion
수술적
치료
뇌종양은 불치병?
RIT
(방사선치료)
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29. 감사합니다