Article ID Journal Published Year Pages File Type
3828174 Progrès en Urologie 2007 5 Pages PDF
Abstract

ResumeIl est utile de disposer de facteurs et de systèmes pronostiques fiables pour prendre en charge les cancers du rein dans le triple but d’informer les patients, de leur proposer des algorithmes de suivi rationnels et enfin de leur proposer des traitements ou des essais cliniques adaptés à leur risque.On distingue des facteurs pronostiques : anatomiques (intégrés dans la classification TNM), histologiques (comme le grade de Fuhrman ou le type histologique), cliniques (comme les symptômes ou le performance status) et enfin biologiques ou moléculaires.Afin d’améliorer la performance pronostique des systèmes usuels comme le système TNM, des systèmes pronostiques plus complexes combinant plusieurs variables indépendantes ont été mis au point. Dans le cancer du rein localisé les deux systèmes les plus performants sont l’UISS et le SSIGN. Dans les cancers du rein métastatiques, les deux systèmes pronostiques prédictifs de la réponse à l’immunothérapie qui ont été largement utilisés sont le modèle du Groupe Français d’Immunothérapie et le modèle de Motzer.On évolue maintenant vers des systèmes qui combineront des variables cliniques, pathologiques et moléculaires.

SummaryIt is useful to dispose reliable prognostic factors in Renal Cell Carcinoma (RCC) for 3 major goals: providing patient information, designing rationale follow-up algorithms and selecting patients for adapted treatment schedules as well as new clinical trials.Prognostic factors in RCC include : anatomical (TNM classification), histological (Fuhrman grade and histological subtype), clinical (symptoms and performance status) and molecular factors.For improving predicative accuracy of prognostic systems such as the TNM classification, new prognostic algorithms or nomograms have been designed combining independent prognostic variables. UISS and SSIGN are the 2 most effective prognostic systems within localized RCC. In metastatic disease, the two main systems that have been used for predicting response to immunotherapy are the model ofthe French Group of Immunotherapy and the Motzer model.Finally, there is an increasing interest in combining molecular variables with previously established models. These new systems will require further validation as part of large prospective clinical trials.

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