Bevezetés: Egyre több irodalmi adat utal a thrombocyták és a metasztatikus tumorsejtek kapcsolatára, illetve a pre- és posztoperatív thrombocytosis prediktív markerként való alkalmazhatóságára. Mind colorectalis daganatokban, mind 2-es típusú diabetesben jellemzőek a thrombocyták mennyiségi és/vagy minőségi károsodásai. 2-es típusú diabetesben a colorectalis tumorok emelkedett incidenciája ismert. Célkitűzés: Retrospektív vizsgálatunk célja a Semmelweis Egyetem II. Belgyógyászati Klinikájának Onkológiai Ambulanciáján az elmúlt három évben kezelt colorectalis tumoros betegekben a 2-es típusú diabetes gyakoriságának meghatározása, illetve a daganatos betegség felismerésekor és a primer daganat műtéti eltávolítását követően a thrombocytaszámok, valamint további laboratóriumi és anamnesztikus adatok felmérése, továbbá statisztikai modellek segítségével vizsgálni a cukorbetegség túlélést befolyásoló hatását. Módszer: 86, random kiválasztott colorectalis tumoros beteg pre- (86 fő) és posztoperatív (66 fő, műtétre alkalmas, párosított) adatait dolgoztuk fel. A betegeket legkésőbb 2017. szeptember 30-ig vagy haláluk bekövetkeztéig követtük. Eredmények: Emelkedett (400 giga/l feletti) thrombocytaszámokat figyeltünk meg a betegek 22,1%-ában (323,5 ± 128,63 giga/l, átlag ± SD), melyek a primer tumor műtéti eltávolítását követően 10,6%-ra csökkentek (χ2-teszt: p = 0,0351; 289,2 ± 82,45 giga/l, p = 0,0232). Az emelkedett thrombocytaszámokhoz rövidebb túlélési idők tartoztak (R: –0,35, p = 0,0085). Diabetes a betegek harmadában volt igazolható. A diabeteses és a nem diabeteses személyek vizsgált laboratóriumi paraméterei (például vérkép, vesefunkció, májenzimek) nem különböztek. A primer tumor sebészi eltávolítását követően a diabetes ötszörös kockázati tényezője a rövidebb túlélésnek (relatív kockázat: 5,1612, p = 0,0165). Az átlagos túlélési idő 30,6 ± 26,78 hónap. Következtetés: A következményes, tartósan fennálló thrombocytosis a műtét után kedvezőtlen túlélési időre utal. Megfigyeléseink alapján a colorectalis daganatok felismerésekor az emelkedett thrombocytaszám és a 2-es típusú diabetes prognosztikai markerek lehetnek. Orv Hetil. 2018; 159(19): 756–767.
Trousseau A. Phlegmasia alba dolens. In: Lectures on clinical medicine. Vol. 5. New Sydenham Society, London, 1865; pp. 281–332.
Camerer E, Qazi AA, Duong DN, et al. Platelets, protease-activated receptors, and fibrinogen in hematogenous metastasis. Blood 2004; 104: 397–401.
Labelle M, Begum S, Hynes RO. Direct signaling between platelets and cancer cells induces an epithelial-mesenchymal-like transition and promotes metastasis. Cancer Cell 2011; 20: 576–590.
Nieswandt B, Hafner M, Echtenacher B, et al. Lysis of tumor cells by natural killer cells in mice is impeded by platelets. Cancer Res. 1999; 59: 1295–1300.
Palumbo JS, Talmage KE, Massari JV, et al. Platelets and fibrin(ogen) increase metastatic potential by impeding natural killer cell-mediated elimination of tumor cells. Blood 2005; 105: 178–185.
Schumacher D, Strilic B, Sivaraj KK, et al. Platelet-derived nucleotides promote tumor-cell transendothelial migration and metastasis via P2Y2 receptor. Cancer Cell 2013; 24: 130–137.
Wahrenbrock M, Borsig L, Le D, et al. Selectin-mucin interactions as a probable molecular explanation for the association of Trousseau syndrome with mucinous adenocarcinomas. J Clin Invest. 2003; 112: 853–862.
Bockhorn M, Jain RK, Munn LL. Active versus passive mechanisms in metastasis: do cancer cells crawl into vessels, or are they pushed? Lancet Oncol. 2007; 8: 444–448.
Fidler IJ. Critical determinants of metastasis. Semin Cancer Biol. 2002; 12: 89–96.
Erdemir F, Kilciler M, Bedir S, et al. Clinical significance of platelet count in patients with renal cell carcinoma. Urol Int. 2007; 79: 111–116.
Heng S, Benjapibal M. Preoperative thrombocytosis and poor prognostic factors in endometrial cancer. Asian Pac J Cancer Prev. 2014; 15: 10231–10236.
Monreal M, Fernandez-Llamazares J, Piñol M, et al. Platelet count and survival in patients with colorectal cancer – a preliminary study. Thromb Haemost. 1998; 79: 916–918.
Shimada H, Oohira G, Okazumi S, et al. Thrombocytosis associated with poor prognosis in patients with esophageal carcinoma. J Am Coll Surg. 2004; 198: 737–741.
Taucher S, Salat A, Gnant M, et al. Impact of pretreatment thrombocytosis on survival in primary breast cancer. Thromb Haemost. 2003; 89: 1098–1106.
Baranyai Z, Josa V, Toth A, et al. Paraneoplastic thrombocytosis in gastrointestinal cancer. Platelets 2016; 27: 269–275.
Ogurtsova K, da Rocha Fernandes JD, Huang Y, et al. IDF Diabetes Atlas: Global estimates for the prevalence of diabetes for 2015 and 2040. Diabetes Res Clin Pract. 2017; 128: 40–50.
IDF Diabetes Atlas, 8th edn. International Diabetes Federation, Brussels, Belgium, 2017. Available from: http://www.diabetesatlas.org [accessed: November 14, 2017].
Kempler P, Putz Z, Kiss Z, et al. Prevalence and financial burden of type 2 diabetes mellitus in Hungary between 2001–2014 – results of the analysis of the National Health Insurance Fund database. [A 2-es típusú diabetes előfordulása és költségterheinek alakulása Magyarországon 2001–2014 között – az Országos Egészségbiztosítási Pénztár adatbázis-elemzésének eredményei.] Diabetologia Hung. 2016; 24: 177–188. [Hungarian]
Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2016. CA Cancer J Clin. 2016; 66: 7–30.
Giovannucci E, Harlan DM, Archer MC, et al. Diabetes and cancer: a consensus report. CA Cancer J Clin. 2010; 60: 207–221.
Shlomai G, Neel B, LeRoith D, et al. Type 2 diabetes mellitus and cancer: the role of pharmacotherapy. J Clin Oncol. 2016; 34: 4261–4269.
Singh S, Earle CC, Bae SJ, et al. Incidence of diabetes in colorectal cancer survivors. J Natl Cancer Inst. 2016; 108: djv402.
Tsilidis KK, Kasimis JC, Lopez DS, et al. Type 2 diabetes and cancer: umbrella review of meta-analyses of observational studies. BMJ 2015; 350: g7607.
Halmos T, Suba I. Type 2 diabetes and metabolic syndrome as conditions leading to malignant tumors. [A metabolikus szindróma és a 2-es típusu diabetes mellitus mint rosszindulatú daganatra hajlamosító állapotok.] Orv Hetil. 2008; 149: 2403–2411. [Hungarian]
Rosta A. Diabetes and cancer risk: oncologic considerations. [Diabetes és rákkockázat az onkológus szemszögéből.] Orv Hetil. 2011; 152: 1144–1155. [Hungarian]
Farmer RE, Ford D, Forbes HJ, et al. Metformin and cancer in type 2 diabetes: a systematic review and comprehensive bias evaluation. Int J Epidemiol. 2017; 46: 728–744.
Jermendy G. New clinical data with metformin therapy in patients with diabetes mellitus. [Új klinikai adatok a cukorbetegek metforminterápiájával kapcsolatban.] Orv Hetil. 2010; 151: 2025–2030. [Hungarian]
American Diabetes Association. 8. Cardiovascular disease and risk management. Diabetes Care 2015; 38(Suppl1): S49–S57.
Santilli F, Pignatelli P, Violi F, et al. Aspirin for primary prevention in diabetes mellitus: from the calculation of cardiovascular risk and risk/benefit profile to personalised treatment. Thromb Haemost. 2015; 114: 876–882.
Mátyus J, Oláh A, Fodor B, et al. Information for laboratory specialists about the introduction of calculated GFR (eGFR), from the Hungarian Laboratory Diagnostic Society and the Hungarian Nephrology Society. [A Magyar Laboratóriumi Diagnosztikai Társaság és a Magyar Nephrológiai Társaság tájékoztatója laboratóriumi szakemberek számára a számított GFR (eGFR) bevezetésével kapcsolatos ismeretekről.] Magyar Laboratóriumi Diagnosztikai Társaság és a Magyar Nephrológiai Társaság, 2007. [Hungarian]
R Core Team: R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, 2017.
R Studio Team. RStudio: Integrated development for R. RStudio, Inc., Boston, MA, 2015.
Dinya E. Biometrics in medical practice. [Biometria az orvosi gyakorlatban.] Medicina Könyvkiadó, Budapest, 2001. [Hungarian]
Reiczigel J, Harnos A, Solymosi N. Biostatistics for non-statisticians. [Biostatisztika nem statisztikusoknak.] Pars Kft., Nagykovácsi, 2010. [Hungarian]
Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J Royal Stat Soc Series B (Methodological) 1995; 57: 289–300.
Dinya E, Solymosi N. Clinical biometrics 2. [Biometria a klinikumban 2. – Feladatok megoldása R-környezetben.] Medicina Kiadó, Budapest, 2016. [Hungarian]
Clark TG, Bradburn MJ, Love SB, et al. Survival analysis, part I: basic concepts and first analyses. Br J Cancer 2003; 89: 232–238.
Therneau T. A package for survival analysis in R. 2015.
Kassambara A, Kosinski M. Survminer: Drawing survival curves using ‘ggplot2’. 2017.
Grambsch PM, Therneau TM. Proportional hazards tests and diagnostics based on weighted residuals. Biometrika 1994; 81: 515–526.
Baranyai Z, Josa V, Krzystanek M, et al. Evaluation of thrombocytosis as predictive factor in colorectal cancer. [A thrombocytosis mint prediktív faktor értékelése colorectalis tumorokban.] Magy Seb. 2013; 66: 331–337. [Hungarian]
Baranyai Z, Krzystanek M, Josa V, et al. The comparison of thrombocytosis and platelet-lymphocyte ratio as potential prognostic markers in colorectal cancer. Thromb Haemost. 2014; 111: 483–490.
Josa V, Krzystanek M, Eklund AC, et al. Relationship of postoperative thrombocytosis and survival of patients with colorectal cancer. Int J Surg. 2015; 18: 1–6.
Stone RL, Nick AM, McNeish IA, et al. Paraneoplastic thrombocytosis in ovarian cancer. N Engl J Med. 2012; 366: 610–618.
Ferreiro JL, Gomez-Hospital JA, Angiolillo DJ. Platelet abnormalities in diabetes mellitus. Diab Vasc Dis Res. 2010; 7: 251–259.
Yazbek N, Bapat A, Kleiman N. Platelet abnormalities in diabetes mellitus. Coron Artery Dis. 2003; 14: 365–371.
Kraakman MJ, Lee MK, Al-Sharea A, et al. Neutrophil-derived S100 calcium-binding proteins A8/A9 promote reticulated thrombocytosis and atherogenesis in diabetes. J Clin Invest. 2017; 127: 2133–2147.
Lee RH, Bergmeier W. Sugar makes neutrophils RAGE: linking diabetes-associated hyperglycemia to thrombocytosis and platelet reactivity. J Clin Invest. 2017; 127: 2040–2043.
Li J, Liu J, Gao C, et al. Increased mortality for colorectal cancer patients with preexisting diabetes mellitus: an updated meta-analysis. Oncotarget 2017; 8: 62478–62488.
Hippisley-Cox J, Coupland C. Development and validation of risk prediction equations to estimate survival in patients with colorectal cancer: cohort study. BMJ 2017; 357: j2497.