A técnica nova da imagem-análise melhora a detecção e o diagnóstico do cancro da mama

Os pesquisadores na universidade de Oklahoma desenvolveram uma técnica da imagem-análise que fosse projectada melhorar a detecção e o diagnóstico do cancro da mama.

O escaninho Zheng, OU elétrica e professor da engenharia informática e erudito da investigação do cancro da confiança da doação do pagamento do tabaco de Oklahoma, e sua equipa de investigação desenvolveu algoritmos do processamento de imagem para gerar marcadores quantitativos da imagem analisando imagens digitais múltiplas do raio X e construindo modelos aprender-baseados da previsão dos dados estatísticos. O objetivo é desenvolver um método de análise quantitativo novo da imagem que melhor prever o risco de cancro ou o prognóstico do cancro, que conduzem finalmente para ajudar a estabelecer umas estratégias personalizadas mais eficazes da despistagem do cancro e do tratamento.

Por exemplo, para melhorar a eficácia da selecção de cancro da mama, um número de factores de risco do cancro da mama que incluem a idade, a densidade do peito, a história do cancro da família, o estilo de vida e os resultados da análise em algumas mutações genéticas suscetíveis comuns do cancro são revistos. Usando estes factores de risco, diversos modelos da avaliação de risco do cancro da mama da vida foram desenvolvidos e aplicados em estudos da epidemiologia.

“Nosso estudo é diferente. Nós não pretendemos construir um outro modelo de risco da vida para competir com os modelos existentes. Nós centramo-nos sobre tornar-se e testando um modelo de risco novo para prever se uma mulher tem o risco elevado de desenvolver o cancro da mama em um a curto-prazo após uma mamografia negativa da selecção,” Zheng explicou.

Se bem sucedido, o modelo ajudará a estabelecer um modelo personalizado óptimo novo da despistagem do cancro. Em conseqüência, uma freqüência e um método adaptàvel ajustados de selecção podem ser aplicados a cada mulher em períodos de tempo diferentes.

Zheng e sua equipa de investigação têm trabalhado para explorar e identificar características da imagem e sua diferença, ou assimetria, entre os peitos esquerdos e direitos. As imagens podem ser fundidas para construir modelos de risco novos a detectam mais sensìvel as mudanças subtis e/ou as anomalias da imagem que são prováveis conduzir à revelação do cancro mamografia-detectável nos próximos um a três anos.

A equipe primeiramente identifica e computa características úteis da imagem das duas ideias de mamogramas bilaterais dos peitos esquerdos e direitos. Então treinam modelos estatísticos (isto é, uma rede neural artificial) para gerar uma contagem da previsão. A contagem da previsão é a probabilidade de uma mulher que desenvolve um cancro da mama “mamografia-detectável” em seguida que tem um exame negativo da mamografia da selecção, ou classificando entre avisos malignos e benignos dos mamogramas suspeitos detectados por radiologistas.
A mamografia rotineira foi mostrada para reduzir significativamente a mortalidade associada com o cancro da mama, mas a opção que testa uma vasta gama da população fêmea traz a baixa eficácia e as outras complicações. Os radiologistas podem faltar ou negligenciar uma porcentagem alta de cancros adiantados ao igualmente gerar o falso positivo alto avaliam.

De acordo com um estudo, em 10 anos de selecionar mais do que a metade das mulheres experimentará um aviso do falso positivo, e 9 por cento receberão uma biópsia do falso positivo. Quando isso puder aliviar ao paciente que considera a alternativa, os falsos positivos não são inofensivos. O Misdiagnosis pode causar edições físico-sociais, a radiação aumentada, a dor relativa a uma biópsia e custos aumentados dos cuidados médicos.

“Nossos resultados preliminares do estudo demonstram que nosso modelo a curto-prazo novo da previsão do risco baseado em um esquema assistido por computador da detecção de mamogramas da quatro-vista rendeu uma potência discriminatória substancialmente mais alta do que outros factores de risco conhecidos existentes prever o risco de cancro a curto-prazo,” Zheng disseram.

A previsão avançada podia ajudar a comunidade médica a melhorar esforços da despistagem do cancro focalizando em mulheres no grande risco para desenvolver o cancro da mama no curto prazo e igualmente reduzir o número de mulheres prejudicadas dos resultados do falso positivo.
“O objectivo último é desenvolver uma despistagem do cancro personalizada,” Zheng explicou. “Desde que a revelação do cancro é um processo progressivo, nosso modelo novo focaliza em detectar este processo dinâmico das imagens e então em melhorar a estratificação a curto-prazo do risco de cancro da mama entre as mulheres que participam na selecção de cancro da mama mamografia-baseada.”

Em conseqüência, somente a porcentagem pequena das mulheres estratificada no grupo de risco elevado na curto-prazo deve mais freqüentemente ser seleccionada, quando a grande maioria das mulheres estratificada no risco de revelação a curto-prazo médio ou mais baixo do cancro poderia ser seleccionada em uns intervalos mais longos - por exemplo, cada dois a cinco anos. Isto aumentaria a taxa da detecção do cancro focalizando a atenção dos radiologistas mais em uma fracção pequena de mulheres de alto risco reduzindo os cancros subtis faltados e/ou negligenciados, ao igualmente reduzir a população de exame anual e os avisos associados do falso positivo entre a grande maioria das mulheres com baixo risco de cancro a curto-prazo.

A pesquisa de Zheng é apoiada actualmente por subsídios de investigação do instituto nacional para o cancro e o centro do cancro de Stephenson nas ciências da saúde da OU centra-se. Sua equipa de investigação colabora activamente com o outro clínico e os pesquisadores da faculdade da OU da engenharia, ciências da tecnologia biológica da saúde da OU centram-se, universidade de Pittsburgh e de mulheres da mercê Center no Oklahoma City para desenvolver e testar métodos de análise quantitativos novos da imagem para melhorar a eficácia da selecção de cancro da mama usando a mamografia e a ressonância magnética do peito, previsão do prognóstico do câncer pulmonar da fase inicial e avaliação clínica do benefício dos ensaios clínicos para testar drogas novas da quimioterapia para tratar o cancro do ovário.

“Nós tentamos construir uma ponte sobre a pesquisa e a diferença da aplicação entre a utilização de biomarkers do genótipo e de marcadores da imagem do fenótipo,” Zheng explicou. “Nossos resultados do estudo demonstraram que os marcadores quantitativos da imagem poderiam fornecer a informação útil e suplementar aos biomarkers e/ou aos modelos existentes da previsão do risco. A fusão destes dois tipos de marcadores tem o potencial render um desempenho significativamente mais alto no risco e no prognóstico de predição de cancro.”

Source:

University of Oklahoma College of Engineering