La técnica nueva del imagen-análisis perfecciona la detección y la diagnosis del cáncer de pecho

Los investigadores en la universidad de Oklahoma han desarrollado una técnica del imagen-análisis que se diseña para perfeccionar la detección y la diagnosis del cáncer de pecho.

La casilla Zheng, OU eléctrico y profesor de la ingeniería informática y escolar de la investigación de cáncer de la confianza de la dotación del acuerdo del tabaco de Oklahoma, y su equipo de investigación ha desarrollado algoritmos del tratamiento de la imagen para generar marcadores cuantitativos de la imagen analizando imágenes digitales múltiples de la radiografía y construyendo modelos aprender-basados de la predicción de los datos estadísticos. La meta es desarrollar un nuevo método de análisis cuantitativo de imagen que mejor prediga el riesgo de cáncer o el pronóstico del cáncer, que llevan final para ayudar a establecer estrategias personalizadas más efectivas de la investigación y del tratamiento de cáncer.

Por ejemplo, para perfeccionar la eficacia de la investigación de cáncer de pecho, varios factores de riesgo del cáncer de pecho incluyendo edad, la densidad del pecho, la historia del cáncer de la familia, la forma de vida y los resultados de la prueba en algunas mutaciones de gen susceptibles comunes del cáncer se revisan. Usando estos factores de riesgo, varios modelos de la evaluación de riesgos del cáncer de pecho del curso de la vida se han desarrollado y se han aplicado en estudios de la epidemiología.

“Nuestro estudio es diferente. No nos preponemos construir otro modelo de riesgo del curso de la vida para competir con los modelos existentes. Nos centramos en convertirse y probando un nuevo modelo de riesgo para predecir si una mujer tiene de alto riesgo del cáncer de pecho que se convierte en un a corto plazo después de una mamografía negativa de la investigación,” Zheng explicó.

Si es acertado, el modelo ayudará a establecer un nuevo modelo personalizado óptimo de la investigación de cáncer. Como consecuencia, una frecuencia y un método adaptante ajustados de investigación se pueden aplicar a cada mujer en diversos plazos.

Zheng y su equipo de investigación han estado trabajando para explorar y para determinar características de la imagen y su diferencia, o asimetría, entre los pechos izquierdos y derechos. Las imágenes se pueden fundir para construir nuevos modelos de riesgo a descubren más sensible los cambios y/o las anormalidades sutiles de la imagen que son probables llevar al revelado del cáncer mamografía-perceptible en los un a tres años próximos.

Las personas primero determinan y calculan características útiles de la imagen de las dos vistas de mamogramas bilaterales de los pechos izquierdos y derechos. Entonces entrenan a los modelos estadísticos (es decir, una red neuronal artificial) para generar una muesca de la predicción. La muesca de la predicción es la probabilidad de una mujer que desarrolla un cáncer de pecho “mamografía-perceptible” después que tiene un examen negativo de la mamografía de la investigación, o clasificándolo entre las llamadas malas y benignas de los mamogramas sospechosos descubiertos por los radiólogos.
La mamografía rutinaria se ha mostrado para reducir importante la mortalidad asociada al cáncer de pecho, pero la omisión que prueba una amplia gama de la población femenina trae eficacia inferior y otras complicaciones. Los radiólogos pueden faltar o pasar por alto un alto porcentaje de cánceres tempranos mientras que también generan altos regímenes falso-positivos.

Según un estudio, en 10 años de revisar más que la mitad de mujeres experimentará una llamada falso-positiva, y el 9 por ciento recibirá una biopsia falso-positiva. Mientras que eso puede relevar al paciente que considera la opción, los falso-positivos no son inofensivos. La diagnosis equivocada puede causar entregas sicosociales, la radiación creciente, el dolor relacionado con una biopsia y costos crecientes de la atención sanitaria.

“Nuestros resultados preliminares del estudio demuestran que nuestro nuevo modelo a corto plazo de la predicción del riesgo basado en un esquema automatizado de la detección de los mamogramas de la cuatro-vista rindió una potencia discriminatoria substancialmente más alta que otros factores de riesgo sabidos existentes de predecir riesgo de cáncer a corto plazo,” a Zheng dijeron.

La predicción avanzada podía ayudar a la comunidad médica a perfeccionar esfuerzos de la investigación de cáncer centrándose en mujeres en el riesgo más grande para desarrollar el cáncer de pecho en el corto plazo y también reducir el número de mujeres dañadas de resultados falso-positivos.
“El objetivo último es desarrollar una investigación de cáncer personalizada,” Zheng explicó. “Puesto que el revelado del cáncer es un proceso progresivo, nuestro modelo nuevo se centra en descubrir este proceso dinámico de las imágenes y después perfeccionar la estratificación a corto plazo del riesgo del cáncer de pecho entre las mujeres que participan en la investigación de cáncer de pecho mamografía-basada.”

Como consecuencia, solamente el pequeño porcentaje de mujeres estratificado en el grupo de alto riesgo en a corto plazo debe ser revisado más con frecuencia, mientras que la gran mayoría de mujeres estratificada en el riesgo de revelado a corto plazo medio o más inferior del cáncer podría ser revisada en intervalos más largos - por ejemplo, cada dos a cinco años. Esto aumentaría régimen de la detección del cáncer centrándose la atención de los radiólogos más en una pequeña parte de mujeres de alto riesgo reduciendo los cánceres sutiles faltados y/o pasados por alto, mientras que también reducía la población de blindaje anual y las llamadas falso-positivas asociadas entre la gran mayoría de mujeres con riesgo de cáncer a corto plazo inferior.

La investigación de Zheng es soportada actualmente por becas de investigación del Instituto Nacional del Cáncer y el centro del cáncer de Stephenson en las ciencias de la salud del OU centra. Su equipo de investigación colabora activamente con el otro clínico y los investigadores de la universidad del OU de la ingeniería, ciencias de la bioingeniería de la salud del OU centran, universidad de Pittsburgh y de las mujeres de la misericordia de centro en el Oklahoma City para desarrollar y para probar nuevos métodos de análisis cuantitativos de imagen para perfeccionar la eficacia de la investigación de cáncer de pecho usando mamografía y proyección de imagen de resonancia magnética del pecho, predicción del pronóstico del cáncer de pulmón del temprano-escenario y evaluación clínica de la ventaja de las juicios clínicas para probar las nuevas drogas de la quimioterapia para tratar el cáncer ovárico.

“Intentamos puentear la investigación y el entrehierro del uso entre usar biomarkers del genotipo y marcadores de la imagen del fenotipo,” Zheng explicó. “Nuestros resultados del estudio demostraron que los marcadores cuantitativos de la imagen podrían ofrecer la información útil y suplementaria a los biomarkers y/o a los modelos existentes de la predicción del riesgo. La fusión de estos dos tipos de marcadores tiene potencial de rendir un rendimiento importante más alto en riesgo y pronóstico de cáncer que predicen.”

Source:

University of Oklahoma College of Engineering