O perito da clínica de Cleveland desenvolve o modelo personalizado da previsão para síndromes de Myelodysplastic

Na sociedade americana da reunião anual da hematologia (CINZA), o hematologist da clínica de Cleveland e o oncologista médicos Aziz Nazha, M.D., apresentarão resultados de um modelo personalizado da previsão que ultrapasse modelos actuais da previsão para as síndromes de Myelodysplastic (DM).

O Dr. Nazha e colegas relata os sistemas de pontuação prognósticos actuais outperformed modelo, tais como o sistema de pontuação prognóstico internacional revisado (IPSS-R), em prever o risco de um paciente das DM de mortalidade e de transformação à leucemia mielóide aguda (AML), um tipo mais agressivo de cancro da medula. “Um modelo personalizado da previsão ao risco estratifica pacientes com DM” será apresentado segunda-feira, Dec.3, no 2:45 p.m em Salão grande A na CINZA.

Os pacientes com DM têm os resultados da sobrevivência que podem variar dos meses às décadas. Embora diversos sistemas de pontuação prognósticos sejam desenvolvidos para arriscar estratifique pacientes das DM, sobrevivência varia mesmo dentro das categorias distintas, a que pode conduzir sobre ou o sob-tratamento. Os pesquisadores supor que as discrepâncias podem ser devido às aproximações ou à falta analítica da incorporação de dados moleculars.

“Determinar o prognóstico na oncologia é uma da maioria de partes importantes de nosso trabalho. Todos os pacientes da oncologia querem saber quanto tempo estão indo viver,” disseram o Dr. Nazha. “Demasiado frequentemente nós encontramos uma diferença significativa entre o que nós previmos, com base em modelos existentes da previsão, e o que aconteceu realmente a nossos pacientes.”

O modelo novo projetado pelo Dr. Nazha e equipe incorpora dados genomic e clínicos pacientes individuais usando um algoritmo deaprendizagem para prever melhor probabilidades e resultados da sobrevivência. Os pacientes clínicos e as variáveis mutational são incorporados em uma aplicação web que execute o modelo personalizado da previsão e fornecem probabilidades totais da sobrevivência e da transformação de AML nos pontos diferentes do tempo que são específicos para um paciente. Os dados pacientes usados para testar o modelo vieram da clínica de Cleveland e do laboratório da leucemia de Munich e foram validados em uma coleção separada de dados pacientes do centro do cancro de Moffitt.

Em uma comparação usando informes médicos, o modelo novo previu a probabilidade de um paciente de sobreviver por um período de tempo dado 74 por cento do tempo, comparados a uma precisão de IPSS-R de 67 por cento. O modelo previu exactamente o risco de um paciente de AML 80 por cento do tempo, comparados a uma precisão de IPSS-R de 73 por cento.

O passo seguinte do Dr. Nazha é construir um Web site onde os clínicos possam entrar as características clínicas e genéticas de um paciente e receber de volta a probabilidade do paciente da sobrevivência em pontos diferentes do tempo tais como seis meses, 12 meses, e 18 meses.

“Compreender o prognóstico de um paciente permite-nos a desenvolve mais apropriadamente um plano do tratamento e pacientes do conselho,” o Dr. Nazha disse. “Nós somos optimistas que uma previsão melhorada conduzirá ao cuidado mais personalizado.”

O Dr. Nazha igualmente apresentou “um modelo personalizado da previsão para resultados depois que transplantação Hematopoietic da célula estaminal de Allogeneic nos pacientes com DM: Em nome do comitê da leucemia crônica de CIBMTR” na CINZA sábado 1 de dezembro.

Neste estudo, o Dr. Nazha e os colegas desenvolveram um modelo personalizado da previsão para resultados depois que transplantação hematopoietic allogeneic da pilha (HCT) nos pacientes com DM. Em HCT allogeneic uma pessoa recebe a sangue-formação de células estaminais de um doador genetically similar. HCT permanece a única opção potencial curativa para DM, e a pesquisa precedente mostrou que as alterações genéticas têm um impacto em resultados após HCT nas DM.

Os investigador usaram dados dos pacientes das DM registrados no centro para o registro internacional da pesquisa da transplantação do sangue e da abóbora e construíram uma aplicação web onde os pacientes genomic e os dados clínicos fossem computados para prever a probabilidade da sobrevivência após HCT em 6,12 e 24 meses. A aplicação identificou diversos clínicos e as variáveis moleculars de que impactou a sobrevivência total e o perigo têm uma recaída. Esta informação pode ajudar a médicos e a pacientes em sua decisão antes de HCT.

“Devido aos riscos de mortalidade transplantação-relacionada e ter uma recaída, identificando os pacientes que podem ou não podem tirar proveito de HCT são clìnica importantes,” disse o Dr. Nazha. “A probabilidade compreensiva da sobrevivência em pontos diferentes a tempo pode ajudar a médicos e a pacientes em sua aproximação, antes de HCT.”

Source: https://newsroom.clevelandclinic.org/2018/12/02/cleveland-clinic-cancer-researcher-develops-personalized-prediction-model-for-patients-with-myelodysplastic-syndromes/