La nueva investigación podía ayudar mejor a entender el progreso del cáncer de pecho

La nueva investigación en la universidad occidental de la reserva del caso podría ayudar mejor a determinar qué pacientes diagnosticados con el cáncer de pecho premaligno como el escenario 0 es probable progresar al cáncer de pecho invasor y por lo tanto pudo beneficiar común de terapia adicional superior a cirugía solamente.

Una vez que un lumpectomy del tejido del pecho revela este tumor precanceroso, la mayoría de las mujeres tienen cirugía para quitar el resto del tejido afectado y algunos se dan radioterapia también, dijeron a Anant Madabhushi, el profesor de F. Alex Nason II de ingeniería biomédica en la escuela del caso de la ingeniería.

La prueba actual coloca a pacientes en riesgo de alto riesgo, poco arriesgado e indeterminado--pero por otra parte trata esos “indeterminates” con la radiación, de todas formas. Yerran en el lado de la cautela, pero estamos diciendo que aparece que debe ir la otra manera--el centro se debe clasificar con el más poco arriesgado.

En fin, sobre-estamos tratando probablemente a pacientes. Eso va contra la sabiduría que prevalece, pero eso es lo que está encontrando nuestro análisis.

Anant Madabhushi, centro para la proyección de imagen de cómputo y los diagnósticos personalizados (CCIPD) en la universidad occidental de la reserva del caso

El cáncer de pecho más común

El cáncer de pecho del escenario 0 es el tipo más común y conocido clínico como in situ de carcinoma ductal (DCIS), indicando que el incremento de la célula cancerosa comienza en las tuberías de la leche.

Cerca de 60.000 casos de DCIS se diagnostican en los Estados Unidos cada año, explicando cerca de uno de cada cinco nuevas cajas del cáncer de pecho, según la Sociedad del Cáncer americana. Gente con un tipo de cáncer de pecho que no se ha extendido más allá del tejido del pecho por lo menos los cinco años vivos después de la diagnosis, según la Sociedad del Cáncer.

Lleve al investigador Haojia Li, estudiante de tercer ciclo en el CCIPD, utilizó un programa de computadora analizan la configuración, la textura y la orientación espaciales de las células y de los núcleos individuales de muestras de tejido exploradas y digitales del lumpectomy a partir de 62 pacientes de DCIS.

El resultado: La talla y la orientación de los tumores caracterizados como “indeterminados” eran real mucha más cercano a ésos confirmada como poco arriesgada para la repetición por una prueba genética costosa llamada Oncotype DX.

Li entonces validó las características que distinguieron a los grupos inferiores y de alto riesgo de Oncotype en poder predecir la probabilidad de la progresión de DCIS al carcinoma ductal invasor en un equipo independiente de 30 pacientes.

“Esto podría ser una herramienta para determinar quién necesita realmente la radiación, o quién necesita la prueba del gen, que es también muy costosa,” ella dijo.

La investigación llevada por Li fue publicada el 17 de octubre en la investigación del cáncer de pecho del gorrón.

Madabhushi estableció el CCIPD en la reserva occidental del caso en 2012. El laboratorio ahora incluye a casi 60 investigadores. El laboratorio ha sentido bien a un líder global en la detección, la diagnosis y la caracterización de diversos cánceres y de otras enfermedades, incluyendo cáncer de pecho, engranando proyección de imagen médica, el aprendizaje de máquina y la inteligencia artificial (AI).

Algo del trabajo más reciente del laboratorio, en colaboración con la universidad de Nueva York y la Universidad de Yale, ha utilizado el AI para predecir qué enfermos de cáncer del pulmón se beneficiarían de la quimioterapia complementaria basada en imágenes de diapositiva del tejido.

Ese adelanto fue nombrado por el alimentador de la prevención como una de las 10 rupturas médicas superiores de 2018.

Source:
Journal reference:

Li, H. et al. (2019) Quantitative nuclear histomorphometric features are predictive of Oncotype DX risk categories in ductal carcinoma in situ: preliminary findings. Breast Cancer Research. doi.org/10.1186/s13058-019-1200-6