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Moffitt sviluppa lo strumento per identificare i malati di cancro del polmone ad ad alto rischio per i risultati più difficili

Il cancro polmonare è il secondo cancro comune sia in uomini che in donne negli Stati Uniti. È egualmente la causa principale della morte del cancro fra entrambi i sessi, componente quasi 25% di tutte le morti del cancro in tutta la nazione. Ecco perché la selezione per il cancro polmonare, particolarmente fra i gruppi ad alto rischio gradisce i fumatori di vita, è così importante. La selezione con la tomografia computerizzata bassa della dose (CT) è associata con un rapporto di riproduzione di 20% della morte del cancro polmonare.

Tuttavia, la dose bassa CT presenta le sue limitazioni, quali i cancri polmonari a crescita lenta di diagnostica eccessivi che possono non causare mai il detrimento al paziente. In un nuovo studio pubblicato nei rapporti scientifici della natura, i ricercatori del centro del Cancro di Moffitt hanno indicato come l'uso del radiomics può migliorare lo screening dei tumori del polmone identificando i malati di cancro del polmone della fase iniziale che possono essere ad ad alto rischio per i risultati più difficili e quindi richiede seguito aggressivo e/o la terapia ausiliaria.

Radiomics è una zona produttrice di ricerca sul cancro che estrae i biomarcatori non invadenti da imaging biomedico. Presenta i vantaggi sopra la circolazione ed i biomarcatori basati a tessuto perché le funzionalità radiomic sono calcolate dalla rappresentazione di standard-de-cura e riflettono l'intero carico del tumore, non appena un campione del tumore.

Per lo studio, i ricercatori di Moffitt hanno usato i dati dalla prova nazionale della selezione del polmone (NLST), uno studio che confronta due metodi dello screening dei tumori del polmone - la dose bassa CT ed esame radiografico del torace standard. Hanno generato le funzionalità radiomic dai pazienti di NLST che sono stati diagnosticati con il cancro polmonare durante la loro selezione. Le funzionalità, includenti come dimensione, forma, volume e caratteristiche strutturali, sono state calcolate dall'interno di (intratumoral) ed intorno (peritumoral) ai loro tumori del cancro polmonare. I pazienti poi sono stati divisi in addestramento ed esaminano i gruppi e un gruppo esterno dello non schermo ha individuato i malati di cancro del polmone è stato usato per ulteriore convalida.

Il nostro scopo era di usare le funzionalità radiomic per sviluppare un modello riproducibile che può predire i risultati di sopravvivenza fra i pazienti che sono diagnosticati durante lo screening dei tumori del polmone.„

Jaileene Pérez-Morales, Ph.D., autore di studio del cavo e collega postdottorale a Moffitt

Dopo che le analisi per eliminare le funzionalità ridondanti e noi riproducibile di radiomics, i ricercatori potevano sviluppare un modello che può identificare un gruppo vulnerabile di schermo-individuato di, malati di cancro del polmone della fase iniziale che sono ad ad alto rischio dei risultati difficili di sopravvivenza. Specificamente, il modello usa due funzionalità radiomic, una peritumoral ed una intratumoral, per stratificare i pazienti in tre gruppi di rischio - bassi, intermedi ed alti. I pazienti ad alto rischio possono avere cancro più aggressivo che mentre catturato presto, potrebbe ancora richiedere frequente seguito e/o la terapia ausiliaria.

“Identificando i biomarcatori premonitori che individuano i cancri aggressivi o quelli che possono essere sviluppo e non emergente lenti è un bisogno insoddisfatto critico nella regolazione dello screening dei tumori del polmone,„ ha detto Matthew Schabath, il Ph.D., membro associato dell'instituto dell'epidemiologia del Cancro a Moffitt. “La ricerca supplementare è necessaria informarci che sulle implicazioni di traduzione potenziali di questo modello, ma su potrebbe avere un effetto principale sui salvandi vite identificando i malati di cancro del polmone con la malattia aggressiva mentre però combattendo altri dalla terapia inutile.„

Source:
Journal reference:

Pérez-Morales, J., et al. (2020) Peritumoral and intratumoral radiomic features predict survival outcomes among patients diagnosed in lung cancer screening. Scientific Reports. doi.org/10.1038/s41598-020-67378-8.