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Moffitt desenvolve a ferramenta para identificar pacientes que sofre de cancro do pulmão no risco elevado para uns resultados mais deficientes

O câncer pulmonar é o segundo - a maioria de cancro comum em homens e em mulheres nos Estados Unidos. É igualmente a causa principal da morte do cancro entre ambos os sexos, compo quase 25% de todas as mortes do cancro por todo o país. Eis porque a selecção para o câncer pulmonar, especialmente entre grupos de risco elevado gosta de fumadores da vida, é tão importante. A selecção com baixo tomografia computorizada da dose (CT) é associada com uma redução a 20% na morte do câncer pulmonar.

Contudo, a baixa dose CT tem suas limitações, tais como os câncers pulmonares de crescimento lento de diagnóstico excedentes que podem nunca causar o detrimento ao paciente. Em um estudo novo publicado em relatórios científicos da natureza, os pesquisadores do centro do cancro de Moffitt mostraram como o uso do radiomics pode melhorar a despistagem do cancro do pulmão identificando as pacientes que sofre de cancro do pulmão da fase inicial que podem estar no risco elevado para uns resultados mais deficientes, e exige conseqüentemente a continuação agressiva e/ou a terapia adjuvante.

Radiomics é uma área de crescimento de investigação do cancro que extrai biomarkers não invasores da imagem lactente médica. Tem vantagens sobre biomarkers de circulação e tecido-baseados porque as características radiomic são calculadas da imagem lactente do padrão--cuidado e reflectem a carga inteira do tumor, não apenas uma amostra do tumor.

Para o estudo, os pesquisadores de Moffitt usaram dados da experimentação nacional da selecção do pulmão (NLST), um estudo que compara dois métodos de despistagem do cancro do pulmão - baixa dose CT e raio X de caixa padrão. Geraram características radiomic dos pacientes de NLST que foram diagnosticados com câncer pulmonar durante sua selecção. As características, incluindo como o tamanho, forma, volume e características estruturais, foram calculadas de dentro (intratumoral) e em torno (peritumoral) de seus tumores do câncer pulmonar. Os pacientes eram então rachados no treinamento e testam coortes, e uma coorte externo da não-tela detectou pacientes que sofre de cancro do pulmão foi usada para uma validação mais adicional.

Nosso objetivo era usar características radiomic para desenvolver um modelo reprodutível que pudesse prever resultados da sobrevivência entre os pacientes que são diagnosticados durante uma despistagem do cancro do pulmão.”

Jaileene Pérez-Morales, Ph.D., autor do estudo do chumbo e companheiro pos-doctoral em Moffitt

Depois que as análises para remover as características redundantes e irreproduzíveis do radiomics, os pesquisadores podiam desenvolver um modelo que possa identificar um grupo vulnerável de tela-detectado, as pacientes que sofre de cancro do pulmão da fase inicial que estão no risco elevado de resultados deficientes da sobrevivência. Especificamente, o modelo usa duas características radiomic, uma peritumoral e uma intratumoral, para estratificar pacientes em três grupos de risco - baixos, intermediários e altos. Os pacientes de alto risco podem estar com um cancro mais agressivo que quando travado cedo, poderia ainda exigir a continuação freqüente e/ou a terapia adjuvante.

“Identificando os biomarkers com carácter de previsão que detectam cancros agressivos ou aqueles que podem ser se tornar e não-emergente lentos é uma necessidade não satisfeita crítica no ajuste da despistagem do cancro do pulmão,” disse Matthew Schabath, Ph.D., membro do associado do departamento da epidemiologia do cancro em Moffitt. “A pesquisa adicional é necessário informar-nos que nas implicações translational potenciais deste modelo, mas nela poderia fazer um impacto principal em salvares vidas identificando pacientes que sofre de cancro do pulmão com doença agressiva quando também boxe de treino outro da terapia desnecessária.”

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.