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Moffitt desarrolla la herramienta para determinar a enfermos de cáncer del pulmón en de alto riesgo para resultados más pobres

El cáncer de pulmón es el segundo cáncer común en hombres y mujeres en los Estados Unidos. Es también la causa de cabeza de la muerte del cáncer entre ambos sexos, componiendo el casi 25% de todas las muertes del cáncer por toda la nación. Esta es la razón por la cual la investigación para el cáncer de pulmón, especialmente entre grupos de alto riesgo tiene gusto de fumadores del curso de la vida, es tan importante. La investigación con tomografía calculada de la dosis inferior (CT) se asocia a una reducción del 20% en muerte del cáncer de pulmón.

Sin embargo, la dosis inferior CT tiene sus limitaciones, tales como cánceres de pulmón de crecimiento lento de diagnóstico excesivos que puedan nunca causar el detrimento al paciente. En un nuevo estudio publicado en partes científicos de la naturaleza, los investigadores del centro del cáncer de Moffitt han mostrado cómo el uso del radiomics puede perfeccionar la investigación del cáncer de pulmón determinando a los enfermos de cáncer del pulmón del primero tiempo que pueden estar en de alto riesgo para resultados más pobres, y por lo tanto requiere la continuación agresiva y/o la terapia complementaria.

Radiomics es una superficie creciente de la investigación de cáncer que extrae biomarkers no invasores de proyección de imagen médica. Tiene ventajas sobre la circulación y biomarkers tejido-basados porque las características radiomic se calculan de proyección de imagen de la asistencia estándar y reflejan la carga entera del tumor, no apenas una muestra del tumor.

Para el estudio, los investigadores de Moffitt utilizaron datos de la juicio nacional de la investigación del pulmón (NLST), un estudio que comparaba dos métodos de cribado del cáncer de pulmón - dosis inferior CT y radiografía del pecho estándar. Generaron características radiomic de los pacientes de NLST que fueron diagnosticados con el cáncer de pulmón durante su investigación. Las características, incluyendo como talla, forma, volumen y las características de textura, eran calculadas de dentro (intratumoral) y alrededor (peritumoral) de sus tumores del cáncer de pulmón. Los pacientes después estuvieron partidos en el entrenamiento y prueban las cohortes, y una cohorte externa de la no-pantalla descubrió a enfermos de cáncer del pulmón fue utilizada para la validación adicional.

Nuestra meta era utilizar características radiomic para desarrollar un modelo reproductivo que puede predecir resultados de la supervivencia entre los pacientes que se diagnostican durante una investigación del cáncer de pulmón.”

Jaileene Pérez-Morales, Ph.D., autor del estudio del guía y becario postdoctoral en Moffitt

Después de que los análisis para quitar características redundantes y no reproducibles del radiomics, los investigadores pudieran desarrollar un modelo que puede determinar un grupo vulnerable de pantalla-descubierto, los enfermos de cáncer del pulmón del primero tiempo que están en de alto riesgo de los resultados pobres de la supervivencia. Específicamente, el modelo utiliza dos características radiomic, una peritumoral y una intratumoral, para estratificar a pacientes en tres grupos de riesgo - inferiores, intermedios y altos. Los pacientes de alto riesgo pueden tener cáncer más agresivo que mientras que estaba cogido temprano, podría todavía requerir la continuación frecuente y/o la terapia complementaria.

“Determinando los biomarkers proféticos que descubren cánceres agresivos o los que puedan ser el convertirse y no-emeregente lentos sea una necesidad incumplida crítica en la fijación de la investigación del cáncer de pulmón,” dijo a Matthew Schabath, Ph.D., pieza del socio del departamento de la epidemiología del cáncer en Moffitt. La “investigación adicional es necesaria informarnos que en las implicaciones de translación potenciales de este modelo, pero ella podría hacer un impacto importante el salvares vidas determinando a enfermos de cáncer del pulmón con enfermedad agresiva mientras que también entrenamiento otros de terapia innecesaria.”

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.