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O AI identifica testes padrões nas varreduras do CT que oferecem a promessa nova para tratar o câncer pulmonar pequeno da pilha

Os pesquisadores no centro para a imagem lactente computacional e os diagnósticos personalizados (CCIPD) na universidade ocidental da reserva do caso usaram a inteligência artificial (AI) identificar testes padrões nas varreduras (CT) do tomografia computorizada que oferecem a promessa nova para tratar pacientes com o câncer pulmonar pequeno da pilha.

O câncer pulmonar pequeno da pilha (SCLC) representa aproximadamente 13% de todos os câncers pulmonares, mas cresce mais rápido e é mais provável espalhar do que o câncer pulmonar não-pequeno da pilha, de acordo com a sociedade contra o cancro americana.

E quando muita pesquisa do AI for executada sobre o câncer pulmonar não-pequeno da pilha, pouco trabalho foi feito em SCLC, disse o director Anant Madabhushi de CCIPD, professor do instituto de Donnell da engenharia biomedicável na reserva ocidental do caso.

As pacientes que sofre de cancro pequenas do pulmão da pilha podem ser desafiantes tratar, Madabhushi disse. Seu laboratório trabalhou com os oncologistas em hospitais da universidade em Cleveland para ajudar a verificar que pacientes de SCLC responderiam ao tratamento.

Os pesquisadores identificaram um grupo de testes padrões radiomic das varreduras do CT tomadas antes do tratamento que permitem que prever a resposta de um paciente à quimioterapia. Igualmente examinaram a associação entre características AI-derivadas da imagem com resultados mais a longo prazo.

Especificamente, os pesquisadores notaram que os testes padrões estruturais computacionalmente extraídos do tumor próprios; e também a região que cerca o; foram encontrados para ser diferente nos pacientes de SCLC que responderam bem a alguma quimioterapia, comparados àqueles que não fizeram.

Mais, os testes padrões foram revelados pelo AI que correspondeu aos pacientes que terminaram acima da vida mais por muito tempo após o tratamento comparado àqueles que não fizeram.

Finalmente, o AI revelou que havia notàvel mais heterogeneidade, nem variabilidade, nas imagens feitas a varredura dos pacientes que não responderam ao chemo e tiveram umas possibilidades de sobrevivência mais deficientes, Madabhushi disse.

O que é seguinte: experimentações humanas possíveis

Estes resultados de um estudo retrospectivo ajustam agora a fase para ensaios clínicos conduzidos AI em perspectiva para a gestão do tratamento de pacientes de SCLC, Madabhushi disse.

Os resultados da pesquisa foram publicados nas fronteiras na oncologia em outubro.

Seus resultados são significativos porque a quimioterapia permanece a espinha dorsal do tratamento sistemático, os pesquisadores disseram.

“Mesmo que a maioria de pacientes respondem ao tratamento inicial, ter uma recaída é comum e um subconjunto dos pacientes é chemo-resistente,” disse Prantesh Jain, autor do co-chumbo do estudo quando com o departamento da hematologia e oncologia em hospitais da universidade. É agora um professor adjunto da oncologia no centro detalhado do cancro do parque de Roswell no búfalo.

Actualmente, não há nenhum biomarkers com carácter de previsão clìnica validado para seleccionar uma subpopulação dos pacientes com chemoresistance preliminar ou retorno adiantado.”

Prantesh Jain, autor do co-chumbo do estudo

Iniciativa mais larga do AI

O estudo é parte de uma pesquisa mais larga conduzida em CCIPD para tornar-se e aplicar a novela AI e máquina-aprendizagem aproxima-se para diagnosticar e prever respostas da terapia para várias doenças e as indicações do cancro, incluindo o cancro do peito, da próstata, da cabeça e do pescoço, do cérebro, o colorectal, o ginecológica e de pele.

“Nossos esforços são visados que reduzem tratamentos quimioterapêuticos desnecessários e assim reduzindo o sofrimento do paciente,” disse o co-chumbo Mohammadhadi Khorrami autor do estudo, um pesquisador de CCIPD e o aluno de doutoramento na engenharia biomedicável na reserva ocidental do caso.

“Sabendo que pacientes tirarão proveito da terapia, nós podemos diminuir tratamentos ineficazes e não aumentar uma terapia mais agressiva nos pacientes que têm suboptimal ou uma nenhuma resposta à terapia de primeira linha.”

Source:
Journal reference:

Jain, P., et al. (2021) Novel Non-Invasive Radiomic Signature on CT Scans Predicts Response to Platinum-Based Chemotherapy and Is Prognostic of Overall Survival in Small Cell Lung Cancer. Frontiers in Oncology. doi.org/10.3389/fonc.2021.744724.