Az új prosztatarák -előrejelző eszköz páratlan pontossággal rendelkezik

A prosztatarák előrehaladásának előrejelzésére használt jelenlegi eszközök általában szubjektív jellegűek, ami eltérő értelmezéseket eredményez a klinikusok között

A Sinai-hegyi Icahn Orvostudományi Egyetem és a Dél-Kaliforniai Egyetem (USC) Keck Orvostudományi Egyetem kutatócsoportja új gépi tanulási keretet dolgozott ki, amely pontosabban megkülönbözteti az alacsony és a magas kockázatú prosztatarákot, mint valaha. A keret, egy ma megjelent Scientific Reports dokumentumban leírtak szerint, célja az orvosok segítése-különösen radiológusok-pontosabban azonosítják a prosztatarákos betegek kezelési lehetőségeit, csökkenti a szükségtelen klinikai beavatkozás esélyét.

A prosztatarák az amerikai férfiak rákos halálának egyik vezető oka, csak a tüdőrák után. Míg a prosztatarák -kutatás legújabb eredményei sok életet mentettek meg, az objektív előrejelző eszközök rendelkeznek, mostanáig, kielégítetlen igény maradt.

Jelenleg, a prosztatarák kockázatának felmérésére használt standard módszerek a többparaméteres mágneses rezonancia képalkotás (mpMRI), amely prosztata elváltozásokat észlel, és a prosztata képalkotó jelentési és adatrendszer, 2. verzió (PI-RADS v2), egy ötpontos pontozási rendszer, amely az mpMRI-n talált elváltozásokat osztályozza. Együtt, ezek az eszközök alaposan megjósolják a klinikailag jelentős prosztatarák valószínűségét. Azonban, A PI-RADS v2 pontozása szubjektív, és nem tesz egyértelműen különbséget a közepes és a rosszindulatú daganatok között (3. pont, 4, és 5), gyakran eltérő értelmezésekhez vezetnek az orvosok között.

Ennek a hátránynak a kiküszöbölésére javasolták a gépi tanulás és a radiomika kombinálását-az orvostudomány egyik ágát, amely algoritmusokat használva nagy mennyiségű mennyiségi jellemzőt von ki az orvosi képekből. Azonban, más tanulmányok csak korlátozott számú gépi tanulási módszert teszteltek ennek a korlátozásnak a kezelésére. Ellentétben, a Sinai-hegy és az USC kutatói olyan előrejelző keretet dolgoztak ki, amely szigorúan és szisztematikusan értékelt sok ilyen módszert a legjobban teljesítő módszer azonosítására. A keretrendszer a korábbi tanulmányokhoz képest nagyobb képzési és validációs adatállományokat is felhasznál. Ennek eredményeként a kutatók nagy érzékenységgel és még magasabb prediktív értékkel tudták besorolni a betegek prosztatarákját.

"A gépi tanulás és a radiomika szigorú és szisztematikus kombinálásával, célunk, hogy a radiológusoknak és a klinikai személyzetnek megbízható előrejelző eszközt biztosítsunk, amely végül hatékonyabb és személyre szabottabb betegellátást eredményezhet, - mondta Gaurav Pandey, PhD, A Sinai-hegyi Icahn Orvostudományi Egyetem genetikai és genomtudományi adjunktusa és a kiadvány vezető szerzője, a társszerző Bino Varghese mellett, PhD, Az USC Keck Orvostudományi Karának kutatóradiológiai adjunktusa. "A prosztatarák progressziójának nagy pontossággal történő előrejelzésének útja folyamatosan javul, és úgy gondoljuk, hogy objektív keretünk nagyon szükséges előrelépés. "

• A szakértők feltárják a bél érintettségét a Parkinsons -betegségben
• A Zebrafish nyomokat kínál az autizmussal kapcsolatos gyomor -bélrendszeri problémák enyhítésére