Исследователи разработали инструмент для более точного прогнозирования курса лечения рака легких | Советы девушкам

За последние два десятилетия индивидуализированные варианты лечения пациентов с раком легких прошли долгий путь. Для пациентов с немелкоклеточным раком легкого, наиболее распространенным подтипом рака легкого и ведущей причиной смерти от рака во всем мире, появились две основные стратегии лечения: ингибиторы тирозинкиназы и ингибиторы иммунных контрольных точек. Однако выбор правильной терапии для пациента с немелкоклеточным раком легкого не всегда является простым решением, поскольку биомаркеры могут изменяться во время терапии, что делает это лечение неэффективным. Исследователи из онкологического центра Моффитта разрабатывают неинвазивный и точный метод анализа опухолевых мутаций и биомаркеров пациента, чтобы определить лучший курс лечения.

В новой статье, опубликованной в Nature Communications , исследовательская группа демонстрирует, как модель глубокого обучения с использованием позитронно-эмиссионной томографии / компьютерной радиомографии может определить, какие пациенты с немелкоклеточным раком легкого могут быть чувствительны к лечению ингибиторами тирозинкиназы, а те, кому будет полезно терапия ингибиторами иммунных контрольных точек. В модели используется изображение ПЭТ / КТ с радиоактивным индикатором 18F-фтордезоксиглюкоза, тип молекулы сахара. Визуализация с помощью ПЭТ / КТ с 18F-FDG может точно определить участки аномального метаболизма глюкозы и помочь точно охарактеризовать опухоли.

«Этот тип изображений, 18F-FDG PET / CT, широко используется для определения стадии пациентов с немелкоклеточным раком легкого. Также известно, что на используемый радиоактивный индикатор глюкозы влияет активация EGFR и воспаление», – сказал Мэтью Шабат , Кандидат медицинских наук, член-корреспондент отдела эпидемиологии рака. «EGFR, или рецептор эпидермального фактора роста , является распространенной мутацией, обнаруживаемой у пациентов с немелкоклеточным раком легкого . Статус мутации EGFR может быть предиктором лечения, поскольку пациенты с активной мутацией EGFR имеют лучший ответ на лечение ингибитором тирозинкиназы».

Для исследования команда Моффитта разработала модель глубокого обучения на основе 18F-FDG ПЭТ / КТ с использованием ретроспективных данных, полученных от пациентов с немелкоклеточным раком легкого в двух учреждениях в Китае: Шанхайской легочной больнице и Четвертой больнице Медицинского университета Хэбэй. Модель классифицирует статус мутации EGFR, создавая оценку глубокого обучения EGFR для каждого пациента. После создания исследователи дополнительно подтвердили модель, используя данные пациентов из двух дополнительных учреждений: Четвертой больницы Харбинского медицинского университета и Онкологического центра Моффитта.

«В предыдущих исследованиях радиомика использовалась в качестве неинвазивного подхода для прогнозирования мутации EGFR», – сказал Вей Му, доктор философии, первый автор исследования и научный сотрудник отделения физиологии рака. «Однако, по сравнению с другими исследованиями, наш анализ показал высочайшую точность для прогнозирования EGFR и имел много преимуществ, включая обучение, проверку и тестирование оценки глубокого обучения с несколькими когортами из четырех учреждений, что повысило его обобщаемость».

«Мы обнаружили, что оценка глубокого обучения EGFR была положительно связана с более длительной выживаемостью без прогрессирования у пациентов, получавших ингибиторы тирозинкиназы , и отрицательно связана с длительным клиническим преимуществом и более длительной выживаемостью без прогрессирования у пациентов, получавших иммунотерапию ингибитором контрольных точек иммунной системы», – сказал Роберт Гиллис, доктор философии, заведующий кафедрой физиологии рака. «Мы хотели бы провести дальнейшие исследования, но полагаем, что эта модель может служить инструментом поддержки принятия клинических решений при различных методах лечения».

Leave comment

Your email address will not be published. Required fields are marked with *.

двадцать + 19 =