Сложная математическая модель может быть простым способом предсказать рецидив рака мочевого пузыря

Сложная математическая модель может быть простым способом предсказать рецидив рака мочевого пузыря

Доктор. Кестлер, доцент кафедры биостатистики Медицинской школы Канзасского университета, создает модели статистического прогнозирования, которые могут помочь врачам определить, когда неинвазивный рак мочевого пузыря вернется.

Модель основана на ряде клинических и патологических маркеров, а также биомаркеров.
«Я надеюсь, что это будет то, что позволит клиницистам более успешно выполнять свою работу», — пояснил д-р.

Кестлер. "Есть много разных факторов, которые влияют на прогнозирование повторения, и люди могут не лучше всего использовать эту информацию сразу, тогда как модель прогнозирования может сделать это легко."
Созданная им модель, называемая номограммой, уже используется для прогнозирования рецидива рака; однако в текущем процессе используются только клинические данные, такие как возраст, семейный анамнез, размер и расположение опухоли, стадия рака и т. д. Кестлер поднимается на ступеньку выше, также используя биомаркеры на основе метилирования ДНК при построении своей номограммы.
Номограмма — это модель прогноза, которая объединяет сложную статистику, чтобы прийти к простому выводу: вероятность рецидива опухоли мочевого пузыря у этого человека, и если да?

Доктор. Кестлер выбрал рак мочевого пузыря для разработки своей номограммы, потому что у него очень высокая частота рецидивов. Рак мочевого пузыря занимает шестое место по распространенности (по оценкам, 74 600 новых случаев только в этом году), однако долгосрочная выживаемость составляет около 70 процентов, если рак обнаружен до того, как он распространился за пределы мочевого пузыря. Даже в этом случае около 80 процентов пациентов видят рецидив в течение трех лет после их первоначального диагноза и удаления опухоли, по данным Национального института рака.

«Эти пациенты должны находиться под постоянным наблюдением врачей в течение длительного периода времени», — пояснил д-р. Кестлер. "Это не только физическое и социальное бремя, но и огромные экономические издержки.

Рак мочевого пузыря занимает первое место по стоимости лечения на одного пациента, потому что люди живут долгое время, и в течение этого времени их необходимо часто контролировать."
Если номограмма может точно предсказать рецидив, пациентам с низким риском не нужно будет так часто приходить к врачу, а пациентов с высоким риском можно будет выявлять на ранней стадии для потенциальных клинических испытаний и получать приоритетное тестирование.

Доктор. Кестлер надеется повысить клиническую ценность своей номограммы, добавив в уравнение биомаркеры метилирования ДНК. На данный момент он не знает ни одной модели прогнозирования рака мочевого пузыря, использующей такую ​​информацию.

Метилирование ДНК — один из нескольких эпигенетических механизмов, которые могут повлиять на экспрессию гена, если это происходит в ключевой области.

Если метилирование ДНК происходит в гене-супрессоре опухоли, который не дает нам развить опухоли, то метилирование может заставить ген замолчать и потенциально создать почву для развития рака.
Хотя технология Dr. Кестлер и его команда используют результаты измерений метилирования ДНК в более чем 27000 участках генома, он и его команда сузили его до 11, которые включены в их номограмму.

Эти 11 биомаркеров метилирования ДНК надежно предсказывают риск рецидива, независимо от стандартных клинических и патологических факторов риска.
Чтобы определить, сделало ли добавление биомаркеров метилирования ДНК номограмму лучшим предиктором, чем просто базовая информация о пациенте и опухоли, доктор.

Кестлер использовал так называемый индекс соответствия, который измеряет, насколько хорошо на самом деле работает модель прогнозирования. Индекс измерения от 0.5 к 1, с 0.5 означает, что модель прогнозирования не лучше, чем подбрасывание монеты.

Предыдущая номограмма рака мочевого пузыря, в которой использовались только клинические и патологические данные, без биомаркеров, получила оценку 0.67. Доктор.

Кестлер также сделал номограмму, используя свои данные, без биомаркеров метилирования ДНК, и она получила 0 баллов.65. Это обнадеживает, поскольку обе номограммы использовали один и тот же тип предикторов и дали одинаковые результаты, сказал он.
Когда доктор.

Кестлер добавил в биомаркеры, индекс конкордантности подскочил до 0.75; статистически значимый и потенциально, клинически значимый скачок.

«Эти биомаркеры, по-видимому, имеют ценность для прогнозирования рецидива рака мочевого пузыря помимо традиционных клинических и патологических предикторов», — сказал д-р. Кестлер. "Это было очень интересно для нас, особенно потому, что мы использовали лишь небольшое количество доступных нам биомаркеров."

Пока предварительные результаты были многообещающими, но есть еще другие биомаркеры, которые необходимо проверить в номограмме, чтобы потенциально повысить ее точность. В будущем доктор. Кестлер надеется, что этот инструмент прогнозирования может быть тем, к чему врачи могут легко получить доступ и использовать.

Он хотел бы разработать мобильное приложение, которое позволило бы медсестрам и врачам использовать инструмент прогнозирования прямо в палате со своими пациентами. Вся информация о пациенте, такая как местонахождение опухоли, где она распространилась, есть ли у пациента боль и другие предикторы, может быть введена немедленно.

Биомаркеры и другие лабораторные данные можно будет ввести позже.
«Моя конечная цель — позволить клиницистам делать прогнозы в режиме реального времени и иметь возможность преобразовать все эти данные в простой инструмент», — сказал д-р.

Кестлер.
Этой зимой доктор. Кестлер и его команда подадут заявку на еще один грант, чтобы расширить номограмму рака мочевого пузыря, чтобы включить больше участников. Тестирование номограммы с использованием других популяций жизненно важно для проверки того, насколько хорошо работает модель прогнозирования, и доказательства того, что ее можно использовать в широких клинических условиях.

«Бытует мнение, что [биостатики] занимаются математикой и написанием кода, поэтому приятно иметь эту модель, которая в конечном итоге может способствовать улучшению клинической практики и улучшению принятия решений врачами», — сказал доктор. Кестлер. "Это инструмент, который поддержит мнение врача или предложит альтернативную точку зрения."