Опубликовано 27 июня 2019, 12:17

Компьютерная модель смогла прогнозировать развитие рака легкого

Легочный узел на рентгеновском снимке

Легочный узел на рентгеновском снимке

© Pulmonology Advisor

Ученые из Университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук создали алгоритм, который может вычислять риск перехода легочного узла в рак. Статья о разработке будет опубликована в журнале Cancer Prevention Research.

Несмотря на то, что рак легких и бронхов является ведущей причиной смертности от рака в США, большинство случаев рака легких диагностируется после метастазирования рака. Рак легких часто протекает бессимптомно на ранних стадиях, поэтому выявление лиц с высоким риском развития этого заболевания до того, как у них появятся первые симптомы.

Предыдущие изучения в этой области включали ретроспективный анализ пациентов с раком легких и анализ людей, прошедших скрининговое обследование. Новая работа имеет цель предсказать риск развития рака легких среди людей с выявленным легочным узелком.

Исследователи проанализировали данные 2924 пациентов с выявленным узелком легкого между 2002 и 2015 годами. Пациенты исключались из анализа, если у них до этого выявляли рак легких или если у них был диагностирован рак легких не познее 6 месяцев после первой консультации.

Ученые собрали клинические и радиологические данные для разработки модели прогнозирования риска. Используя многофакторные анализы, исследователи обнаружили, что комбинация таких параметров, как возраст, стаж курения, история обнаружения рака, наличие хронической обструктивной болезни легких и характеристики узелков (размер, спикуляция и прозрачность), могут лучше всего предсказать, у кого из пациентов будет развиваться рак. Исследователи совместили эти факторы в одну модель, но основе которой смогли разделить пациентов на категории высокого и низкого риска.

Ученые обнаружили, что модель смогла различить риск рака с точностью в 73% и 81% для категорий соответственно низкого и выского риска. Оказалось также, что пациенты из второй группы имеют риск развития рака легких примерно в 14 раз больше, чем люди из первой.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Теги #Рак