В недавно опубликованных исследованиях исследователи из Университета Лунда и Университетской больницы Сконе в Швеции создали новые модели прогнозирования для улучшенного персонализированного лечения лимфатических узлов у пациентов с раком груди. Последние результаты, опубликованные в журналах Clinical Cancer Research и BMC Cancer, показывают, что до одной из каждых трех операций можно избежать.
Рак груди является наиболее распространенным опухолевым заболеванием у женщин, и, по оценкам, каждая восьмая женщина в западном мире будет страдать от этого заболевания в течение своей жизни.
"Хорошо известно, что знание о распространении рака груди на подмышечные лимфатические узлы дает важную информацию о течении болезни, а лимфатические узлы обычно удаляются для исследования. Установлено, что около 70 процентов пациентов имеют здоровые лимфатические узлы, и хирургического вмешательства можно было бы избежать, если бы вместо этого их можно было оценить по-другому," говорит Лиза Риден, профессор хирургии, специализирующаяся на раке груди, в Университете Лунда и консультант в больнице Университета Сконе.
Экспрессия генов из примерно 3000 опухолей молочной железы была изучена вместе с другими факторами, связанными с опухолью и пациентом, в отношении связи между распространением заболевания на лимфатические узлы. Результаты были опубликованы в журнале Clinical Cancer Research и показали, что размер опухоли и инвазия раковых клеток в сосуды были важными факторами в прогнозировании распространения заболевания.
У пациентов с гормонально-чувствительными опухолями молочной железы (примерно 80 процентов всех случаев рака молочной железы) разработанная модель прогнозирования, основанная на генетическом профиле опухоли и регулярно собираемых данных о характеристиках опухоли, смогла выявить на 6-7 процентов больше женщин со здоровой лимфой. узлов, чем другие модели.
"Следовательно, можно было бы сократить количество операций на лимфатических узлах до 30 процентов в этой группе, если бы модель использовалась для прогнозирования распространения заболевания на лимфатические узлы," отметили авторы статьи.
С помощью искусственных нейронных сетей были созданы три модели прогнозирования в отдельном исследовании, опубликованном в BMC Cancer; один для выявления здоровых лимфатических узлов (где потенциально можно избежать диагностической хирургии), один для выявления ограниченного заболевания в лимфатических узлах (когда достаточно удаления небольшого количества диагностических лимфатических узлов) и один для широко распространенного заболевания лимфатических узлов, указывающего на более обширное хирургическое вмешательство или первичное онкологическое лечение с химиотерапией. Это исследование также показало, что модель прогнозирования здоровых лимфатических узлов могла бы сократить количество хирургических вмешательств на 30 процентов.
"Результаты показывают, что мы можем быть на шаг ближе к более индивидуализированному хирургическому лечению, используя модели прогнозирования в качестве инструмента поддержки принятия решений. Чтобы получить результаты для клинического использования, необходимы дальнейшие исследования на других материалах пациентов, чтобы иметь возможность подтвердить надежность и точность моделей и независимо оценить наши результаты," заключает Лиза Риден.