0
Sanal Moleküler Tümör Konseyi ile Daha Hassas Kanser Tedavisi

Sanal Moleküler Tümör Konseyi ile Daha Hassas Kanser Tedavisi

Tıbbi bilişim araştırmacıları, sanal, bulut tabanlı ve birbirine bağlı bilgi işlem tekniklerini kullanarak, bir hastanın tümör profilini ve klinik çalışmalar için uygunluğunu değerlendirmek için gereken zamanı 14 günden 4 güne düşürdü. 51 bin değişkenin kullanıldığı bu sanal moleküler tümör konseyi yöntemi ayrıca, 4 yıllık bir süre boyunca geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında değerlendirilebilecek vaka sayısını iki kat artırdı. Bu bulgular Pishvaian ve arkadaşları tarafından Amerikan Tıp Bilişimi Derneği (Journal of the American Medical Informatics Association, JAMIA) dergisinde yayımlandı.

"Platformumuz, klinik çalışmaya hasta kaydetme olanakları hakkında kapsamlı bir rapor sağlamak için hastaya özgü verileri genomik bilgi tabanlarıyla bütünleştirmesi bakımından benzersizdir." dedi ilgili çalışmanın baş yazarı Georgetown Üniversitesi Tıp Merkezi Biyomedikal Bilişim Veri Merkezi Başkanı ve Yenilik Merkezi Direktörü Subha Madhavan. "İncelediğimiz vakaların çoğu pankreas kanseri iken, platformumuz her türlü ileri evre kanser türüne uygulanacak şekilde tasarlandı."

Çalışmanın Yöntemi

Araştırmalarında araştırmacılar, genetik yapıyı, önceki tedavi geçmişini ve 1.725 kanserli hastanın diğer faktörlerini değerlendirmek için sanal moleküler tümör panoları modellediler.

NOT: Sanal tümör panolarını, klasik onkoloji konseylerinin sanal ortamdaki hali gibi düşünebiliriz.

Sanal moleküler tümör panolarının sonuçlarını, geleneksel olarak tümör konseyi görevlerini yapan 5 gastrointestinal onkologun incelemeleriyle karşılaştırdılar. Uygun klinik çalışmaları değerlendirmek için harcanan zaman kaydedildi ve sonuçlar sanal yöntemle karşılaştırıldı.

Araştırmacılar, 4 yıllık bir süre zarfında sanal kurulların, 2000'den fazla klinik çalışma, 1.000'den fazla kanser ilacı ve tedaviye uygun olduğu bilinen hedeflerle ilişkili 200'e yakın genetik biyobelirteç için hasta tümörlerine dayanarak değerlendirme yapabileceğini buldular. 2014 ile 2017 arasında, sanal tümör konseylerinde değerlendirilen vaka sayısı, 46'dan 622'ye yükseldi.

Çalışmanın ilk yazarı MD Anderson Kanser Merkezi Gastrointestinal Tıbbi Onkoloji Anabilim Dalı'nden Dr. Michael J. Pishvaian şöyle diyor: "Kanser teşhisi ve tedavisi daha veri odaklı ve karmaşık hale geldikçe, sanal bir moleküler tümör panosu, bir kişinin eşsiz kanser profilinin birçok yönüyle ilgili derin tartışmalar ve içgörü sağlar."

Ek olarak, sanal tümör konseyi süreci, bir hasta ile potansiyel bir tedavi merkezi arasındaki mesafeyle ilgili kapsamlı bilgiler içererek bütünleşik bir klinik araştırma isteyen hasta için pratik kaynaklar sağladı. Özellikle, pankreas kanseri olan hastaların % 5'inden azı halihazırda klinik araştırmalara katılmaktadır, ancak sanal tümör konseyi tarafından gözden geçirilen hastaların klinik bir çalışmaya dahil edilme oranı ise % 22 olarak bulundu.

Ayrıca, şu anda tüm kanser türleri için yalnızca birkaç immünoterapi biyobelirteci bulunmasına rağmen (PD-L1, MSI ve TMB gibi), sanal moleküler tümör panoları, hastaların tedavileri için mümkün olan en iyi klinik denemeleri bulmalarına yardımcı olmak için yeni biyobelirteçler keşfedildiğinde muazzam bir potansiyele ulaşacaktır.

Sağlık ve Mutlulukla Kalın...

Sayfada yer alan yazılar sadece bilgilendirme amaçlıdır, tanı ve tedavi için mutlaka doktorunuza başvurunuz.

Kanser tanısına sahip bir hasta için online muayene randevusu hakkında bilgi almak için aşağıdaki formu doldurabilirsiniz.


İlgili Haberleri


OpenAI Neden 100 Milyon Dolar'a Torch'u Satın Aldı? Tıbbi Hafızanın Doğuşu

OpenAI Neden 100 Milyon Dolar'a Torch'u Satın Aldı? Tıbbi Hafızanın Doğuşu

Sağlığın Yeniden İnşası: Üretken Yapay Zeka ve Biyolojik Tasarım Çağı...

Kanserde Doku vs Likit Biyopsi: Rakipler mi, Yoksa Birbirini Tamamlayan Ortaklar mı?

Kanserde Doku vs Likit Biyopsi: Rakipler mi, Yoksa Birbirini Tamamlayan Ortaklar mı?

Doku ve Sıvı Biyopsisi Birlikte Kullanıldığında Yaşam Süresi Uzuyor (ROME...

Yapay Zeka ile Meme Kanserinde Hastalık Tekrarı Riskini Hesaplamak

Yapay Zeka ile Meme Kanserinde Hastalık Tekrarı Riskini Hesaplamak

Erken evre meme kanserinde tekrarlama riskini “daha iyi” tahmin etmek...

Dijital Çöp mü, Dijital Altın mı? Yapay Zekâlı Klinik Görüşme Kayıtlarının Gerçek Değeri

Dijital Çöp mü, Dijital Altın mı? Yapay Zekâlı Klinik Görüşme Kayıtlarının Gerçek Değeri

Bu yazı, New England Journal of Medicine (NEJM) dergisinde 3...

Hakkımda

Özgeçmişim, kanser tanı ve tedavisine dair çalışmalarım ve ilgi alanlarım için tıklayın.

Prof. Dr. Mustafa Özdoğan Hakkında