Исследователи из Лондонского университета королевы Марии и Университета Эмори использовали новый аналитический инструмент на основе искусственного интеллекта, чтобы лучше понять, как инфильтрирующие опухоль лимфоциты (TIL) могут предсказать, какие случаи протоковой карциномы in situ (DCIS) перейдут в инвазивный рак молочной железы.
DCIS — это форма раннего рака молочной железы , при которой некоторые клетки в выстилке протоковой ткани начали развиваться в раковые клетки . Без лечения часть случаев DCIS перейдет в инвазивный рак молочной железы.
Это исследование, опубликованное 9 июля в журнале The Lancet Digital Health , является крупнейшим и наиболее надежным исследованием автоматизированной оценки иммунных клеток, инфильтрирующих опухоль , или TIL.
Используя рандомизированные данные исследования UK/ANZ DCIS, исследователи показали, что высокая плотность TIL связана с 3-кратным повышением риска прогрессирования инвазивного рака груди. Опухоли с высокой плотностью TIL также оказались более восприимчивыми к радиотерапии.
Эта работа предоставляет новый способ помочь отличить и идентифицировать тех женщин с DCIS, которым лучевая терапия пойдет на пользу в дополнение к хирургическому вмешательству, от женщин, которых можно было бы избавить от чрезмерного лечения в виде лучевой терапии. Она также может быть предоставлена по более низкой цене женщинам с DCIS во всем мире благодаря ее неразрушающему тканям подходу, что позволит принимать более обоснованные решения о лечении.
Старший соавтор Мангеш Торат, почетный доцент Института здоровья населения Вольфсона, сказал: «Мы сделали здесь две ключевые вещи. Во-первых, используя материал рандомизированного исследования, мы применили очень надежный дизайн исследования. Это позволило нам устранить ограничения предыдущих исследований и оценить биомаркер наилучшим образом.
«Во-вторых, мы использовали потенциал ИИ для измерения биомаркеров очень точным количественным способом, что нелегко сделать людям. В результате у нас есть надежный биомаркер, который не только предсказывает, какие пациенты имеют существенно более высокий риск прогрессирования инвазивного рака молочной железы , но и сообщает нам, какая подгруппа пациентов может избежать лучевой терапии и, таким образом, помогает нам предотвратить чрезмерное лечение».
Спасибо за интересную статью! Я всегда хотела узнать больше о том, как лимфоциты могут влиять на прогнозы по раку молочной железы.
Это действительно важная тема. Мне кажется, что использование ИИ в медицине открывает новые горизонты для диагностики и лечения рака.
У меня был опыт с DCIS, и эта информация о TIL стала для меня очень полезной. Большое спасибо за разъяснение!
Интересно, какие еще факторы могут влиять на переход от DCIS к инвазивному раку. Есть ли у вас данные по другим исследованиям?
Я надеюсь, что подобные исследования помогут улучшить методы лечения и диагностики. Желаю всем пациентам здоровья!
Вопрос: как именно работает этот новый аналитический инструмент на основе ИИ? Есть ли примеры его успешного применения?
Отличная статья! Я бы хотела узнать больше о том, как именно исследователи измеряли уровень инфильтрирующих лимфоцитов.
Спасибо за информацию! Это дает надежду на то, что рак можно будет предсказывать и лечить более эффективно.
Я бы хотела узнать, как эта методология применяется на практике для пациентов с ранними стадиями рака молочной железы.
Мне интересно, какие еще виды рака можно будет исследовать с помощью подобного подхода. Есть ли уже какие-то наработки?
Читая статью, я задумалась о том, насколько важно индивидуализированное лечение. Как вы думаете, это будет будущим медицины?
Здорово видеть, как наука и технологии работают вместе для борьбы с раком. Надеюсь, что это поможет многим людям!
Спасибо за подробное объяснение! Очень полезно для тех, кто столкнулся с онкологией в семье.
Вопрос: какие выдержки из исследования могут быть применены в клинической практике уже сейчас?
Эта статья вдохновила меня углубиться в изучение рака молочной железы. Спасибо за ценные insights!