Metastatic Lung Cancer Survival Rate – Un modelo predictivo para la supervivencia general en pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas en etapa temprana: un estudio retrospectivo multicéntrico.
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Metastatic Lung Cancer Survival Rate
Se ha demostrado previamente que la expresión intratumoral está asociada con la evolución clonal y la inestabilidad genética y la progresión tumoral asociada. En particular, esto se refleja en la diversidad de apariencia y morfología entre las poblaciones celulares. Las características generadas por computadora relacionadas con la diversidad celular del tumor en imágenes continuas de tejido pueden estar asociadas con el resultado. Este estudio investigó el poder predictivo de las características derivadas por computadora de la diversidad celular tumoral a partir de imágenes histológicas de carcinomas de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) teñidos con hematoxilina y eosina (H&E). ).
Recognizing Metastatic Breast Cancer Awareness Day
En este estudio retrospectivo multicéntrico, incluimos 1057 pacientes con NSCLC en etapa temprana con diapositivas de historial de diagnóstico coincidentes y datos de supervivencia general de cuatro centros diferentes. CellDiv presenta la cuantificación de la morfología celular regional a partir de imágenes histológicas de H&E extirpadas del epitelio tumoral adyacente. Se utilizó un modelo de riesgos proporcionales de Cox basado en CellDiv para construir puntuaciones de riesgo para adenocarcinoma de pulmón (LUAD; 270 pacientes) y carcinoma de células escamosas de pulmón (LUSC; 216 pacientes) utilizando datos de dos cohortes por separado y validados en las otras dos. . . grupos independientes (incluidos 236 pacientes LUAD y 335 pacientes LUSC). Utilizamos el análisis de regresión de Cox multivariable para evaluar la capacidad predictiva de las características de CellDiv para la supervivencia general a 5 años, controlando los efectos de los parámetros clínicos y patológicos. Realizamos un programa de enriquecimiento de genes y un análisis de ontología de genes en 405 pacientes para identificar asociaciones con vías genéticas expresadas diferencialmente involucradas en el cáncer de pulmón.
Para predecir pacientes con un estadio LUSC temprano, el modelo CellDiv LUSC incluyó 11 unidades CellDiv exclusivas, y para pacientes con un estadio LUAD temprano, el modelo incluyó 23 unidades. En cohortes de validación independientes, se predijo que los pacientes tenían un mayor riesgo que el modelo CellDiv no modificado. tuvo una supervivencia general significativamente peor a los 5 años (cociente de riesgos instantáneos 1,48 [IC del 95%: 1,06 a 2,08]; p = 0,022 para el Atlas del grupo del genoma del cáncer [TCGA] LUSC, 2,24 [1,04–4,80]; p = 0· 039 Bernese para el grupo universitario LUSC y 1·62 [1·15–2·30] ];p= 0·0058 para el grupo TCGA LUAD). Las unidades CellDiv identificadas también se asociaron significativamente con las vías de señalización apoptótica y diferenciación celular.
Las características de CellDiv son fuertes predictores de supervivencia general a 5 años en pacientes con NSCLC en etapa temprana y también están asociadas con vías de señalización apoptótica y diferenciación celular. Un modelo de estratificación de riesgo basado en CellDiv puede ayudar a identificar qué pacientes con NSCLC en etapa temprana pueden obtener un beneficio adicional de la terapia adyuvante.
Se ha demostrado que es característico de todos los cánceres, incluido un grupo diverso de poblaciones celulares, incluidas las células cancerosas, las células inmunitarias, las células mesenquimales y cómo forma un tumor muy agresivo.
Cancer Metastasis Causes, Symptoms And Metastasis Survival Rate
Varios estudios han demostrado que la progresión tumoral y la carcinogénesis están relacionadas con la evolución clonal y la inestabilidad genética, siendo los tumores altamente agresivos mucho más comunes que las variantes agresivas. Se ha demostrado que la presencia de poblaciones genéticas subclonales dentro de los tumores, denominada heterogeneidad tumoral, es un predictor independiente del resultado en muchos tipos de cáncer, como el cáncer de mama.
Las variaciones en la morfología nuclear o el pleomorfismo nuclear se conocen tradicionalmente como marcadores patognomónicos de cáncer y diferenciación tumoral.
La heterogeneidad genética tumoral se refleja en la composición morfológica del tejido, con cánceres agresivos o de crecimiento rápido que muestran una mayor diferenciación celular entre las células cancerosas que los tumores indolentes.
Los tumores con mayor heterogeneidad intratumoral y mayor diferenciación nuclear tienen peor pronóstico que los tumores con menor heterogeneidad intratumoral y menor diferenciación nuclear. Por lo tanto, medir esta localización de la superficie celular en los tejidos sería un buen sustituto de la expresión génica del tumor.
Advanced Lung Cancer: Types And Stages, Symptoms, Diagnosis
Buscamos en la base de datos PubMed artículos de investigación publicados entre el 25 de junio de 2009 y el 25 de septiembre de 2019, que contenían los términos “cáncer de pulmón” y “patología” y una de las frases “aprendizaje automático”, “inteligencia artificial” o “deep aprendiendo.” . Revisamos los títulos y resúmenes de 496 resultados.
Varios estudios han investigado métodos basados en máquinas para la evaluación del riesgo de cáncer de pulmón. Los resultados de muchos de estos estudios sugieren que las imágenes de tumores generadas por computadora son predictivas, pero la mayoría de los estudios se basan en características codificadas oscuras que no se visualizan claramente y, por lo tanto, están separadas por la morfología del tumor. Además, estos estudios no parecen evaluar ni dar cuenta de la patología específica asociada con el adenocarcinoma y el carcinoma de células escamosas. Además, la mayoría de estos estudios carecen de una validación independiente a gran escala de sus enfoques en muchos sitios diferentes.
En este estudio, mostramos que las características histológicas asistidas por computadora que muestran diferencias en las características celulares de los carcinomas de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) teñidos con hematoxilina y eosina están asociadas con el resultado de la enfermedad y pueden estimar el riesgo general de supervivencia a 5 años. . en la etapa temprana de la enfermedad. Las estrategias para hacer que el modelo sea más resistente a la variación en la preparación de la muestra han dado como resultado un modelo que funciona en grandes poblaciones de estudio preparadas y digitalizadas en muchas instituciones diferentes. Un modelo de riesgo basado en imágenes basado en características celulares tumorales regionales muestra un valor agregado en comparación con los factores de riesgo clínico en pacientes de bajo riesgo (es decir, estadios I y II) y es un predictor independiente del estadio del cáncer y el tabaquismo. Además, las características de diversidad de células tumorales regionales generadas manualmente proporcionan una manera eficiente de correlacionar el fenotipo con el genotipo del tumor primario Nuestro estudio difiere de otros métodos en su enfoque en el pronóstico de NSCLC en etapa temprana, así como en el tamaño. horario de confirmación. y el número de sitios a partir de los cuales se generó un conjunto de validación para pruebas independientes de la firma de la imagen histomorfométrica. También intentamos explicar la relación entre el fenotipo histológico predicho y el genotipo correspondiente, lo que no se hace en la mayoría de los trabajos relacionados.
El poder predictivo de las características generadas por computadora de la diversidad celular tumoral derivada de las imágenes respalda el estudio adicional de su potencial para complementar o reemplazar las pruebas moleculares para determinar qué pacientes en esta etapa: el NSCLC temprano tienden a beneficiarse más del tratamiento adyuvante.
Racial Disparities In Cancer Outcomes, Screening, And Treatment
Para los carcinomas de pulmón de células no pequeñas (CPCNP) en etapa temprana (etapas I y II), la resección quirúrgica es el tratamiento preferido, pero casi el 40-55 % de estos tumores reaparecen después de la cirugía.
Hay varios marcadores de pronóstico basados en la genética del resultado en el NSCLC en etapa temprana, pero a menudo se desarrollan a partir de una sola biopsia y, por lo tanto, es posible que no representen completamente la heterogeneidad genética e intratumoral en el NSCLC. Las funciones relacionadas con la diversidad de células tumorales y la heterogeneidad morfológica regional entre portaobjetos de tejido pueden caracterizarse por cambios genéticos y epigenéticos y pueden proporcionar un método no destructivo para predecir el resultado de la enfermedad.
Aquí, presentamos un nuevo método histológico, la diversidad genética de la región celular (llamada CellDiv), que cuestiona la variabilidad de la morfología nuclear en una región epitelial, y lo usamos junto con el modelo de riesgos proporcionales de Cox para predecir la supervivencia general en NSCLC en etapa temprana. . . Un modelo de red neuronal profunda basado en U-net
Originalmente se utilizó para separar el epitelio y los núcleos en la imagen para la evaluación de fondo de las estructuras nucleares. Debido a que el NSCLC en etapa temprana se puede diferenciar ampliamente en dos grupos principales: carcinoma de células escamosas de pulmón (LUSC) y adenocarcinoma de pulmón (LUAD), con diferentes mutaciones impulsoras y vías epigenéticas,
The Long Term Risks Of Metastases In Men On Active Surveillance For Early Stage Prostate Cancer
Analizamos los dos movimientos de forma independiente considerando las diferencias internas. Nuestro análisis histogenómico implica examinar las asociaciones de estas unidades calculadas de CellDiv con vías biológicas involucradas en la carcinogénesis y examinar el sesgo y la caracterización múltiple de vías biológicas asociadas con grupos de riesgo predictivo de CellDiv.
El diseño experimental de este estudio consta de cinco pasos principales: recopilación de datos, evaluación de la diversidad celular regional, evaluación de riesgos basada en la diversidad celular, análisis de supervivencia y análisis histológico (Apéndice 1, págs. 9-10). Cuatro grupos independientes recopilaron micromatrices digitales (TMA) e imágenes de diapositivas completas (WSI), que se dividieron en dos grupos de estudio y dos grupos de validación independientes. Los núcleos detectados en imágenes teñidas con hematoxilina y eosina (H&E) se segmentaron mediante un método automatizado y se creó una imagen nuclear local (LNG) basada en la proximidad nuclear. Luego, las características de CellDiv se extraen de cada LNG y se utilizan para calcular una puntuación de riesgo basada en la diversidad celular. Usamos el método y muestreo mínimo absoluto (LASSO) para encontrar las mejores características para la estimación del riesgo, especialmente para LUAD y LUSC, usando el modelo de riesgos proporcionales de Cox en los grupos de estudio. Después de ajustar el modelo de Cox, se generó una puntuación de riesgo para cada paciente en dos grupos de validación independientes y se realizó un análisis de supervivencia para evaluar el modelo de Cox escrito previamente. Comparamos el modelo CellDiv con modelos existentes basados en variables clínicas en términos de área de respuesta bajo la curva característica operativa (AUC) del receptor. Finalmente, realizamos un análisis histogenómico para investigar la asociación de la diferenciación celular morfológica tumoral con vías biológicas.
En este estudio se incluyeron WSI y TMA teñidos con H&E, incluidos en parafina y fijados en formalina, recolectados de cuatro cohortes independientes de NSCLC benigno que representan a 2213 pacientes. Se requirieron imágenes H&E de diagnóstico de rutina de pacientes con cáncer en estadio I y II, para los cuales se dispone de información general de supervivencia (Apéndice 1, página 8). Se excluyeron los pacientes con tumores metastásicos y localmente avanzados (estadio III y IV) (n=1155), campos de TMA inutilizables debido a tejido insuficiente para el análisis (n=62) y portaobjetos que incluían artefactos como pliegues de tejido y burbujas. (n = 37). de ellos
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