На ежегодном собрании Американского общества гематологов (ASH) медицинский гематолог и онколог клиники Кливленда Азиз Нажа, M.D., представит результаты персонализированной модели прогнозирования, которая превзошла существующие модели прогнозирования миелодиспластических синдромов (МДС).
Доктор. Нажа и его коллеги сообщают, что модель превзошла существующие прогностические системы оценки, такие как Пересмотренная международная система оценки прогнозов (IPSS-R), в прогнозировании риска смерти пациента с МДС и трансформации в острый миелоидный лейкоз (ОМЛ), более агрессивный тип кости. рак костного мозга. "Персонализированная модель прогнозирования для стратификации риска пациентов с МДС" будет представлен понедельник, декабрь.3, в 2:45 п.м. в Большом зале А в ASH.
У пациентов с МДС показатели выживаемости могут варьироваться от месяцев до десятилетий. Хотя для стратификации пациентов с МДС по степени риска было разработано несколько прогностических систем, выживаемость варьируется даже в пределах отдельных категорий, что может привести к избыточному или недостаточному лечению. Исследователи предположили, что расхождения могут быть связаны с аналитическими подходами или отсутствием включения молекулярных данных.
"Определение прогноза в онкологии – одна из важнейших частей нашей работы. Все онкологические пациенты хотят знать, сколько им осталось жить," сказал доктор. Нажа. "Слишком часто мы обнаруживаем значительный разрыв между тем, что мы прогнозировали на основе существующих моделей прогнозирования, и тем, что на самом деле произошло с нашими пациентами."
Новая модель, разработанная доктором. Наша и его команда объединяют геномные и клинические данные отдельных пациентов с помощью алгоритма машинного обучения, чтобы лучше предсказать вероятность и результаты выживания. Клинические и мутационные переменные пациентов вводятся в веб-приложение, которое запускает персонализированную модель прогнозирования и обеспечивает общую выживаемость и вероятности трансформации AML в различные моменты времени, специфичные для пациента. Данные пациентов, использованные для тестирования модели, поступили из клиники Кливленда и Мюнхенской лаборатории лейкемии и были проверены в отдельном сборнике данных пациентов из онкологического центра Моффитта.
При сравнении с использованием медицинских записей новая модель предсказывала вероятность выживания пациента в течение определенного периода времени в 74 процентах случаев, по сравнению с точностью IPSS-R в 67 процентов. Модель точно предсказала риск ОМЛ у пациента в 80% случаев, по сравнению с точностью IPSS-R в 73%.
Доктор. Следующим шагом Нажи является создание веб-сайта, на котором врачи могут вводить клинические и генетические характеристики пациента и возвращать вероятность выживания пациента в разные моменты времени, например, шесть месяцев, 12 месяцев и 18 месяцев.
"Понимание прогноза пациента позволяет нам более адекватно разработать план лечения и консультировать пациентов," Доктор. Нажа сказала. "Мы оптимистично настроены, что улучшенный прогноз приведет к более индивидуальному уходу."
Доктор. Нажа также представила "Модель персонализированного прогнозирования результатов после трансплантации аллогенных гемопоэтических стволовых клеток у пациентов с МДС: от имени комитета CIBMTR по хроническому лейкозу" в ASH в субботу, декабрь. 1.
В этом исследовании д-р. Нажа и его коллеги разработали персонализированную модель прогнозирования результатов после трансплантации аллогенных гемопоэтических клеток (HCT) у пациентов с МДС. При аллогенной HCT человек получает кроветворные стволовые клетки от генетически подобного донора. HCT остается единственным потенциально излечивающим вариантом для MDS, и предыдущие исследования показали, что генетические изменения влияют на результаты после HCT при MDS.
Исследователи использовали данные пациентов с МДС, зарегистрированных в Центре международного реестра исследований трансплантатов крови и костного мозга, и создали веб-приложение, в котором вычисляются геномные и клинические данные пациентов для прогнозирования вероятности выживания после HCT через 6, 12 и 24 месяца. Приложение определило несколько клинических и молекулярных переменных, которые повлияли на общую выживаемость и опасность рецидива. Эта информация может помочь врачам и пациентам принять решение до проведения HCT.
"Из-за риска смерти и рецидива, связанных с трансплантацией, выявление пациентов, которым может или не может помочь HCT, имеет клиническое значение," сказал доктор. Нажа. "Понимание вероятности выживания в разные моменты времени может помочь врачам и пациентам в их подходе до HCT."