Vedi traduzione automatica
Questa è una traduzione automatica. Per vedere il testo originale in inglese cliccare qui
#News
{{{sourceTextContent.title}}}
Strumento CompCyst sviluppato per identificare le cisti precancerose
{{{sourceTextContent.subTitle}}}
I ricercatori del Johns Hopkins Kimmel Cancer Center Kimmel hanno sviluppato un nuovo strumento computazionale e biomolecolare, chiamato CompCyst, che può identificare cisti pancreatiche precancerose. La tecnologia fornisce un nuovo metodo per identificare in modo affidabile le cisti che causano il cancro da quelle che non lo causano.
{{{sourceTextContent.description}}}
Il lavoro dei team dimostra che in oltre la metà dei pazienti che si sottopongono alla rimozione delle cisti, le procedure non sono necessarie perché è improbabile che le cisti causino il cancro. Questo si traduce in spese mediche aggiuntive e rischi per i pazienti senza migliorare il tasso di eliminazione delle cisti cancerose.
Le cisti pancreatiche sono comuni, che si verificano in 800.000 americani ogni anno. Solo una piccola parte di queste cisti progredirà verso il cancro, ma è difficile identificare se una data cisti sarà cancerosa, a causa dei limiti degli attuali test clinici e di imaging. Ciò significa che quasi tutte le persone a cui è stata diagnosticata una cisti sono seguite a lungo termine e molte di esse possono essere sottoposte a rimozione chirurgica delle cisti, causando spese e oneri aggiuntivi per il sistema sanitario e aumentando il rischio di mortalità dei pazienti. Per affrontare questo problema, i ricercatori hanno sviluppato CompCyst.
CompCyst è uno schema di classificazione, basato sulla Boolean Set Logic, che utilizza informazioni provenienti da test molecolari e dati di imaging per identificare se una cisti pancreatica può portare al cancro. I dati prodotti dal sistema sono stati confrontati con l'istopatologia, il gold standard per identificare le cisti pancreatiche e un metodo invasivo che non viene utilizzato regolarmente nella pratica clinica.
In questo studio, i ricercatori hanno valutato informazioni molecolari provenienti da oltre 800 diverse cisti pancreatiche, insieme a dati clinici e di imaging in un algoritmo noto come MOCA: Multivariate Organization of Combinatorial Alterations. Hanno dimostrato che CompCyst si è comportato meglio dei medici nel classificare se le cisti erano cancerogene.
"Pensiamo che CompCyst abbia la capacità di ridurre sostanzialmente gli interventi chirurgici non necessari per le cisti pancreatiche. Nei prossimi cinque anni, speriamo di utilizzare CompCyst in molti più pazienti con cisti nel tentativo di guidare il trattamento chirurgico - per determinare quando l'intervento chirurgico è necessario e quando non è necessario - e valutare come funziona bene il test," dice Bert Vogelstein, Clayton Professor of Oncology, co-direttore del Ludwig Center presso il Johns Hopkins Kimmel Cancer Center e un ricercatore dell'Howard Hughes Medical Institute. Il lavoro dimostra che i test meno invasivi, insieme ad un migliore schema di classificazione, possono avere un notevole potere predittivo per l'uso nella pratica clinica.