מודל חיזוי מותאם אישית המבוסס על נתונים קליניים וגנומיים הוביל לתוצאות טובות יותר ממודלים פרוגנוסטיים מוכחים בחולים עם תסמונת מיאלודיספלסטית, כך מדווחים חוקרים במאמר שפורסם בכתב העת Journal of Clinical Oncology. המודל החדש מספק הערכה דינאמי של ההישרדות והסיכוי להתמרה ללויקמיה בנקודות זמן שונות בכל חולה.
ברקע למחקר מסבירים החוקרים כי בחולים עם תסמונת מיאלודיספלסטית הישרדות העשויה לנבוע בין מספר חודשים ועד עשרות שנים. מערכות סיווג פרוגנוסטי המשלבות נתונים קליניים, פתולוגיים ומולקולאריים עשויים לסייע בחיזוי מדויק ודינאמי של סיכויי ההישרדות של חולים תחת טיפולים שונים.
מדגם המחקר כלל 1,471 חולים עם תסמונת מיאלודיספלסטית עם נתונים קליניים ומולקולאריים נרחבים. החוקרים השלימו מדגם אימון וניתחו את הנתונים באמצעות טכניקות לימוד-מכונה. אלגוריתם הישרדות שימש ליצירת מודל פרוגנוסטי, אשר עבר תיקוף במדגמים חיצוניים והחוקרים בחנו את הדיוק של המודל המוצע, בהשוואה למודלים מבוססים.
הגיל החציוני של מדגם האימון עמד על 71 שנים. מוטאציות נפוצות כללו SF3B1, TET2 ו-ASXL1. האלגוריתם זיהה קריוטיפ כרומוזומאלי, רמות טסיות והמוגלובין, אחוז בלאסטים במח העצם, גיל, משתנים קליניים אחרים, שבע מוטאציות גנטיות ספציפיות ומספר מוטאציות כגורמים בעלי השפעה פרוגנוסטית על ההישרדות הכוללת והישרדות ללא-לויקמיה.
המודל עבר תיקוף במדגם חיצוני בלתי תלוי של 465 חולים, מדגם חולים עם תסמונת מיאלודיספלסטית שטופלו במחקר קליני פרוספקטיבי, מדגם חולים עם זוג דגימות בנקודות זמן שונות במהלך המחלה ומדגם חולים שעברו השתלת מח עצם המטופויאטית.
ממצאי המחקר תומכים ביתרונות מודל חיזוי מותאם אישית לניבוי הסיכון של חולים עם תסמונת מיאלודיספלסטית, בהשוואה למודלים פרוגנוסטיים מוכחים.
תגובות רוצה להצטרף לדיון?
יש להתחבר כדי להגיב.
התחבראין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!