Algoritmos ajudam a identificar "ganhadores de loterias" de câncer no novo estudo de Fred Hutch

Para a maioria dos pacientes, o diagnóstico do câncer de pulmão de células não pequenas do estágio 4 apresenta um prognóstico sombrio. Mas para pacientes com mutações específicas que causam a doença, existem terapias potencialmente salvadoras de vidas. O problema é que essas mutações, conhecidas como ALK e EGFR, nem sempre são identificadas em pacientes - o que significa que elas nunca chegam a ser tratadas. o tratamento.

Um novo estudo do Centro de Pesquisa do Câncer Fred Hutchinson, em Seattle, usou o aprendizado de máquina para encontrar esses pacientes com agulha no palheiro. A ideia era alavancar os bancos de dados de câncer para ver se os pacientes estavam sendo testados para as mutações e receber esses tratamentos personalizados.

“Sabemos que esses pacientes devem ser tratados com orais específicos. terapias direcionadas que são altamente eficazes e menos tóxicas que a quimioterapia e recomendadas por todas as diretrizes ”, disse o Dr. Bernardo Goulart, principal autor do estudo, em um anúncio.

Para Shelly Engfer-Triebenbach, que foi diagnosticada com câncer de pulmão de células não pequenas no estágio 4 aos 40 anos, descobrir que ela teve uma das mutações foi “como ganhar a loteria de câncer de pulmão.”

“Queríamos saber, na prática real, se Essa população de pacientes estava obtendo acesso oportuno a essas drogas orais e quais eram seus resultados. Também queríamos saber se os pacientes estavam sendo testados ”, disse Goulart. A equipe de Goulart colaborou com Emily Silgard, engenheira de processamento de linguagem natural, para projetar um algoritmo que pudesse filtrar os bancos de dados de pacientes com câncer para encontrar pessoas com as mutações. O National Cancer Institute, que opera um banco de dados nacional de pacientes com câncer chamado SEER, financiou o estudo.

Os pesquisadores colocaram seu algoritmo contra os seres humanos que verificaram dados em dois registros de câncer separados. um no estado de Washington e outro no Kentucky. O algoritmo funcionou notavelmente bem no registro de Washington, mas se esforçou para identificar com precisão os pacientes em Kentucky. Enquanto o estudo analisava registros de pacientes anteriores, Goulart disse que espera que a ferramenta possa ser usada para triagem em tempo real. . "O objetivo final é ter uma maneira de identificar pacientes tratados em cenários do mundo real e clínicas cujos cânceres de pulmão carregam essas mutações", disse ele.

Goulart espera que o mesmo processo também seja usado para identificar outros mutações em pacientes com diferentes formas de câncer que também podem se beneficiar de terapias direcionadas. "Este estudo poderia absolutamente servir como um protótipo para olhar para mutações moleculares em outros tumores", disse ele.

Via: Geek Wire