战胜癌症的几率有多大?


研究人员正试图使用 “游戏内不确定性” 来更好地预测结果。尼克 · 卡尼报道。


我们能像教练一样装备医生来调整他们的战术吗?

凯亚图像/克里斯 · 瑞安,通过盖蒂图像

美国的医学研究人员正在开发一种算法,他们希望通过从体育剧本中吸取教训,或者更准确地说,从体育博彩世界中吸取教训,能为癌症患者产生更准确的预测。

随着比赛的展开,一个团队获胜的机会发生了变化,随之而来的是教练的战术。类似地,病人的康复机会随着时间的推移而改变 -- 在一个理想的世界里,信息可以用来告知所考虑的方法。

考虑到这一点,斯坦福大学医学院的一个团队创建的连续个性化风险指数 (CIRI) 使用了计算“游戏内概率”; 也就是说,包含各种不断产生的信息。

对于癌症患者来说, 这包括整合不同类型的预测数据 -- 例如肿瘤对治疗的反应和治疗期间血液中循环的癌症 DNA 数量 -- 来生成一个单一的动态风险评估。

肿瘤学家阿什 · 艾丽扎德说: “我们正试图想出一种更好的方法来预测病人治疗过程中的任何时候的结果。”。

该团队甚至发现,CIRI 可以帮助医生识别那些可能受益于早期、更积极治疗而不是标准方法的人。

他们的发现发表在发表在杂志上电池

Alizadeh 和他的同事通过观察先前被诊断为弥漫性大 b细胞淋巴瘤的人开始他们的研究 (DLDCL),在美国最常见的血液癌症。

他们从 11 项已发表的研究中收集了 2500 多名 DLBCL 患者的数据,并利用这些数据训练计算机算法来识别可能影响患者在似乎死亡后至少存活 24 个月的模式和组合。成功的治疗而不会复发。

他们还包括 132 名患者的信息,在第一轮和第二轮治疗之前和之后,他们可以获得关于循环肿瘤 DNA 水平的数据。

当诊断出 DLBCL 患者时,临床医生会在第一次成像扫描后评估初始症状、癌症起源的细胞类型以及肿瘤的大小和位置,以产生初始预后。

最近, 他们还能够评估在第一轮或两轮治疗后患者血液中循环的肿瘤 DNA 的数量,以确定肿瘤的反应和估计患者的整体屈服于疾病的风险。

但是这些情况中的每一种情况都基于及时的快照而不是聚合所有可用数据来生成单个, 可以在患者整个治疗过程中更新的动态风险评估。

研究人员想弄清楚是最好查看关于病人的最新信息,还是收集的最早的信息,还是许多时间点的所有数据的总和。"betway必威登录平台

“我们预测这些病人预后的标准方法并不那么准确,” 医学讲师大卫 · 库尔茨说。“使用标准基线变量,它几乎变成了水晶球练习。

“如果一个完全准确的测试有一个分数, 一项将病人随机分配到两组中的一组的测试得分为 0.5 -- 本质上是掷硬币 -- 我们目前的方法得分约为 0.6。

“但是 CIRI 的得分在 0.8 左右。不完美,但明显比我们过去做得更好。"

研究人员下一步计划用最近被诊断为侵袭性淋巴瘤的人来测试 CIRI 的能力。

  1. https://psychology.iresearchnet.com/sports-psychology/perception-in-sport/probability-in-sports/
  2. https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674 (19) 30639-7
  3. https://www.leukaemia.org.au/disease-information/lymphomas/non-hodgkin-lymphoma/other-non-hodgkin-lymphomas/diffuse-large-b-cell-lymphoma/
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