Noile tehnologii promit un progres semnificativ în detecţia cancerului, prin evaluarea simptomelor şi testelor de sânge de rutină cu ajutorul unor algoritmi care pot identifica până la 15 tipuri de cancer, inclusiv forme greu de diagnosticat precum cel hepatic.
Detecţia precoce a cancerului rămâne una dintre cele mai mari provocări din medicina modernă. Un studiu recent sugerează un pas important în domeniu, prezentând doi algoritmi avansaţi care pot detecta cancere nediagnosticate folosind doar informaţii despre simptome generale şi analize de sânge uzuale.
Pentru medici, aceste noi instrumente inteligente reprezintă soluţii emergente care pot contribui la identificarea pacienţilor aflaţi în stadii incipiente ale bolii, când şansele de tratament eficient sunt considerabil mai mari.
Sistemul Naţional de Sănătate din Marea Britanie (NHS) utilizează în prezent algoritmi de predicţie, precum scorurile QCancer, care combină informaţii relevante din datele pacienţilor pentru a identifica persoanele considerate cu risc crescut de a avea un cancer, permiţând medicilor de familie şi specialiştilor să efectueze investigaţii suplimentare.
Algoritmii predictivi folosesc informaţii despre afecţiunile de sănătate ale unei persoane şi teste de sânge simple pentru a estima cu acurateţe şansele unui pacient de a avea un cancer nediagnosticat, inclusiv forme dificil de detectat precum cancerul hepatic şi oral.
Acum, o echipă de cercetători de la Universitatea Queen Mary, din Londra, şi Universitatea Oxford a folosit dosarele electronice de sănătate fără date de identificare personală ale peste 7,4 milioane de adulţi din Anglia pentru a crea doi algoritmi noi, mult mai sensibili decât modelele existente, care ar putea conduce la decizii clinice mai bune şi la un diagnostic mai precoce al cancerului.
Esential, pe lângă informaţiile privind vârsta pacientului, istoricul familial, diagnosticele medicale, simptomele şi starea generală de sănătate, noii algoritmi au integrat rezultatele a şapte teste de sânge uzuale (care includ hemoleucograma completă şi testarea funcţiei hepatice) ca biomarkeri pentru îmbunătăţirea diagnosticării precoce a cancerului.
Comparativ cu algoritmii existenţi, noile modele au identificat patru afecţiuni medicale suplimentare asociate cu un risc crescut pentru 15 tipuri diferite de cancer, inclusiv cele care afectează ficatul, rinichii şi pancreasul.
În plus, cercetătorii au descoperit două noi legături între istoricul familial şi riscul de cancer pulmonar, respectiv cancer hematologic (de sânge), iar şapte simptome suplimentare, precum mâncărimile, apariţia de vânătăi, durerile de spate, răguşeala, flatulenţa, prezenţa unei mase abdominale şi urina închisă la culoare, au fost asociate cu diverse tipuri de cancer.
Aceste rezultate demonstrează că noii algoritmi aduc îmbunătăţiri semnificative în capacitatea de diagnosticare şi reprezintă, în acest moment, unica soluţie disponibilă în medicina primară pentru estimarea riscului de cancer hepatic nediagnosticat.
„Aceşti algoritmi sunt proiectaţi pentru a fi integraţi în sistemele clinice şi utilizaţi în timpul consultaţiilor de rutină la medicul de familie. Ei oferă o îmbunătăţire substanţială faţă de modelele actuale, având o acurateţe mai mare în identificarea cancerelor, în special în stadii incipiente, mai tratabile”, a declarat Julia Hippisley-Cox, profesor de epidemiologie clinică şi diagnostic predictiv la Universitatea Queen Mary, una dintre autoarele studiului, citată într-un comunicat al universităţii.
Ea a precizat că noii algoritmi inteligenţi folosesc rezultatele testelor de sânge deja existente în fişele pacienţilor, ceea ce face din această abordare una accesibilă şi eficientă, ajutând NHS să-şi atingă obiectivele privind îmbunătăţirea diagnosticării precoce a cancerului până în 2028.
„Aceşti algoritmi noi pentru evaluarea riscului ca o persoană să aibă un cancer nediagnosticat arată o capacitate îmbunătăţită de a identifica persoanele cu cel mai mare risc de a avea unul dintre cele 15 tipuri de cancer, pe baza simptomelor, rezultatelor testelor de sânge, factorilor de stil de viaţă şi a altor informaţii din fişele medicale”, a adăugat dr. Carol Coupland, cercetător senior la Universitatea Queen Mary şi profesor emerit de statistică medicală în medicina primară la Universitatea Nottingham.
Noile instrumente inteligente oferă potenţialul de a permite diagnosticarea mai timpurie la persoane de la vârsta de 18 ani în sus, inclusiv pentru unele tipuri rare de cancer.
Noile modele ar putea revoluţiona modul în care este detectat cancerul în medicina primară şi ar putea facilita accesul pacienţilor la tratament în stadii mult mai timpurii, notează autorii studiului, publicat miercuri în revista Nature Communications.
