Новый инструмент для раннего выявления рака пищевода: большой шаг вперед
Исследователи из Nuffield Department of Primary Care Health Sciences Оксфордского университета представили инновационный инструмент для раннего выявления рака пищевода, который может изменить текущий подход к диагностике этого заболевания. Рак пищевода — это восьмой по распространенности вид рака в мире.
Команда разработала алгоритм под названием "CanPredict (esophageal)", который выявляет лиц с повышенным риском развития рака пищевода в течение следующих десяти лет. Это становится возможным благодаря использованию больших баз данных пациентов и передовых компьютерных техник.
По данным, опубликованным в журнале The Lancet Regional Health – Europe, инструмент разработали исследователи из университетов Оксфорда, Кембриджа и Ноттингема с целью предсказания риска развития рака пищевода в течение десятилетия и выявления пациентов с высоким риском для проведения дополнительных обследований. Существующие методы диагностики рака пищевода, такие как эндоскопия, обычно применяются у пациентов с симптомами или тех, у кого уже известен высокий риск заболевания.
Профессор Юлия Хипплисли-Кокс, врач общей практики и главный исследователь из Nuffield Department of Primary Care Health Sciences Оксфордского университета, подчеркнула потенциальное воздействие инструмента CanPredict:
"Поскольку в национальной службе здравоохранения отсутствует массовая программа скрининга, разработка новой стратегии для раннего выявления имеет решающее значение.
"CanPredict предлагает индивидуализированный подход, сосредотачиваясь на наиболее нуждающихся и выявляя пациентов с риском рака пищевода. Это может привести к раннему диагностированию рака, когда, вероятно, будет доступно больше вариантов лечения."
Путем использования CanPredict для мониторинга лишь топ-20% лиц с высоким риском, можно выявить более чем три из четырех случаев (76%) ожидаемых диагнозов рака пищевода в течение следующего десятилетия.
Рак пищевода, представляющий серьезную проблему для здравоохранения во всем мире, часто остается необнаруженным до его продвинутых стадий, что делает раннее выявление насущной необходимостью. Этот новый алгоритм может перевернуть подход первичных врачей и систем здравоохранения к болезни в целом.
Команда разработала новый инструмент, анализируя анонимные медицинские записи более чем 12 миллионов пациентов, принимающих участие в базе данных QResearch по всей Англии, и выявила более чем 16 000 случаев рака пищевода. В алгоритм CanPredict были включены ключевые факторы, такие как возраст, образ жизни, медицинская история и применение лекарств.
После разработки CanPredict был проверен на отдельном наборе практик QResearch (более 4 миллионов пациентов) и базе данных Clinical Practice Research (более 2,5 миллиона пациентов). При тестировании CanPredict точно предсказывал риск развития рака пищевода у отдельного пациента в течение следующего десятилетия. Он превосходил существующие модели оценки риска рака пищевода.
Уинни Мэй, соавтор и исследователь в области медицинской статистики и эпидемиологии в Nuffield Department of Primary Care Health Sciences Оксфордского университета, сказала: "Наше исследование заполняет значительный пробел в первичной медицинской помощи. Выявляя пациентов с высоким риском раньше, мы можем предложить им спасательные мероприятия. Этот инструмент является свидетельством силы сочетания технологий и медицинских исследований."
Исследование также подчеркивает важность таких факторов, как возраст, индекс массы тела, курение, потребление алкоголя и наличие предшествующих заболеваний при определении риска развития рака пищевода. Возможность алгоритма интегрировать эти факторы предоставляет пациентам комплексную и персонализированную оценку риска, а также помогает оптимизировать использование ресурсов NHS путем ориентирования на лиц с наивысшим риском, которые, скорее всего, получат пользу от скрининга.
Профессор Ребекка Фицджеральд, OBE, FMedSci, соавтор и профессор по профилактике рака в Университете Кембриджа, заявила:
"Несмотря на обнадеживающие результаты, важно относиться к ним с осторожным оптимизмом. Наши следующие шаги к осуществлению потенциала CanPredict включают в себя оценку экономической эффективности этого инструмента и исследование его интеграции в национальные клинические компьютерные системы." Профессор Юлия Хипплисли-Кокс добавила: "Мы выражаем благодарность тысячам врачей общей практики, которые предоставляют анонимные данные в базу QResearch, без которых это исследование было бы невозможно."
