חדשות

מודל מחשב מסייע בחיזוי מוקדם של רעילות על-רקע קרינה (מתוך כנס ASTRO)

19/09/2019

 

גישה חדשה המבוססת על לימוד מכונה מסייעת בחיזוי מדויק של שתי תופעות לוואי מאתגרות במיוחד משנית לטיפול קרינתי כנגד ממאירויות של הראש והצוואר – ירידה משמעותית במשקל הגוף וצורך בצינור הזנה – כך מדווחים חוקרים במהלך הכנס השנתי מטעם ASTRO (American Society for Radiation Oncology).

 

במסגרת המחקר שיערו החוקרים כי באמצעות גישת לימוד-מכונה ניתן לחזות באופן מדויק אשפוזים לא-מתוכננים (אשפוז בתוך 3 חודשים מהתחלת טיפול קרינתי), ירידה משמעותית במשקל הגוף (ירידה של למעלה מ-10% ממשקל הגוף, אשר הינה נקודת הזמן בה לרוב נדרשת הכנסת צינור הזנה) והכנסת צינור הזנה.

 

המחקר נערך בין מאי 2016 ועד אוגוסט 2018, במהלכו ניתנו 2,121 קורסי טיפול קרינתי לחולים עם ממאירויות של הראש והצוואר. בכל קורס טיפול נאספו למעלה מ-700 משתנים קליניים ומשתנים הנוגעים לטיפול, כולל מאפיינים דמוגרפיים, מאפייני הגידול, טיפול קודם ופרטים אודות טיפול קרינתי. קורסי טיפול קרינתי סווגו לשתי קבוצות: סדרת אימון ושלושה מודלים שונים.

 

המודל שהוביל לתוצאות הטובות ביותר לאחר מכן נבחן במדגם בלתי-תלוי שכלל 225 קורסים עוקבים של טיפול קרינתי והמודלים שהשיגו שטח מתחת לעקומה של למעלה מ-0.70 הוגדרו כמודלים בעלי תוקף קליני.

 

מדגם המחקר כלל ברובו גברים (75.2%), בגיל חציוני של 62 שנים. החולים קיבלו חציון מנת קרינה של 60 Gy. אתרי המחלה הנפוצים כללו את האורופרינקס (35%), חלל הפה (14.8%) ובלוטות רוק (6.1%).

 

מהנתונים עולה כי היארעות והשטח מתחת לעקומה של המודל הטוב ביותר לכל תוצא בסדרת האימון הדגים את הממצאים הבאים: אשפוז לא-מתוכנן (13.2%, 0.676  [Random Forest Model]), הכנסת צינור הזנה (17.8%, 0.787 [Boosted Decision Trees Model]) וירידה משמעותית במשקל הגוף (16.9%, 0.843 [Boosted Decision Trees Model]). תוצאות אלו היו דומות במדגם הבלתי-תלוי אשר שימש לתיקוף ואישור הממצאים.

 

מודל Random Forest, המודל הטוב ביותר לחיזוי אשפוזים לא-מתוכננים, לא הגיע לסף. במדגם התיקוף, ההיארעות עמדה על 14.2% עם שטח מתחת לעקומה של 0.64. עם זאת, שני המדדים האחרים ענו על הסף המוגדר מראש לקביעת תוקף קליני. ההיארעות של הכנסת צינור הזנה עמדה על 23.1% עם שטח מתחת לעקומה של 0.755 וירידה משמעותית במשקל הגוף תועדה ב-14.2% מהחולים עם שטח מתחת לעקומה של 0.75.

 

השימוש בשלושה מודלי לימוד-מכונה על מאגר נתונים מובנה הובילה לאפשרות לפתח מודלים לחיזוי רעילות אקוטית על-רקע טיפול קרינתי בחולים עם ממאירויות של הראש והצוואר. מחקר זה מדגים את ישימות השימוש באונקולוגיה מדויקת לחיזוי רעילות קרינתית אקוטית ועשוי לסייע בזיהוי חולים בהם יש מקום להתערבות מוקדמת.

 

מתוך כנס ASTRO

 

לידיעה במדסקייפ

 

 

מידע נוסף לעיונך

© e-Med 2020 | כל הזכויות שמורות
שתף מקרה קליני