הרחבת הזמינות למתן טיפולים אימוניים גם עבור נבדקים עם מלנומה בדרגות IIB/IIC מדגישה את הצורך הקליני בזיהוי נבדקים עם סיכון גבוה להישנות גרורתית ואשר עשויים להרוויח יותר מטיפולים אלה. מטרת מחקר זה היתה לפתח מודל ניבוי זמן-עד-אירוע להישנות של מלנומה.
עוד בעניין דומה
במחקר רטרוספקטיבי זה נכללו נבדקים שאובחנו עם מלנומה עורית ראשונית דרגה I/II בין השנים 2000-2020 בבית החולים Mass General Bermingham ומרכז הסרטן על שם דנה-פרבר. רשומות רפואיות נסקרו לזיהוי תאריך ההישנות וסוג המלנומה. שלושה סוגים של מודלים של למידת מכונה לניבוי זמן עד הישנות מרוחקת לעומת הישנות מקומית/ללא הישנות אוששו באופן פנימי וחיצוני.
במחקר זה נכללו 954 מקרים של מלנומה (155 מקרים של הישנות מרוחקת, 163 מקרים של הישנות מקומית/אזורית מצומדים ביחס של 1:2 למקרים ללא הישנות).
תוצאות המחקר הדגימו כי הישנות מרוחקת נמצאה קשורה לשרידות ירודה בהשוואה להישנות מקומית/אזורית או מקרים ללא הישנות (יחס סיכונים של 6.21, p<0.001) ובהשוואה להישנות מקומית/אזורית בלבד (יחס סיכונים של 5.79, p<0.001).
מודל שרידות לחיזוק גרדיאנט הדגים תפקוד מיטבי (מדד תאימות של 0.816, שטח תחת העקומה תלויי זמן של 0.842; ציון בריאר של 0.103), באישוש חיצוני.
מסקנת החוקרים היתה כי מודלים של למידת מכונה לניבוי זמן עד אירוע יכולים לנבא באופן אמין הישנות גרורתית של מלנומה מקומית ואף יכולים לסייע בזיהוי חולים שבסיכון מוגבר העשויים להרוויח ביותר מטיפול אימוני.
מקור: