Digital repository of Slovenian research organisations

Show document
A+ | A- | Help | SLO | ENG

Title:Napovedovanje neželenih učinkov pri imunoterapiji metastatskega melanoma na podlagi slik FDG-PET
Authors:ID Strašek, Katja (Author)
ID Reberšek, Martina (Author)
Files:.pdf PDF - Presentation file, download (216,10 KB)
MD5: 332C609D54C552D1E758C4851F443436
 
Language:Slovenian
Typology:1.09 - Published Professional Conference Contribution
Organization:Logo OI - Institute of Oncology
Abstract:Imunoterapija je preoblikovala zdravljenje metastatskih rakov, saj je izboljšala preživetje in kakovost življenja bolnikov. Kljub temu povzroča imunsko pogojene neželene učinke, ki zahtevajo prekinitev zdravljenja. Njihovo zgodnje odkrivanje je zato ključnega pomena, njihova diagnoza pa temelji predvsem na kliničnih simptomih in laboratorijskih izvidih. Razmah razvoja umetne inteligence v preteklih letih je omogočil bolj kvantitativno analizo 18F-FDG PET/CT slik. Prvi korak, kjer umetna inteligenca pripomore k hitrejši diagnozi imunsko pogojenih neželenih učinkov, so nevronske mreže, razvite za segmentacijo organov na CT-slikah. Uporaba takšnih avtomatskih orodij za segmentacijo organov je hitrejša in bolj natančna v primerjavi z ročno segmentacijo. Omogoča tudi razvoj kvantitativnih slikovnih bioloških označevalcev, izvlečenih iz PET-slik s pomočjo pridobljenih segmentacij, kar je pripomoglo tudi k razmahu razvoja napovednih modelov. V retrospektivni raziskavi, ki je vključevala 58 bolnikov z metastatskim melanomom, so se percentili porazdelitve FDG v ščitnici, črevesju in pljučih izkazali kot orodje za ločevanje med bolniki, ki bodo razvili imunsko pogojene neželene učinke, in tistimi, ki jih ne bodo. Validacija teh kvantitativnih slikovnih bioloških označevalcev (angl. Quantitative Imaging Biomarkers, QIB) za napovedovanje imunsko pogojenih neželenih učinkov trenutno poteka v prospektivni neinterventni klinični raziskavi na Onkološkem inštitutu Ljubljana. Prvi izsledki kažejo, da so razviti označevalci v pomoč klinikom pri zgodnji diagnozi imunsko pogojenih neželenih učinkov, kar omogoči hitrejše ukrepanje pred razvojem kliničnih simptomov, a včasih tudi lažno napovedo možen razvoj neželenih učinkov. Naslednji koraki so razvoj modela za napoved časa razvoja imunsko pogojenih neželenih učinkov, a je za razvoj takšnih modelov potrebno večje število podatkov, za kar so potrebne multicentrične klinične raziskave. 18 Ključne besede: imunoterapija, neželeni učinki, kvantifikacija, FDG-PET/CT, napovedovanje neželenih učinkov, kvantitativni slikovni biološki označevalci
Keywords:metastatski melanom, imunoterapija, neželeni učinki
Publication status:Published
Publication version:Version of Record
Publisher:Kancerološko združenje Slovenskega zdravniškega društva : Onkološki inštitut
Year of publishing:2024
Number of pages:Str. 17-23
Source:Ljubljana
PID:20.500.12556/DiRROS-19051 New window
UDC:616-006
COBISS.SI-ID:196812547 New window
Copyright:by Authors
Publication date in DiRROS:06.06.2024
Views:109
Downloads:71
Metadata:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Copy citation
  
Share:Bookmark and Share


Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click on the title to get all document metadata.

Record is a part of a monograph

Title:35. onkološki vikend : umetna inteligenca v onkologiji in spremljanje bolnikov z rakom po zaključenem zdravljenju
Editors:Janez Žgajnar, Amela Duratović Konjević
Place of publishing:Ljubljana
Publisher:Kancerološko združenje Slovenskega zdravniškega društva, Onkološki inštitut
Year of publishing:2024
ISBN:978-961-7029-82-6
COBISS.SI-ID:193984771 New window

Back