Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Napovedovanje neželenih učinkov pri imunoterapiji metastatskega melanoma na podlagi slik FDG-PET
Avtorji:ID Strašek, Katja (Avtor)
ID Reberšek, Martina (Avtor)
Datoteke:.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (216,10 KB)
MD5: 332C609D54C552D1E758C4851F443436
 
Jezik:Slovenski jezik
Tipologija:1.09 - Objavljeni strokovni prispevek na konferenci
Organizacija:Logo OI - Onkološki inštitut Ljubljana
Povzetek: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
Ključne besede:metastatski melanom, imunoterapija, neželeni učinki
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Založnik:Kancerološko združenje Slovenskega zdravniškega društva : Onkološki inštitut
Leto izida:2024
Št. strani:Str. 17-23
Izvor:Ljubljana
PID:20.500.12556/DiRROS-19051 Novo okno
UDK:616-006
COBISS.SI-ID:196812547 Novo okno
Avtorske pravice:by Authors
Datum objave v DiRROS:06.06.2024
Število ogledov:393
Število prenosov:165
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del monografije

Naslov:35. onkološki vikend : umetna inteligenca v onkologiji in spremljanje bolnikov z rakom po zaključenem zdravljenju
Uredniki:Janez Žgajnar, Amela Duratović Konjević
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:Kancerološko združenje Slovenskega zdravniškega društva, Onkološki inštitut
Leto izida:2024
ISBN:978-961-7029-82-6
COBISS.SI-ID:193984771 Novo okno

Nazaj