Vorhersage des Risikos für Darmkrebs: Ein neuer Ansatz

Kolorektalkrebs (CRC) ist ein grosses Gesundheitsproblem und steht weltweit an dritter Stelle der häufigsten Krebserkrankungen. Im Jahr 2020 gab's fast 1,9 Millionen neue Fälle und etwa 930.000 Todesfälle, die mit dieser Krankheit zu tun hatten. Diese Art von Krebs kommt häufiger in entwickelten Ländern vor, die über 65 % der Fälle ausmachen. Trotz seiner Häufigkeit nehmen viele Leute nicht an Screening-Programmen teil, die CRC frühzeitig erkennen könnten. In Europa beispielsweise nehmen nur etwa 14 % der gefährdeten Personen an diesen Screenings teil.

Die Screening-Methoden sollten effektiv und bezahlbar sein. Es gibt einen dringenden Bedarf nach individuelleren Ansätzen, die die Genetik, den Lebensstil und die Umwelt einer Person berücksichtigen. Die Entwicklung prädiktiver Modelle könnte helfen, das CRC-Screening und die Behandlungsoptionen zu verbessern.

#Risikofaktoren identifizieren

Risikofaktoren können in zwei Typen unterteilt werden: nicht veränderbare und veränderbare. Nicht veränderbare Faktoren sind Alter, Geschlecht und Genetik, die man nicht ändern oder durch individuelles Handeln beeinflussen kann. Im Gegensatz dazu sind veränderbare Faktoren solche, die Menschen kontrollieren können, wie körperliche Aktivität, Ernährung, Rauchen und Alkoholverbrauch.

Viele Fälle von CRC hängen mehr mit dem Lebensstil und Umweltfaktoren zusammen als mit der Genetik. Daher ist es wichtig zu verstehen, wie veränderbare Faktoren das individuelle Risiko beeinflussen.

#Ein prädiktives Modell aufbauen

Diese Studie konzentriert sich darauf, ein Modell zu erstellen, das Bayesianische Netzwerke (BN) nutzt, um das Risiko von CRC vorherzusagen und zu kartieren. Das Modell kombiniert Expertenwissen mit Daten, die zwischen 2012 und 2016 aus Gesundheitsbewertungen von Arbeitern in Spanien gesammelt wurden. Der Datensatz enthielt etwa 2,4 Millionen Datensätze, die verschiedene Faktoren wie Alter, Lebensgewohnheiten und medizinische Bedingungen abdeckten.

Experten halfen dabei, die Variablen zu verfeinern, um sich auf vierzehn entscheidende Faktoren zu konzentrieren, die das CRC-Risiko beeinflussen. Dazu gehören Alter, Geschlecht, sozioökonomischer Status, Body-Mass-Index (BMI), Schlafdauer, Alkoholkonsum, Rauchgewohnheiten, Angst, Depression, Bluthochdruck, hoher Cholesterinspiegel und Diabetes.

#Datenverarbeitung und Strukturentdeckung

Der nächste Schritt bestand darin, die Daten zu bereinigen, um Fehler, Ausreisser und unvollständige Datensätze zu entfernen. Der Reinigungsprozess umfasste die Sicherstellung genauer Messungen und das Entfernen von Datensätzen mit inkonsistenten Informationen, was zu einem endgültigen Datensatz von etwa 1,78 Millionen Gesundheitsbewertungen führte.

Nachdem die Daten vorbereitet waren, wurde eine erste Struktur für ein Bayesianisches Netzwerk erstellt, um zu verstehen, wie die Risikofaktoren miteinander interagieren. Verschiedene Algorithmen halfen dabei, diese Struktur zu verfeinern, während Einblicke von medizinischen Experten einflossen, um sicherzustellen, dass das Modell repräsentativ und genau war.

#Wahrscheinlichkeiten schätzen

Mit einer klaren Struktur war der nächste Schritt, die Wahrscheinlichkeiten für jeden Faktor zu berechnen. Dazu wurden statistische Methoden verwendet, um Wahrscheinlichkeitstabellen für die verschiedenen Variablen zu erstellen. Besonderes Augenmerk wurde darauf gelegt, sicherzustellen, dass das Modell auch für weniger häufige Fälle genau bleibt.

Die Wahrscheinlichkeiten helfen dabei, die Wahrscheinlichkeit von CRC bei Personen basierend auf ihren Risikofaktoren vorherzusagen. Wenn viele Daten vorhanden sind, kann das Modell zuverlässigere Schätzungen liefern, während in Fällen mit wenigen Daten sichergestellt wird, dass die Wahrscheinlichkeiten nicht irreführend werden.

#Validierung des Modells

Es wurde eine Validierung durchgeführt, um sicherzustellen, dass das Modell das CRC-Risiko genau vorhersagt. Dies geschah, indem das Netzwerk als Klassifikationswerkzeug behandelt und seine Leistung mit tatsächlichen Daten bewertet wurde. Der Prozess umfasste die Anwendung verschiedener Metriken, um zu messen, wie gut das Modell CRC-Fälle identifizierte.

Zum Beispiel lag ein erheblicher Fokus auf der Sensitivität, die misst, wie gut das Modell positive CRC-Fälle korrekt identifiziert. Eine Sensitivitätsrate von 68 % wurde erreicht, was darauf hinweist, dass das Modell viele Personen mit CRC effektiv erkennt, während die Spezifität die Fähigkeit des Modells misst, diejenigen ohne die Krankheit korrekt zu identifizieren.

#Risikomapping

Eine der wichtigsten Anwendungen des Modells ist die Erstellung von Risikokarten. Diese Karten zeigen, wie verschiedene Eigenschaften das CRC-Risiko beeinflussen. Zum Beispiel könnte eine Risikokarte zeigen, wie die Wahrscheinlichkeit, CRC zu entwickeln, bei Personen je nach Schlafdauer, Alter und Alkoholkonsum variiert.

Die Risikokarten bieten eine visuelle Darstellung der Faktoren, die CRC beeinflussen, und helfen dabei, Hochrisikogruppen zu identifizieren. Indem diese Gruppen gezielt angesprochen werden, können Screening-Programme effizienter und effektiver gestaltet werden.

#Identifizierung einflussreicher Ergebnisse

Das Modell kann auch identifizieren, welche Risikofaktoren den grössten Einfluss auf die Entwicklung von CRC haben. Durch die Analyse der Daten von CRC-positiven Personen kann die Methode die Bedeutung verschiedener Variablen bewerten. Dieser Ansatz kann hervorheben, wie Lebensstilentscheidungen wie Rauchen und Alkoholkonsum zur Entwicklung von CRC beitragen.

Interessanterweise deuten die Ergebnisse darauf hin, dass es riskanter sein könnte, Ex-Raucher zu sein als Raucher, möglicherweise weil die schädlichen Auswirkungen des Rauchens sich im Laufe der Zeit summieren. Ausserdem sticht das Alter als ein wichtiger Faktor im CRC-Risiko hervor; die meisten neuen Fälle werden bei Personen über 50 gemeldet.

#Zukünftige Richtungen

Die hier geleistete Arbeit kann laufende Verbesserungen in CRC-Screening- und Behandlungsprogrammen leiten. Es bleibt notwendig, diese Modelle an unterschiedliche Populationen anzupassen und Variationen in Gesundheitsdaten zwischen Ländern zu berücksichtigen. Die Zusammenarbeit mit medizinischen Experten und Gesundheitsorganisationen kann die Effektivität von CRC-Präventionsstrategien weiter verbessern.

Zukünftige Bemühungen könnten ausserdem die Integration dieses prädiktiven Modells in grössere Entscheidungsunterstützungssysteme umfassen, die Gesundheitsdienstleister dabei unterstützen, geeignete Screening-Methoden auszuwählen, die auf individuelle Patienten zugeschnitten sind.

#Fazit

Kolorektalkrebs stellt eine erhebliche gesundheitliche Herausforderung weltweit dar, wobei viele Fälle mit veränderbaren Lebensstilentscheidungen zusammenhängen. Diese Studie betont die Bedeutung, sowohl nicht veränderbare als auch veränderbare Risikofaktoren zu verstehen und Wege zu finden, Risiken genau vorherzusagen. Die Entwicklung eines Bayesianischen Netzwerkmodells bietet ein wertvolles Werkzeug zur Kartierung des CRC-Risikos und zur Identifizierung einflussreicher Faktoren.

Indem man sich auf personalisierte Screening-Ansätze konzentriert und Datenanalysen nutzt, können Gesundheitssysteme die Effektivität der Erkennung von Kolorektalkrebs verbessern und letztendlich die Ergebnisse für die Patienten steigern.