Nuove scoperte sui tassi di crescita del cancro ovarico
La ricerca mette in evidenza le sfide nella rilevazione precoce del cancro ovarico.
Bharath Narayanan, Thomas Buddenkote, Hayley Smith, Mitul Shah, Susan Freeman, David Hulse, Gabriel Funingana, Marie-Lyne Alcaraz, Mireia-Crispin Ortuzar, James Brenton, Paul Pharoah, Nora Pashayan
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Indice
Il cancro ovarico è un problema serio per molte donne, soprattutto perché la maggior parte viene diagnosticata quando la malattia è già avanzata. Questo significa che le possibilità di sopravvivere per cinque anni sono piuttosto basse, soprattutto rispetto a chi lo scopre in tempo. Uno dei principali tipi di questo cancro è il cancro ovarico sieroso ad alto grado (HGSOC). Questa forma è responsabile della maggior parte dei casi diagnosticati tardi e che portano alla morte.
L'HGSOC di solito inizia nelle tube di Falloppio e può diffondersi alle ovaie e ad altre aree senza causare sintomi evidenti. A causa di questa natura subdola, è difficile da individuare precocemente. Gli esperti stanno cercando di trovare modi per scoprire l'HGSOC prima nella speranza di salvare vite. Tuttavia, molti studi recenti mostrano che i metodi di screening attuali non sono molto efficaci. Ad esempio, un grande studio nel Regno Unito ha scoperto che solo perché più donne sono state diagnosticate prima, non significava che meno donne morissero per la malattia. Un altro studio negli Stati Uniti ha anche trovato nessuna differenza significativa nei tassi di sopravvivenza usando screening ecografici.
Quindi perché è così difficile individuare questo cancro in tempo? Beh, sembra che nel momento in cui i medici riescono a vederlo, potrebbe già essere troppo tardi per molte pazienti. La velocità di crescita di queste lesioni, o aree di malattia, e quando iniziano a diffondersi giocano un ruolo importante su quanto possa essere efficace lo screening. Sfortunatamente, l'HGSOC è molto aggressivo, rendendo difficile per i ricercatori ottenere abbastanza dati per capire quanto velocemente cresce. Alcuni scienziati stanno usando modelli matematici per stimare quanto velocemente crescono i Tumori basandosi su informazioni limitate.
Uno studio ha esaminato le dimensioni dei tumori trovati durante interventi chirurgici eseguiti per prevenire il cancro e ha concluso che potevano stimare quanto velocemente questi tumori raddoppiavano di dimensione. Altri ricercatori hanno utilizzato vari modelli per analizzare la crescita del cancro basandosi su dati esistenti, ma hanno affrontato delle sfide, come il fatto che un comune esame del sangue non è sempre un buon indicatore della quantità di cancro presente.
Raccolta di Dati Solidi
In questa recente ricerca, gli scienziati volevano colmare le lacune e dare un'occhiata più da vicino a quanto velocemente crescono i tumori esaminando i dati di pazienti reali. Hanno analizzato 37 donne che avevano HGSOC e hanno esaminato le immagini dei loro tumori nel tempo. Si sono concentrati sulle ovaie e sull'omento, un'area dell'addome in cui questo cancro spesso si diffonde.
Questi scienziati hanno ottenuto dati sui pazienti da uno studio progettato per indagare su come le donne con cancro ovarico rispondono al trattamento. Hanno trovato 69 candidati con più scansioni TC dei loro tumori. Dopo aver applicato alcuni criteri rigorosi, sono riusciti a ridurlo a 44 casi adatti per un'analisi più approfondita.
La Tecnologia Dietro le Quinte
Per analizzare le immagini, il team ha utilizzato uno strumento AI avanzato progettato specificamente per rilevare questi tumori nelle scansioni TC. Questo strumento era piuttosto impressionante nella sua capacità di identificare e segmentare la crescita tumorale, mostrando prestazioni equivalenti a quelle di un radiologo junior, il che vuol dire che ha fatto un buon lavoro ma potrebbe comunque beneficiare di un po' di formazione.
Misurazione della Crescita e Fatti delle Stime
Quando si è trattato di calcolare quanto sono cresciuti i tumori, i ricercatori hanno utilizzato un metodo che assicura di guardare solo i più significativi aumenti di dimensione. Volevano evitare risultati fuorvianti da piccole variazioni che potrebbero essere solo errori di misurazione. L'obiettivo era scoprire quanto velocemente questi tumori raddoppiavano di dimensione, il che potrebbe dare un'idea di quanto fossero aggressivi.
Poi, hanno usato un modello di crescita specifico che rappresenta meglio come i tumori crescono nel tempo. Invece di assumere un tasso di crescita costante (che non è sempre realistico), hanno impiegato un modello che tiene conto del fatto che i tumori crescono più lentamente man mano che diventano più grandi.
Analisi dei Dati dei Pazienti
Il team di ricerca ha poi utilizzato i dati per capire quanto tempo ci vuole dall'inizio del cancro fino a quando viene rilevato per la prima volta dai medici. Sono riusciti a stimare che le lesioni ovariche ci mettono circa 21 mesi a mostrarsi, mentre quelle nell'omento ci mettono circa 18 mesi. Questo è molto più breve rispetto a stime che si basavano su metodi più semplici, che suggerivano periodi di tempo molto più lunghi.
È Tempo di Catturare il Cancro
Il team ha anche calcolato il tempo intercorso tra quando il tumore primario e eventuali tumori secondari iniziano a formarsi. Hanno scoperto che in alcuni casi, i tumori secondari potrebbero iniziare a crescere prima che i primari raggiungano livelli che sono rilevabili dai metodi di screening attuali. Questo mette in evidenza un problema significativo: anche quando i tumori vengono rilevati, potrebbe già essere troppo tardi per fare la differenza.
Nelle loro simulazioni di un gruppo più ampio di 10.000 pazienti, è diventato chiaro che solo circa il 67% dei pazienti potrebbe essere diagnosticato prima che il cancro si fosse già diffuso. I risultati suggeriscono che la finestra temporale per rilevare questi tumori è piuttosto limitata, il che significa che molti casi verranno persi con le pratiche di screening attuali.
Applicazioni Reali
I ricercatori erano ansiosi di sottolineare l'importanza dei loro risultati. Hanno messo in evidenza che catturare il cancro ovarico in anticipo è cruciale, ma potrebbe rivelarsi molto difficile con le attuali tecniche di screening. Sperano che il loro lavoro fornisca nuove intuizioni su come individuare questi tumori prima e migliorare le possibilità di un trattamento di successo.
Comprendere le Sfide
Mentre lo studio ha offerto qualche speranza, è venuto anche con diverse avvertenze. Dato il piccolo campione e i metodi specifici utilizzati, i risultati potrebbero non essere applicabili a tutte le donne con cancro ovarico. Inoltre, mentre gli scienziati hanno applicato modelli avanzati per stimare i tassi di crescita, hanno comunque affrontato sfide intrinseche nel lavorare con tumori a crescita rapida.
Il cancro è difficile; i tipi a crescita rapida spesso lasciano i ricercatori a cercare di raccogliere dati perché possono diffondersi così rapidamente. I ricercatori credono che più misurazioni nel tempo potrebbero migliorare l'accuratezza delle loro scoperte, ma questo richiederebbe un pool di pazienti più ampio e periodi di osservazione più lunghi.
Conclusione: Il Messaggio
In sintesi, i ricercatori stanno lavorando duramente per scoprire come si sviluppa e si diffonde il cancro ovarico, specialmente il tipo aggressivo HGSOC. Esaminando i dati dei pazienti e applicando modelli sofisticati, hanno scoperto informazioni preziose sui tassi di crescita dei tumori e le difficoltà che affrontano i metodi di screening attuali.
Come si suol dire, il tempismo è tutto, e nella battaglia contro il cancro ovarico, individuarlo in anticipo può fare la differenza. Ma con gli strumenti attuali, questo si sta rivelando un duro lavoro. Forse un giorno, i progressi nella tecnologia e nei metodi porteranno a una migliore rilevazione precoce e a risultati migliorati per le donne che affrontano questa diagnosi impegnativa. Fino ad allora, sensibilizzare e spingere per una migliore ricerca rimane fondamentale.
Fonte originale
Titolo: Growth kinetics of high-grade serous ovarian cancer using longitudinal clinical data - implications for early detection
Estratto: High-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the most lethal gynaecological cancer with patients routinely diagnosed at advanced stages with widespread disease. Evidence from screening trials indicates that early diagnosis may not reduce cancer-related deaths, possibly due to an underestimation of the true extent of the disease at screening. We aim to characterise the growth kinetics of HGSOC to understand why early detection has failed so far and under what conditions it might prove fruitful. We analysed a dataset of 597 patients with a confirmed HGSOC diagnosis, and identified 37 cases with serial CT scans. We calculated the growth rates of lesions in the ovaries/pelvis and the omentum and estimated the time to metastasis using a population-level Gompertz model. Finally, we simulated ultrasound and CA125 based screening in a virtual population of patients. Growing lesions in the ovaries and the omentum doubled in volume every 2.3 months and 2 months respectively. At both sites, smaller lesions grew faster than larger ones. The 12 cases with growing lesions in both disease sites had a median interval of 11.5 months between disease initiation and the onset of metastasis. Our simulations suggested that over 33% of patients would develop metastases before they could be screen detected. The remaining patients provided a median window of opportunity of only 4.7 months to detect the tumours before they metastasised. Our results suggest that HGSOC lesions have short time to metastasis intervals, preventing effective early detection using current screening approaches.
Autori: Bharath Narayanan, Thomas Buddenkote, Hayley Smith, Mitul Shah, Susan Freeman, David Hulse, Gabriel Funingana, Marie-Lyne Alcaraz, Mireia-Crispin Ortuzar, James Brenton, Paul Pharoah, Nora Pashayan
Ultimo aggiornamento: 2024-11-29 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.11.18.24317171
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.11.18.24317171.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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