Dati aggregati Verso cancro cervicale Cure

Marzo 28, 2016 Admin Salute 0 2
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Ogni anno, decine di migliaia di donne muoiono nell'UE da cancro cervicale, perché la malattia non viene individuata e trattata in una fase abbastanza precoce. Uno sforzo di ricerca europeo multidisciplinare in programma di cambiare la situazione.

La metà di tutti i 60.000 nuovi casi di cancro cervicale diagnosticati in Europa quest'anno si rivelerà incurabile e provocare la morte del paziente, e una percentuale analoga delle centinaia di migliaia di donne con diagnosi in tutto il mondo anche morire.

Per fare qualsiasi impatto su queste statistiche, i ricercatori medici avranno bisogno di enormi quantità di dati sulle vittime del cancro del collo dell'utero, il tipo di dati raccolti e analizzati in quella che i medici chiamano Association Studies.




Grazie al lavoro dello scienziato premio Nobel 2008 Harald zur Hausen, sappiamo che il cancro del collo dell'utero è causato dal virus del papilloma umano (HPV). Ma non tutte le donne infettate con il virus sviluppa la malattia, mentre alcuni di quelli che lo sviluppano rispondono al trattamento, e gli altri non lo fanno. C'è anche la complicazione che ci sono molte varianti di HPV, e non tutti di loro la causa del cancro.

Per cercare di capire queste discrepanze in diversi pazienti, e quali sono le cause alla radice, è necessario esaminare quante più informazioni possibili su come molti pazienti possibile per cercare di identificare i fattori comuni. Associazione Studi fare questo studiando i dati clinici da test ospedalieri, i dati di stile di vita come mangiare, fumare e abitudini sessuali e dati genetici. Essi confrontano anche i dati con quelli da pazienti sani non infettati dal virus.

Forgiatura collegamenti tra ospedali

Fino ad ora, questi test sono generalmente state intraprese nelle singole cliniche e centri medici in cui i ricercatori hanno avuto accesso solo ai dati relativi decine o forse centinaia di pazienti. L'UE-finanziato ASSIST progetto è stato istituito per creare legami tecnologici tra principali centri medici specializzati nella diagnosi e nel trattamento del cancro del collo dell'utero, per consentire loro di condividere i dati e, quindi, creare un repository di dati molto più grande.

Dice il coordinatore del progetto Pericle Mitkas del Centro per la Ricerca e la Tecnologia - Hellas, Informatica e Telematica Institute, Salonicco: "Quello che stiamo cercando di fare è quello di permettere ai ricercatori medici che lavorano negli ospedali specialistici e centri medici di utilizzare i dati degli altri, e combinare i dati in una piscina più grande con cui lavorare. "

Anche se questo può sembrare logico e semplice, in pratica non lo è. "Il problema è, ogni ospedale usa formati diversi, regole diverse per la memorizzazione dei dati, anche per esattamente le stesse prove. Anche all'interno di ospedali, ogni medico potrebbe avere il suo proprio modo di fare le cose", dice Mitkas.

La sfida è soprattutto un uno IT, ma richiede medici di varie discipline - ricercatori, microbiologi e genetisti ai diversi centri - ad accettare di adottare pratiche comuni per il sistema funzioni.

Accordarsi su una terminologia comune

"Forse il più grande successo del progetto fino ad oggi è stato quello di ottenere medici, biologi molecolari e scienziati informatici si siedono intorno a un tavolo e parlano tra loro, e, infine, la comprensione di ogni altro linguaggio tecnico", dice Mitkas.

Ci sono tre ospedali coinvolti nella fase iniziale del progetto, dalla Grecia, Germania e Belgio. Mitkas dice che è stato anche un successo per ottenere i medici di queste istituzioni ad accettare "una terminologia comune, un terreno comune, e una visione comune su come rappresentare i dati e accedervi."

Con questi accordi in atto, il team ha sviluppato una piattaforma software prototipo che assicura ai ricercatori ottengono i dati riportati di nuovo a loro in un formato simile e nel modo esatto in cui sono state richieste. "Facciamo questo rappresentazione semantica, il che significa che assegniamo un'interpretazione ad ogni valore per aiutare a capire il computer ciò che ogni valore si riferisce a", spiega Mitkas.

"Abbiamo anche facilitare l'interpretazione di valori soggettivi come 'ad alto rischio' e 'a basso rischio', 'casi gravi' e 'i casi non gravi', e utilizziamo le tecniche di inferenza che si basano su una serie di norme mediche fornite dai medici per raccontare la calcolatore che risultati sono più validi di altri. I risultati delle biopsie, per esempio, sono più conclusiva di risultati Pap e può indicare una fase di pre-cancro che Pap test non ha rivelato. "

Notevolmente ampliato pool di dati

Lavorare con i tre ospedali, la piattaforma prototipo ASSIST consente ora ai ricercatori di accedere a migliaia di registri dei pazienti ai ginecologia e ostetricia servizi delle tre ospedali, tra cui i risultati dei test annuali su tutte le donne, non solo quelli infetti.

"Abbiamo aggiungere funzionalità extra come andiamo avanti, ma almeno i medici ora hanno qualcosa su cui lavorare e valutare," afferma Mitkas.

Il progetto ha recentemente ospitato una conferenza in cui la piattaforma è stato introdotto ad alcuni dei principali specialisti del cancro della cervice da tutta Europa, ed erano così colpito che molti di loro hanno deciso di aggiungere i propri dati al pool ASSIST.

In futuro, il lavoro svolto in questo progetto può essere applicato ad altri tipi di tumore, con l'essere necessari solo alcuni aggiustamenti al software per far fronte a diversi set di dati, Mitkas suggerisce. E non vi è alcun motivo per cui la piattaforma non può essere utilizzato con altri tipi di malattie cardiovascolari, come, dice.

"Più in basso la linea, la comprensione del percorso della malattia e dei fattori che influenzano aiuterà i singoli medici a diagnosticare in precedenza, impediscono per dare indicazioni ai loro pazienti, e lo sviluppo di farmaci o procedure che curare la malattia. Ma ASSIST è soprattutto uno strumento per i ricercatori medici, ed i risultati della loro ricerca potranno beneficiare tutte le donne, "Mitkas conclude.

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