Come si calcola il rischio reale per il tumore al seno

Angela spero che ti senta un po' meglio e che questa notte tu riesca a riposare❤️,noi ci siamo☀️🌈❤️

Annina Fiduciaria
Mi fa piacere x nonno e Giò , passeranno insieme momenti speciali di certo 🥰🥰🥰
Io sto bene grazie,fra poco arrivano i controlli.... incrociamo le dita 🤞
Ti mando tanti fili colorati xchè ti passi presto il mal di testa 🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🌈🫂❤️

Si sta ponendo interrogativi su problemi del tutto ininfluenti su tutta la sua storia oncologica.

Bnotte rfs...un abbraccio a tutti

Come ho sempre ricordato non fate caso se questi aggiornamenti non sono sempre comprensibili.
Li pubblico come sempre per farvi comprendere di cosa si sta occupando la ricerca . Questi studi appena pubblicati a giugno.

Buonanotte gruppo ❤️

Tumore al seno: nicotinamide N-metiltransferasi promuove le metastasi

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37259596/


I ricercatori hanno scoperto un meccanismo cellulare che sembra supportare lo sviluppo di metastasi in una serie di tumori aggressivi.
In particolare gli autori hanno svelato un meccanismo di colonizzazione nel sottotipo basale aggressivo del cancro al seno che è guidato dall’enzima nicotinamide N-metiltransferasi (NNMT).
I risultati dello studio sono stati pubblicati dall’Embo Journal.
Gli scienziati hanno dimostrato che NNMT imprime un programma genetico basale nelle cellule tumorali, migliorandone la plasticità. Hanno osservato che l‘espressione di NNMT è associata a scarsi risultati clinici nei pazienti con carcinoma mammario.
Inoltre, l’ablazione di NNMT sopprime drasticamente la formazione di metastasi nei modelli murini preclinici.
L’esaurimento di NNMT si traduce in un overflow di metile che aumenta la trimetilazione dell’istone H3K9 (H3K9me3) e la metilazione del Dna presso i promotori di PR/SET Domain-5 (PRDM5) e i geni correlati alla matrice extracellulare. PRDM5 è emerso in questo studio come un gene pro-metastatico che agisce tramite l’induzione della trascrizione intrinseca delle cellule tumorali dei collageni. L’esaurimento di PRDM5 nelle cellule tumorali riduce la deposizione di COL1A1 e compromette la colonizzazione metastatica dei polmoni. Questi risultati rivelano un’attività critica dell’asse NNMT-PRDM5-COL1A1 per la plasticità e la metastasi delle cellule tumorali nel carcinoma mammario basale.
Fonte
EMBO J. 2023 Jun 1:e112559. doi: 10.15252/embj.2022112559.

Cancro al seno: AI vs modello clinico per previsione del rischio a 5 anni

In un ampio studio su migliaia di mammografie, gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) hanno superato il modello di rischio clinico standard per la previsione del rischio a cinque anni di cancro al seno.
I risultati dello studio sono stati pubblicati dalla rivista Radiology. Il rischio di cancro al seno di una donna viene in genere calcolato utilizzando modelli clinici come il modello di rischio BCSC (Breast Cancer Surveillance Consortium), che utilizza informazioni auto-riportate e altre informazioni sulla paziente, tra cui età, anamnesi familiare della malattia e densità del seno, per calcolare un punteggio di rischio. Nello studio retrospettivo gli autori hanno utilizzato dati associati a mammografie 2D di screening negative eseguite presso Kaiser Permanente Northern California nel 2016. Delle 324.009 donne sottoposte a screening nel 2016 che soddisfacevano i criteri di ammissibilità, una sottocoorte casuale di 13.628 donne è stata selezionata per l’analisi. I ricercatori hanno anche studiato le 4.584 pazienti del pool di ammissibilità a cui è stato diagnosticato un cancro entro cinque anni dalla mammografia originale del 2016. Tutte le donne sono state seguite fino al 2021.
I ricercatori hanno suddiviso il periodo di studio di cinque anni in tre periodi di tempo: rischio di cancro a intervalli o tumori incidenti diagnosticati tra 0 e 1 anno, futuro rischio di cancro o tumori incidenti diagnosticati da uno a cinque anni e il rischio di cancro o tumori incidenti diagnosticati tra 0 e 5 anni. Utilizzando le mammografie di screening del 2016, i punteggi di rischio per il cancro al seno nel periodo di cinque anni sono stati generati da cinque algoritmi di intelligenza artificiale, inclusi due algoritmi accademici utilizzati dai ricercatori e tre algoritmi disponibili in commercio. I punteggi di rischio sono stati quindi confrontati tra loro e con il punteggio di rischio clinico BCSC.
Alcuni degli algoritmi AI eccellevano nel predire quali pazienti fossero ad alto rischio di cancro a intervalli, che è spesso aggressivo e può richiedere una seconda lettura di mammografie, screening supplementari o imaging di follow-up a breve intervallo. Quando si valutano le donne con il più alto rischio del 10% come esempio, l’IA ha predetto fino al 28% dei tumori rispetto al 21% previsto dal BCSC. Anche gli algoritmi di intelligenza artificiale addestrati per orizzonti temporali brevi (fino a 3 mesi) sono stati in grado di prevedere il rischio futuro di cancro fino a cinque anni, nei casi in cui non era stato rilevato nessun cancro dallo screening mammografico. Gli autori sottolineano che, se usati in combinazione, i modelli di rischio AI e BCSC hanno ulteriormente migliorato la previsione del cancro.

Credit immagine: Radiological Society of North America
Radiology. 2023 Jun;307(5):e222733. doi: 10.1148/radiol.222733

Tumore al seno: valutazione degli esiti estetici post-operatori

In uno studio pubblicato dalla rivista JAMA Network, i ricercatori hanno valutato il panel di esperti e le modalità di valutazione computerizzata rispetto alle misure di esito riportate dal paziente (PROM) per quanto riguarda gli esiti estetici post-operatori.
Sono stati inclusi nell’analisi 10 studi osservazionali comprendenti 3.083 pazienti (età mediana [IQR], 59 [50-60] anni; follow-up mediano [intervallo], 39,0 [22,5-80,5] mesi). Gli esiti estetici post-operatori riportati sono stati valutati e omogeneizzati in 4 distinti gruppi di risposta Likert (eccellente, molto buono, soddisfacente e negativo). Nel complesso, le modalità panel e software hanno valutato gli esiti estetici post-operatori peggio rispetto alle misure di esito riportate dal paziente. Secondo gli autori sono necessarie la standardizzazione e l’integrazione del panel di esperti e degli strumenti software con PROM inclusivi dal punto di vista razziale, etnico e culturale, al fine di migliorare la valutazione clinica del percorso delle pazienti con tumore al seno.

JAMA Netw Open. 2023;6(6):e2316878. doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.16878

io ci sono

Ho appena sentito la nostra Nina74.
💪💪💪💪💪💪Intervento lungo, quindi è molto stanca. La morfina la fa dormire.
Con calma, quando starà meglio ci racconterà tutto 💗💗💗💗💗💗💗💗💗💗

Infatti

Vado a leggermi gli arretrati.
Intanto grazie dott. Salvo per i suoi aggiornamenti in campo medico.
Quando mi invia la mia scheda?

Ricordo le cose che riguardano gli altri.. di me niente 🤣😂🤣😂🤣😂

Questa me la segno. È bellissima!!