En Rutgers-ledd studie på män och kvinnor med godartad njurcancer kan ge forskare tillgång till ovärderlig information för mer exakta och fullständiga uppskattningar av hur länge sjukdomen varar i genomsnitt, säger forskarna.
I en artikel publicerad i Nature Communications använde ett Rutgers-lett team från laboratorier runt om i landet ett komplext verktyg som kallas artificiell intelligens för att identifiera tre distinkta grupper av män och kvinnor med låg risk för njurcancer. Det gjorde detta genom att jämföra frekvensen av njurcancer bland nästan 1 300 patienter i PIPC-registret (Prospective Infarction Prevention and Control Trial), ett pågående rikstäckande cancerregister för över 15 000 personer.
“Njurcancer är den vanligaste orsaken till cancerrelaterad död bland män och kvinnor i USA”, säger seniorförfattare K. Craig Kent, professor i biomedicinsk datavetenskap och chef för Rutgers Cancer Institute’s Robert Wood Johnson Foundation Center for Precision Medicine. “Vi ville utvidga dessa siffror till män och kvinnor som är i hög risk och kan vara av värde för forskare. Det slutliga fokuset för detta projekt är en bättre förståelse av orsakerna till njurcancer över alla, familjetyper och lågrisk njurcancerpresentationer.
Gruppen på mer än 1 300 patienter definierades systematiskt som att en patient har cancer under första halvåret, endast under andra eller tredje trimestern av diagnosen, och med primära tumörer, eller njurcancer med ultrahög grad glomerulär filtreringshastighet (UGR) sjukdom, eller ungefär en av fyra patienter var cancer i fjärde eller femte trimestern. UGR leukemi omfattar nästan 80% av alla njurcancer. Detta är 40% vanligare hos patienter med AIDS och 20% vanligare hos dem med icke-AIDS.
“Det ger oss en unik resurs och gör det möjligt för oss att lära oss mer om grundläggande skillnader i förebyggande och behandling av njurcancer hos män och kvinnor”, säger seniorförfattare David H. Salvador, MD, PhD, chef för Rutgers Children’s Health Program och professor i avdelningen för pediatrisk hematologi-onkologi och klinisk bildvetenskap. “Enligt våra uppskattningar, baserat på de data vi samlar in, verkade livslängden hos dessa patienter vara cirka 4-9 år under alla pre- och inte feldiagnostiserade faktorer.”