Phân loại những bệnh nhân có nguy cơ ung thư tuyến tiền liệt dựa vào tPSA và fPSA bằng phương pháp máy vector hỗ trợ

PHÂN LOẠI NHỮNG BỆNH NHÂN CÓ NGUY CƠ UNG THƯ TUYẾN TIỀN LIỆT DỰA VÀO tPSA VÀ fPSA BẰNG PHƯƠNG PHÁP MÁY VECTOR HỖ TRỢ SVM Nguyễn Thị Hồng Nhung, Vũ Trần Minh Khương, Vũ Quang Huy, Phạm T

PHÂN LOẠI NHỮNG BỆNH NHÂN CÓ NGUY

CƠ UNG THƯ TUYẾN TIỀN LIỆT DỰA VÀO tPSA VÀ fPSA BẰNG PHƯƠNG PHÁP MÁY

VECTOR HỖ TRỢ (SVM)

Nguyễn Thị Hồng Nhung, Vũ Trần Minh Khương, Vũ Quang Huy, Phạm Thế Bảo

Hiện nay, việc xác định những bệnh nhân có nguy cơ mắc ung thư TTL : xét nghiệm PSA và DRE

 Xét nghiệm PSA truyền thống (đo nồng độ tPSA trong

huyết thanh)

tPSA >4ng/ml tPSA <4ng/ml

Sinh thiết (-): Dương giả Sinh thiết (+): âm giả

Độ nhạy thấp Độ đặc hiệu thấp

Một số cải tiến nhằm nâng cao độ nhạy, độ đặc hiệu của xét nghiệm PSA:

 Nồng độ PSA theo tuổi

 Tỷ trọng PSA: nồng độ PSA với thể tích TTL

 Tốc độ PSA: nồng độ PSA theo thời gian

• Dạng đồng phân PSA (fPSA, cPSA, proPSA,

BPSA) - Tỷ lệ fPSA/ tPSA % (pfPSA)

Mục tiêu của nghiên cứu này:

Thiết kế hệ thống có thể dự đoán bệnh nhân mắc ung thư TTL dựa trên sự phối hợp các thông số tuổi, tPSA, fPSA và thể tích TTL bằng sự phối hợp phương pháp máy vector hỗ trợ SVM

Cải thiện độ nhạy nhưng vẫn giữ được độ đặc hiệu hợp lý

Đối tượng nghiên cứu

 Nhóm đến khám sức khỏe: đo hàm lượng tPSA, fPSA (n= 776)

bình thường

 Nhóm có triệu chứng rối loạn tiểu tiện hay có tiền căn gia đình

ung thư TTL: đo hàm lượng tPSA, fPSA , DRE, siêu âm Tiến hành

ST nếu có một trong 3 đặc điểm sau:

- DRE bất thường hoặc

- PSA >10 ng/ml hoặc

- 4 < tPSA(ng/ml) ≤ 10 và tỷ lệ fPSA/tPSA(%) ≤ 15%

Kết quả ST

Nhóm bệnh nhân tăng sản lành tính TTL (BPH) (n=273)

Nhóm bệnh nhân ung thư TTL (n=61)

Xét nghiệm định lượng tPSA, fPSA bằng kỹ thuật miễn dịch hóa

phát quang dùng vi hạt (CMIA) – ARCHITECT Total PSA và

ARCHITECT Free PSA trên hệ thống miễn dịch tự động Architect Ci8200

 Xét nghiệm định lượng tPSA, fPSA

 Sinh thiết TTL và xét nghiệm mô bệnh học

Các trường hợp có giá trị tPSA, fPSA nằm trong vùng nghi ngờ được làm sinh thiết nhằm phát hiện hoặc loại trừ ung thư TTL

 Phương pháp xử lý và phân tích số liệu

Nguyên tắc của xác suất thống kê áp dụng trong y học bằng phần mềm R

+ Phép kiểm ANOVA và t test được dùng để kiểm định sự khác biệt giữa các trung bình của tuổi, thể tích,

sự phân bố nồng độ tPSA, %fPSA giữa các nhóm nghiên cứu

+ Hệ số tương quan Pearson được dùng để xác định mối tương quan giữa tPSA, %PSA với tuổi, thể tích TTL và thang điểm Gleason

+ Sự khác biệt được coi là có ý nghĩa thống kê nếu p<0,05

 Phương pháp xử lý và phân tích số liệu (tt)

+ Xác định diện tích dưới đường cong ROC (AUC) nhằm xác định và so sánh giá trị của tPSA và fPSA/tPSA (%) trong chẩn đoán ung thư TTL

+ Trên đường cong ROC, xác định các điểm cắt tPSA hoặc

%fPSA theo nguyên tắc chọn điểm cắt sát với góc bên trái của đồ thị và có độ nhạy và độ đặc hiệu cao nhất

+ Sử dụng phần mềm R và package “Tree” để xây dựng

“cây quyết định” nhằm đưa ra quyết định lâm sàng đúng đắn cho chẩn đoán ung thư TTL

 Phương pháp máy học vector hỗ trợ (SVM)

- Phân loại lần 1: phân biệt được nhóm bình thường và nhóm có bệnh TTL (gồm BPH và ung thư TTL) với 4 biến

số (x) : tuổi, nồng độ fPSA (ng/ml), nồng độ tPSA (ng/ml),

tỷ lệ fPSA/tPSA (%)

Nếu f1 > 0: có bệnh Nếu f1 < 0: bình thường

(2.8)

- Phân loại lần 2:

Nếu f2 > 0: sinh thiết vì nghi ung thư Nếu f2 < 0: Tăng sản lành tính BPH

(2.9)

Để phân biệt được bệnh BPH và ung thư TTL, chúng tôi

sử dụng hàm (2.9) với 5 biến số (x) : tuổi, nồng độ fPSA (ng/ml), nồng độ tPSA (ng/ml), tỷ lệ fPSA/tPSA (%),

Tóm tắt các bước dẫn đến xây dựng hệ thống nhận diện bệnh nhân có nguy cơ mắc ung thư TTL.

Phối hợp fPSA ở các ngưỡng giá trị tPSA <4ng/ml,

tPSA= 4ng/ml, tPSA>4ng/ml

- Xem xét ứng dụng SVM

Độ nhạy: 85,2%,

Độ đặc hiệu: 68,1%

 Độ nhạy và độ đặc hiệu trong việc phát hiện ung thư TTL theo thực

tế và theo nghiên cứu

Sơ đồ phát hiện ung thư TTL

theo nghiên cứu

Độ nhạy: 85,2%,

Độ đặc hiệu: 88,3%

Tỷ lệ ung thư bị bỏ sót: 14,8%

Ứng dụng SVM

Độ nhạy: 95,1%,

Độ đặc hiệu: 84,6%

Tỷ lệ ung thư bị bỏ sót:4,9%

Xây dựng chương trình phát hiện ung thư tuyến tiền liệt

“Prostate Cancer Predictor”