La pubblicazione di dati aggiornati sull’efficacia della tecnologia EarlyCDT ha fornito nuove informazioni per l’identificazione dei noduli polmonari destinati a sviluppare carcinomi. L’articolo, in stampa sul Journal of Thoracic Oncology, dimostra l’importanza del saggio ematico EarlyCDT-Lung quando accostato nello specifico ad una metodica analitica come la Tomografia Computerizzata (TC), sempre più utilizzata e diffusa (ogni anno vengono identificati oltre 1,5 milioni d’individui, nei soli Stati Uniti, con noduli polmonari).
Visti gli elevati tassi di falsi positivi per l’identificazione dei noduli benigni della TC (fino al 96%), lo sviluppo di un saggio in grado di aiutare ad accertare il rischio associato ad un nodulo facilitando il medico nell’identificare un nodulo maligno, è di estrema utilità. Nell’articolo è spiegato come i ricercatori hanno effettuato le loro valutazioni servendosi di una corte di 1987 individui provvisti dell’autorizzazione Health Insurance Portability and Accountability Act; hanno revisionato i report patologici e dell’imaging di coloro in cui erano stati identificati dei noduli polmonari; quindi hanno verificato le funzioni del test ematico EarlyCDT-Lung facendo delle relazioni anche in base alle dimensioni del nodulo ed ai modelli di rischio basati sul nodulo. Sono così giunti alla conclusione che un saggio degli autoanticorpi positivo rispecchia un maggiore rischio di malignità nei noduli polmonari di 4-20 mm; più nello specifico, il saggio positivo è stato associato ad un rischio relativo di carcinoma polmonare superiore il doppio rispetto ad un saggio negativo. Infine l’utilizzo di un saggio ematico a supporto della TC come l’EarlyCDT-lung ha dimostrato un’elevata efficacia ed offerto una valida soluzione per i casi in cui i noduli sono troppo piccoli per altre metodiche d’analisi altrimenti poco efficaci (PET) o eccessivamente invasive/costose (biopsia).
12 ottobre 2016
Tomografia Computerizzata e tecnologia EarlyCDT nella caratterizzazione dei noduli polmonari
Brief Report: Autoantibody Signature Enhances the Positive Predictive Power of Computed Tomography and Nodule-based Risk Models for Detection of Lung Cancer
P.P. Massion, G.F. Healey, L.J. Peek, L. Fredericks, H.F. Sewell, A. Murray, J.F.R. Robertson
Journal of Thoracic Oncology, Sept 2016
http://www.jto.org/article/S1556-0864(16)30928-5/abstract