Risk factors analysis and prediction model establishment of lymph node metastasis in Rectal Cancer based on peripheral blood cell comprehensive score
यह अध्ययन मलाशय के कैंसर (रेक्टल कैंसर) में लिम्फ नोड मेटास्टेसिस के लिए स्वतंत्र जोखिम कारकों की पहचान करता है और विश्वसनीय पूर्व-ऑपरेटिव जोखिम स्तरीकरण को सक्षम करने तथा व्यक्तिगत नैदानिक निर्णय लेने में सहायता करने के लिए एक व्यापक परिधीय रक्त कोशिका स्कोर (पेरिफेरल ब्लड सेल स्कोर) को सम्मिलित करते हुए एक इष्टतम XGBoost-आधारित भविष्य कहनेवाला मॉडल स्थापित करता है।
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रेक्टल कैंसर एक गंभीर बीमारी है जहाँ बड़ी आंत के अंतिम हिस्से में असामान्य कोशिकाएं बढ़ने लगती हैं। डॉक्टरों के सामने सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक यह निर्धारित करना है कि क्या ये कैंसर कोशिकाएं पास की लिम्फ नोड्स (lymph nodes) तक फैल गई हैं, जो शरीर में छोटे फिल्टरिंग स्टेशनों के रूप में कार्य करती हैं। जब कैंसर इन नोड्स तक पहुँच जाता है, तो यह उपचार योजना को बदल देता है और अक्सर पूर्ण सुधार की संभावनाओं को कम कर देता है। वर्तमान में, डॉक्टर इस प्रसार को देखने के लिए एमआरआई (MRI) या सीटी (CT) जैसे इमेजिंग स्कैन पर निर्भर करते हैं, लेकिन ये उपकरण कभी-कभी उन बहुत छोटी कोशिकाओं के समूहों को भी नहीं देख पाते जो पहले ही स्थानांतरित हो चुके होते हैं। इस अनिश्चितता के कारण, शोधकर्ता लगातार सरल और अधिक विश्वसनीय तरीके खोजने में लगे रहते हैं जिससे सर्जरी शुरू होने से पहले ही यह अनुमान लगाया जा सके कि क्या कैंसर अपने मूल स्थान से आगे बढ़ चुका है।
चीन में शोधकर्ताओं की एक टीम ने रक्त की जांच करके इस समस्या के प्रति एक नया दृष्टिकोण अपनाया है। उन्होंने इस विचार पर ध्यान केंद्रित किया कि शरीर की प्रतिरक्षा प्रणाली और सूजन (inflammation) के प्रति प्रतिक्रिया, जब कैंसर फैल रहा होता है, तो रक्तप्रवाह में एक विशिष्ट पहचान छोड़ती है। मानक रक्त परीक्षणों को उन्नत कंप्यूटर विश्लेषण के साथ जोड़कर, उनका लक्ष्य एक ऐसा उपकरण बनाना था जो डॉक्टर को सर्जरी से पहले यह बता सके कि कितनी संभावना है कि रोगी का रेक्टल कैंसर पहले ही लिम्फ नोड्स तक पहुँच चुका है।
यह अध्ययन 500 रोगियों के विस्तृत मेडिकल रिकॉर्ड के साथ शुरू हुआ जिन्होंने रेक्टल कैंसर को सफलतापूर्वक हटाने के लिए सर्जरी करवाई थी। शोधकर्ताओं ने इन रोगियों को रोगविज्ञानी (pathologists) द्वारा सर्जरी के बाद पाए गए निष्कर्षों के आधार पर दो समूहों में विभाजित किया: वे जिनमें कैंसर लिम्फ नोड्स में फैल गया था और वे जिनमें नहीं फैला था। इसके बाद उन्होंने प्रत्येक व्यक्ति के लिए आयु, ट्यूमर के आकार और विभिन्न रक्त मार्करों सहित विस्तृत जानकारी की जांच की। इन रक्त मार्करों के बीच, उन्होंने एक नए स्कोरिंग सिस्टम पर विशेष ध्यान दिया जिसे उन्होंने 'पेरिफेरल ब्लड सेल कॉम्प्रिहेंसिव स्कोर' (peripheral blood cell comprehensive score) नाम दिया। यह स्कोर रक्त में विभिन्न कोशिकाओं के अनुपात, जैसे कि प्लेटलेट्स और लिम्फोसाइट्स के बीच संतुलन, या न्यूट्रोफिल और लिम्फोसाइट्स के बीच संतुलन को देखकर बनाया गया था। ये अनुपात शरीर की सूजन संबंधी प्रतिक्रिया की एक खिड़की के रूप में कार्य करते हैं, जो अक्सर तब बदल जाती है जब ट्यूमर आक्रामक होता है।
इस डेटा को समझने के लिए, शोधकर्ताओं ने केवल पारंपरिक सांख्यिकी पर भरोसा नहीं किया। इसके बजाय, उन्होंने आठ अलग-अलग प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया, जो कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जिन्हें सूचना के बड़े सेट में जटिल पैटर्न खोजने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्होंने इन प्रोग्रामों को अपने रोगी डेटा के एक बड़े हिस्से पर प्रशिक्षित किया और फिर शेष रोगियों पर इनका परीक्षण किया ताकि यह देखा जा सके कि कौन सा एल्गोरिदम लिम्फ नोड प्रसार की सबसे सटीक भविष्यवाणी कर सकता है। परिणामों की तुलना करने के बाद, उन्होंने पाया कि एक विशिष्ट एल्गोरिदम, जिसे 'एक्सट्रीम ग्रेडिएंट बूस्टिंग' (extreme gradient boosting) कहा जाता है, सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है। यह मॉडल उच्च सटीकता के साथ प्रसार के जोखिम की सही पहचान करने में सक्षम था, जिसने उनके द्वारा आजमाए गए अन्य सात तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया।
विश्लेषण से पांच प्रमुख कारक सामने आए जो स्वतंत्र रूप से यह भविष्यवाणी करते थे कि क्या कैंसर लिμφ नोड्स में फैल गया है। ये थे रोगी की आयु, ट्यूमर का अधिकतम व्यास, कार्सिनोएम्ब्रियोनिक एंटीजन (carcinoembryonic antigen) नामक प्रोटीन का प्रीऑपरेटिव स्तर, स्कैन पर देखी गई ट्यूमर आक्रमण की अवस्था, और नया पेरिफेरल ब्लड सेल स्कोर। कंप्यूटर मॉडल ने निर्धारित किया कि बड़े ट्यूमर, अधिक आयु, प्रोटीन का उच्च स्तर, आंत की दीवार में गहरा आक्रमण और उच्च रक्त कोशिका स्कोर, मेटास्टेसिस (metastasis) की संभावना को बढ़ाते हैं। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि ट्यूमर का आकार सबसे महत्वपूर्ण कारक था, जिसके ठीक बाद प्रोटीन का स्तर और रोगी की आयु का स्थान था।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि ये निष्कर्ष एक वास्तविक अस्पताल सेटिंग में उपयोगी हों, टीम ने अपने जटिल कंप्यूटर मॉडल को दो सरल उपकरणों में अनुवादित किया। सबसे पहले, उन्होंने एक क्लिनिकल स्कोरिंग सिस्टम बनाया जहाँ एक डॉक्टर पांच प्रमुख कारकों के आधार पर अंक जोड़कर रोगी के जोखिम का निम्न, मध्यम या उच्च स्तर का त्वरित अनुमान लगा सकता है। दूसरा, उन्होंने एक ऑनलाइन कैलकुलेटर बनाया जो चिकित्सा पेशेवरों को रोगी के विशिष्ट डेटा को दर्ज करने और तत्काल, व्यक्तिगत संभावना प्राप्त करने की अनुमति देता है। यह उपकरण बिना किसी विशेष सॉफ्टवेयर के उपयोग में आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उन्नत विश्लेषण रोजमर्रा के निर्णय लेने के लिए सुलभ हो जाता है।
शोधकर्ताओं ने सावधानीपूर्वक यह उल्लेख किया है कि हालांकि उनके मॉडल ने मजबूत क्षमता दिखाई है, लेकिन इसे एक एकल अस्पताल के डेटा से विकसित किया गया है और इसकी विश्वसनीयता की पुष्टि करने के लिए बड़े, विविध समूहों के लोगों में और अधिक परीक्षण की आवश्यकता है। उन्होंने यह भी स्वीकार किया कि कुछ कारक, जैसे कि रोगी का धूम्रपान का इतिहास, उनके अध्ययन में कैंसर प्रसार के साथ अपेक्षित संबंध नहीं दिखा, जो यह सुझाव देता है कि सभी चरों (variables) को समझने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है। हालांकि, मुख्य निष्कर्ष स्पष्ट है: एक साधारण रक्त स्कोर को मानक नैदानिक डेटा और आधुनिक कंप्यूटर विश्लेषण के साथ जोड़कर, कैंसर के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाया जा सकता है। यह दृष्टिकोण अधिक व्यक्तिगत उपचार योजनाओं की ओर एक संभावित मार्ग प्रदान करता है, जिससे डॉक्टरों को ऑपरेशन थिएटर में प्रवेश करने से पहले ही प्रत्येक रोगी के लिए सर्वोत्तम कार्रवाई का निर्णय लेने में मदद मिलती है।
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