Development of ureteroscopy-independent scoring systems for predicting muscle invasive upper tract urothelial carcinoma: A multicenter study
इस बहुकेंद्रित अध्ययन ने यूरेटरोस्कोपिक निष्कर्षों की आवश्यकता के बिना, पेशी-आक्रामक ऊपरी मूत्रमार्ग के यूरोथेलियल कार्सिनोमा की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए नियमित रूप से उपलब्ध पूर्वोपरative चरों का उपयोग करके साइट-विशिष्ट स्कोरिंग सिस्टम विकसित और मान्य किया है।
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कल्पना कीजिए कि आप एक जासूस हैं जो एक जटिल, घुमावदार प्लंबिंग सिस्टम के भीतर एक रहस्य सुलझाने की कोशिश कर रहे हैं। मानव शरीर में, यह प्रणाली मूत्र मार्ग (urinary tract) है, जो रक्त से अपशिष्ट को छानती है और उसे बाहर भेजती है। कभी-कभी, एक चालाक शरारती तत्व जिसे ट्यूमर कहा जाता है, इस प्रणाली के ऊपरी हिस्से में उग आता है, विशेष रूप से गुर्दे के ड्रेनेज बेसिन (रीनल पेल्विस) या मूत्राशय की ओर जाने वाली लंबी नली (यूरेटर) में। इस शरारती तत्व को अपर ट्रैक्ट यूरोथेलियल कार्सिनोमा (Upper Tract Urothelia Carcinoma) या संक्षेप में UTUC के रूप में जाना जाता है।
बड़ा रहस्य जो डॉक्टर सामना करते हैं, वह यह पता लगाना है कि इस शरारती तत्व ने कितनी गहराई तक पैठ बनाई है। क्या यह केवल सतह को खरोंच रहा है, या इसने इतनी गहराई तक खुदाई कर ली है कि यह मांसपेशी की परत तक पहुँच गया है? यह अंतर अत्यंत महत्वपूर्ण है क्योंकि यदि यह केवल सतह पर है, तो डॉक्टर गुर्दे को बचाने की कोशिश कर सकते हैं। लेकिन यदि इसने मांसपेशी को छू लिया है, तो समस्या को फैलने से रोकने के लिए सबसे सुरक्षित तरीका अक्सर पूरे गुर्दे और नली को हटा देना होता है। आमतौर पर, स्पष्ट उत्तर पाने के लिए, डॉक्टर तार पर लगे एक छोटे कैमरे (यूरेटेरोस्कोप) का उपयोग करके अंदर झाँकते हैं और एक नमूना लेते हैं। लेकिन कभी-कभी, उस कैमरे का उपयोग नहीं किया जाता, या दृश्य इतना धुंधला होता है कि पूरी कहानी समझ नहीं आती। इसलिए, चिकित्सा टीम को केवल उन सुरागों का उपयोग करके यह अनुमान लगाने की आवश्यकता होती है जो उनके पास पहले से ही डेस्क पर मौजूद हैं, जैसे कि रक्त परीक्षण, एक्स-रे और मूत्र के नमूने, बिना कैमरे के अंदर जाए।
यही वह काम है जिसे तोत्तोरी विश्वविद्यालय (Tottori University) के शोधकर्ताओं की एक टीम और उनके सहयोगियों ने करने का लक्ष्य रखा था। वे एक "सुराग-आधारित" स्कोरिंग सिस्टम बनाना चाहते थे—एक प्रकार की जासूसी चेकलिस्ट—जो बिना कैमरे के देखे यह भविष्यवाणी कर सके कि क्या UTUC ट्यूमर ने मांसपेशी की परत तक पहुँच बना ली है। उन्होंने 356 रोगियों के डेटा को एकत्र किया जिन्होंने पहले ही अपने गुर्दे और मूत्र नलियों को हटाने के लिए सर्जरी करवाई थी। रिकॉर्ड को पीछे मुड़कर देखते हुए, उन्होंने रोगियों के सर्जरी-पूर्व के सुरागों की तुलना उन वास्तविक निष्कर्षों से की जो सर्जनों को ऑपरेशन के बाद मिले थे।
शोधकर्ताओं ने पाया कि उत्तर हर हिस्से के लिए एक जैसा नहीं था। उन्होंने पाया कि यूरेटर (नली) में ट्यूमर के लिए, तीन विशिष्ट सुराग गहरे आक्रमण के सबसे मजबूत संकेतक थे: एक सकारात्मक मूत्र परीक्षण (यानी मूत्र में संदिग्ध कोशिकाएं मौजूद थीं), एक सूजा हुआ गुर्दा (हाइड्रोनेफ्रोसिस, जो तब होता है जब नली अवरुद्ध हो जाती है), और स्कैन में दिखने वाले ट्यूमर का आकार (क्लिनिकल टी स्टेज)। हालांकि, रीनल पेल्विस (गुर्दे के बेसिन) में ट्यूमर के लिए, सूजे हुए गुर्दे का सुराग ज्यादा मदद नहीं करता था; केवल सकारात्मक मूत्र परीक्षण और ट्यूमर का आकार ही मायने रखता था।
इन निष्कर्षों का उपयोग करते हुए, टीम ने दो अलग-अलग "जोखिम स्कोर" कैलकुलेटर बनाए। यूरेटर ट्यूमर के लिए, उन्होंने अंक आवंटित किए: सकारात्मक मूत्र परीक्षण के लिए 1 अंक, सूजे हुए गुर्दे के लिए 1 अंक, और स्कैन में ट्यूमर कितना बड़ा दिख रहा है इसके आधार पर 0 से 4 तक अंक। यदि किसी रोगी का कुल स्कोर 3 या उससे अधिक था, तो सिस्टम ने उच्च विश्वास के साथ (लगभग 85% संवेदनशीलता के साथ) भविष्यवाणी की कि ट्यूमर ने मांसपेशी को छू लिया है। रीनल पेल्विस ट्यूमर के लिए, कैलकुलेटर सरल था: सकारात्मक मूत्र परीक्षण के लिए 1 अंक और ट्यूमर के आकार के लिए अंक। 2 या उससे अधिक का स्कोर एक मांसपेशी-आक्रामक ट्यूमर का संकेत देता था, हालांकि यह भविष्यवाणी यूरेटर वाले संस्करण की तुलना में थोड़ी कम निश्चित थी।
अध्ययन बताता है कि ये सरल चेकलिस्ट डॉक्टरों को सर्जरी से पहले बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकती हैं, विशेष रूप से उन रोगियों के लिए जिन्होंने कैमरा प्रक्रिया नहीं करवाई है। यूरेटर मॉडल विशेष रूप रूप से सटीक था, जिसने अधिकांश मामलों में खतरे की सही पहचान की, जबकि रीनल पेल्विस मॉडल ठीक-ठाक था लेकिन पूर्ण नहीं था। लेखक सावधानीपूर्वक नोट करते हैं कि हालांकि ये उपकरण आशाजनक दिखते हैं, लेकिन ये एक नए मानचित्र की तरह हैं जिसे अभी तक अन्य खोजकर्ताओं द्वारा परखा नहीं गया है। इससे पहले कि डॉक्टर कीमोथेरेपी या लिम्फ नोड्स को हटाने जैसे बड़े उपचारों का निर्णय लेने के लिए इन स्कोर पर पूरी तरह भरोसा कर सकें, इन मॉडलों को विभिन्न समूहों के रोगियों पर परखा जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे हर जगह काम करते हैं। फिलहाल, वे समस्या की गहराई का अनुमान लगाने के लिए एक सहायक, कैमरा-मुक्त तरीका प्रदान करते हैं, जो नियमित प्री-ऑप डेटा को एक शक्तिशाली भविष्यवाणी उपकरण में बदल देता है।
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