Development of a Nomogram Model Based on Contrast-Enhanced CT Histogram Analysis for Preoperative Prediction of Ki-67 Expression Status in Patients with Clear Cell Renal Cell Carcinoma

कैंसर कोई एक अकेली बीमारी नहीं है, बल्कि यह उन विकारों का एक संग्रह है जो इस बात से परिभाषित होते हैं कि कोशिकाएं कितनी तेज़ी से विभाजित होती हैं और वे कितनी आक्रामक रूप से फैलती हैं। गुर्दे (किडनी) में, कैंसर का सबसे सामान्य रूप 'क्लियर सेल रीनल सेल कार्सिनोमा' है, जो एक ऐसा ट्यूमर है जिसका व्यवहार रोगी से रोगी के अनुसार बहुत अधिक भिन्न हो सकता है। कुछ धीरे बढ़ते हैं और सीमित रहते हैं, जबकि अन्य तेज़ी से बढ़ने वाले और खतरनाक होते हैं। यह समझने के लिए कि कौन सा किस श्रेणी का है, डॉक्टर अक्सर ट्यूमर कोशिकाओं के भीतर एक विशिष्ट प्रोटीन देखते हैं जिसे Ki-67 कहा जाता है। यह प्रोटीन एक आणविक स्विच की तरह कार्य करता है जो केवल तभी चालू होता है जब कोई कोशिका सक्रिय रूप से विभाजन की तैयारी कर रही होती है। जितना अधिक Ki-67 मौजूद होगा, कोशिका की गतिविधि उतनी ही अधिक उन्मत्त होगी, और ट्यूमर के आक्रामक होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। हालाँकि, इस प्रोटीन की मात्रा का पता लगाने के लिए आमतौर पर ट्यूमर को निकालने के लिए सर्जरी और फिर सूक्ष्मदर्शी (माइक्रोस्कोप) के नीचे ऊतकों के विश्लेषण की आवश्यकता होती है। यह आक्रामक प्रक्रिया इसका अर्थ है कि डॉक्टर अक्सर ऑपरेशन होने के बाद ही ट्यूमर की वास्तविक प्रकृति जान पाते हैं।

लानझोउ यूनिवर्सिटी सेकंड हॉस्पिटल के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक ऐसा तरीका विकसित किया है जिससे मरीज के ऑपरेशन टेबल पर जाने से पहले ही इस छिपी हुई जानकारी पर नज़र डाली जा सके। मानक सीटी (CT) स्कैन का उपयोग करके, जो विस्तृत त्रि-आयामी एक्स-रे की तरह होते हैं, उन्होंने एक गणितीय उपकरण बनाया जो आश्चर्यजनक सटीकता के साथ Ki-67 गतिविधि के स्तर की भविष्यवाणी कर सकता है। इस अध्ययन में उन 213 रोगियों पर ध्यान केंद्रित किया गया जिनका इस प्रकार के किडनी कैंसर के लिए पहले ही ऑपरेशन हो चुका था। शोधकर्ताओं ने ऑपरेशन से पहले लिए गए सीटी चित्रों का अध्ययन किया और उन्हें सरल रक्त परीक्षण परिणामों और ट्यूमर के आकार के साथ जोड़ा। उन्होंने पाया कि स्कैन में दिखने वाला ट्यूमर का आंतरिक टेक्सचर (बनावट), कोशिकाओं के तेजी से बढ़ने के बारे में सुराग रखता है। इन दृश्य विवरणों को रोगी के ब्लड वर्क के साथ मिलाकर, उन्होंने एक ऐसा मार्गदर्शक बनाया जो डॉक्टरों को उपचार से पहले ही ट्यूमर की आक्रामकता का अनुमान लगाने में मदद करता है, जिससे पहला चीरा लगाने से पहले ही अधिक सूचित निर्णय लिए जा सकते हैं।

शोधकर्ताओं ने जनवरी 2022 से दिसंबर 2024 के बीच इलाज किए गए रोगियों से डेटा एकत्र करके शुरुआत की। उन्होंने समूह को दो सेटों में विभाजित किया: मॉडल बनाने के लिए एक बड़ा समूह और परीक्षण करने के लिए एक छोटा समूह। प्रत्येक रोगी के लिए, उन्होंने सीटी स्कैन का परीक्षण उन दो विशिष्ट क्षणों के दौरान किया जब कंट्रास्ट डाई गुर्दे के माध्यम से बह रही थी। उन्होंने रोगियों के रक्त परीक्षणों को भी देखा, विशेष रूप से मोनोसाइट्स (एक प्रकार की श्वेत रक्त कोशिका) की संख्या गिनी, और न्यूट्रोफिल तथा लिम्फोसाइट्स (दो अन्य प्रकार की प्रतिरक्षा कोशिकाएं) के बीच के अनुपात की गणना की। उन्होंने ट्यूमर के आकार को मापा और स्कैन पर ट्यूमर के भीतर ग्रे-स्केल पैटर्न का सावधानीपूर्वक विश्लेषण किया। यह पैटर्न विश्लेषण, जिसे हिस्टोग्राम विश्लेषण कहा जाता है, इस बात को देखता है कि ट्यूमर के भीतर हर छोटे पिक्सेल की चमक (ब्राइटनेस) कैसे वितरित है। केवल औसत चमक को देखने के बजाय, उन्होंने यह भी मापा कि वितरण कितना असमान या "स्क्यूड" (skewed) था, एक ऐसा विवरण जो ऊतक की संरचना में छिपे हुए बदलावों को प्रकट कर सकता है।

एक कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, टीम ने दर्जनों संभावित सुरागों में से उन चार को खोजने के लिए छानबीन की जो सबसे महत्वपूर्ण थे। उन्होंने पाया कि ट्यूमर का आकार, रोगी की मोनोसाइट संख्या, न्यूट्रोफिल और लिम्फोसाइट का अनुपात, और स्कैन पर ट्यूमर की चमक का विशिष्ट 'स्क्यूनेस' (skewness) सबसे मजबूत भविष्यवक्ता थे। इन चार कारकों को एक एकल विजुअल चार्ट में मिला दिया गया, जिसे 'नोमोग्राम' कहा जाता है। यह चार्ट डॉक्टर को रोगी के विशिष्ट नंबर डालने की अनुमति देता है और उच्च या निम्न Ki-67 अभिव्यक्ति की गणना की गई संभावना दिखाता है। जब उन्होंने इस टूल का परीक्षण उस समूह के रोगियों पर किया जिसका उपयोग इसे बनाने के लिए किया गया था, तो इसने 0.86 का AUC प्राप्त किया। जब उन्होंने सत्यापन के लिए उपयोग किए गए अलग समूह के रोगियों पर इसका परीक्षण किया, तो AUC लगभग 0.86 के समान उच्च स्तर पर बना रहा।

अध्ययन ने दिखाया कि यह संयुक्त दृष्टिकोण किसी भी अकेले कारक को देखने की तुलना में कहीं बेहतर था। उदाहरण के लिए, केवल ट्यूमर के आकार को देखना या केवल रक्त गणना को देखना एक विश्वसनीय भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त नहीं था। इसकी शक्ति संयोजन से आई। शोधकर्ताओं ने सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग करके यह भी जांचा कि उनके अनुमान वास्तविकता से कितनी अच्छी तरह मेल खाते हैं, और परिणामों ने दिखाया कि मॉडल द्वारा की गई भविष्यवाणी और सर्जरी के बाद पैथोलॉजी रिपोर्ट में पाए गए तथ्यों के बीच एक मजबूत सहमति थी। उन्होंने आगे प्रदर्शित किया कि इस टूल का उपयोग करना हर मरीज के साथ एक जैसा व्यवहार करने या जोखिम को पूरी तरह से अनदेखा करने की तुलना में बेहतर नैदानिक परिणाम प्रदान करेगा। मॉडल ने सफलतापूर्वक यह रेखांकित किया कि उच्च Ki-67 स्तर वाले ट्यूमर बड़े होते हैं, स्कैन पर उनका आंतरिक टेक्सचर अधिक असमान होता है, और वे रक्त में सूजन (इंफ्लेमेशन) के विशिष्ट पैटर्न से जुड़े होते हैं।

यद्यपि परिणाम उत्साहजनक हैं, शोधकर्ता सावधानीपूर्वक यह नोट करते हैं कि यह एक 'रिट्रोस्पेक्टिव' (पूर्वव्यापी) अध्ययन था, जिसका अर्थ है कि उन्होंने मरीजों का भविष्य में पीछा करने के बजाय पिछले डेटा का अध्ययन किया। डेटा एक ही अस्पताल से आया था, और यह विधि विशिष्ट प्रकार के सीटी स्कैन पर निर्भर करती है, जिसका अर्थ है कि इस टूल को अन्य सेटिंग्स और विभिन्न उपकरणों के साथ परीक्षण करने की आवश्यकता है ताकि यह सार्वभौमिक रूप से काम कर सके। इसके अतिरिक्त, अध्ययन ने यह ट्रैक नहीं किया कि उपचार के बाद मरीज कितने समय तक जीवित रहे, इसलिए लंबी अवधि के जीवित रहने की भविष्यवाणी करने की टूल की क्षमता अभी भी देखी जानी बाकी है। हालाँकि, यह कार्य गैर-आक्रामक चिकित्सा की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। एक मानक सीटी स्कैन और एक नियमित रक्त परीक्षण को ट्यूमर के जीव विज्ञान के झरोखे में बदलकर, यह मॉडल डॉक्टरों को लड़ाई शुरू होने से पहले ही दुश्मन को समझने का एक नया तरीका देता है, जो संभावित रूप से मरीजों को अनावश्यक प्रक्रियाओं से बचा सकता है या यह सुनिश्चित कर सकता है कि उन्हें शुरुआत से ही सही तीव्रता वाली देखभाल मिले।