Previsão baseada em metabólitos séricos e teciduais de metástase de linfonodo sentinela no câncer de mama

O câncer de mama é o tumor maligno com maior morbimortalidade entre as mulheres em todo o mundo. O estadiamento preciso dos gânglios linfáticos axilares é fundamental para a avaliação metastática e decisões sobre as modalidades de tratamento em pacientes com câncer de mama. Entre os pacientes submetidos à biópsia do linfonodo sentinela, cerca de 70% dos pacientes tiveram resultado patológico negativo, ou seja, esses 70% dos pacientes receberam cirurgia desnecessária. Atualmente, o diagnóstico por imagem e patológico é a principal medida de metástase linfonodal no câncer de mama. No entanto, as limitações permaneceram. A inteligência artificial, incluindo algoritmos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina, surgiu como uma técnica possível, que pode fazer uma previsão mais precisa por meio da coleta, aprendizado e processamento baseados em máquinas de informações anteriores, especialmente em radiologia e diagnóstico baseado em patologia. Com a intensificação do conceito de medicina de precisão e o desenvolvimento de tecnologia não invasiva, pretendemos usar a tecnologia de inteligência artificial para desenvolver um modelo preditivo baseado em soro e tecido para diagnóstico de metástase de linfonodo sentinela combinado com informações de imagem e patológicas, fornecendo indicadores biológicos específicos, eficientes e não invasivos para o monitoramento e intervenção precoce de metástases linfonodais em pacientes com câncer de mama. Portanto, incluímos retrospectivamente amostras de soro de pacientes com câncer de mama inicial submetidos a biópsia de linfonodo sentinela, incluindo uma coorte de descoberta e uma coorte de modelagem. Os metabólitos foram detectados e rastreados na coorte de descoberta e, em seguida, como os metabólitos alvo para detecção direcionada na coorte de modelagem. Combinado com imagens pré-operatórias e informações patológicas, seria estabelecido um modelo de previsão de metástase de linfonodo sentinela de câncer de mama com base em metabólitos séricos. Posteriormente, pacientes multicêntricos com câncer de mama serão incluídos prospectivamente para verificar a precisão e a estabilidade de nosso modelo.