读下一步'重大飞跃'：测试减少了胰腺的不必要的手术
使用分子和临床标记以及机器学习的实验室测试可能有助于改善管理胰腺囊肿根据发表的数据，减少了不必要的手术科学翻译医学。
其中一个研究作者，Christopher L. Wolfgang，MD，PHD，在Johns Hopkins大学的Sol Goldman胰腺癌研究中心表示，胰腺囊肿为治疗呈现了一个根本的问题，因为大多数人永远不会实际对癌症进展，但难以在低风险和高风险之间辨别。
“我们目前没有考验以区分低风险病变的高风险病变，”沃尔夫冈在电话会议期间表示。“换句话说，我们没有准确的方法，可靠地告诉我们是否立即用手术与进一步护理的囊囊囊肿。”
这使更多患者暴露于治疗的风险，包括辐射和程序并发症。然而，Wolfgang表示，将分子分析与常规临床和影像学特征结合的新测试 - 被称为Compyst - 可能是胰腺囊肿管理中的“重大飞跃”。
研究人员使用Compyst将862个胰腺囊肿分为三组;囊肿没有潜力转动癌症，粘蛋白的囊肿，癌症进展的风险小，以及囊肿高可能性为了进展到癌症。根据每个囊肿落入哪个类别，研究人员可以确定患者是否需要监测，定期监测或立即手术。
调查人员发现，目前的临床实践仅正确鉴定了19％的良性囊肿患者，而COMPODST鉴定了60％。在应监测的患者中，COMPCYST鉴定了49％，而目前的临床实践为34％。
研究人员认为，Compcyst可以帮助预防至少60％的患者中包含的患者的不必要的手术。
Bert Vogelstein，MD据他军校霍普金斯金梅尔癌症中心Ludwig中心肿瘤科学教授和联合主任，他们的研究表明，他们的学习表明，人工智能可以帮助弥合实验室结果与临床判断之间的差距，以益处患者护理。
“许多遗传测试中有一种感觉，就像本文所述的那样，最终会替代临床判决，”他在电话会议上说。“我们不相信这是真的。我们认为这样的测试将通知而不是取代临床判断。“-B.Y亚历克斯年轻人
披露：Vogelstein报告是Cage，Eisai-Morphotek，Neophore，Nexus（Camden Partners）和Sysmex-antics的科学咨询委员会的成员。他也是个人基因组诊断和豚没有的创始人。Wolfgang报告没有相关的财务披露。请参阅所有其他提交人的相关财务披露的完整研究。