Predicción del riesgo de carcinoma de células basales en sobrevivientes de cáncer infantil

Área de la Ciencia:

• En el campo de la oncología
• Epidemiología
• Estadísticas biológicas

Sus antecedentes:

• Los sobrevivientes de cáncer infantil tienen un mayor riesgo de carcinoma basocelular (BCC).
• Las directrices actuales de detección pueden no estratificar con precisión el riesgo de BCC en esta población.
• Es necesario desarrollar modelos precisos de predicción de riesgos específicos de la edad para el cribado específico.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar modelos específicos de edad para predecir el riesgo de CBC en sobrevivientes de cáncer infantil.
• Comparar el rendimiento de nuevos modelos de predicción con las directrices de cribado existentes.
• Proporcionar una herramienta para informar las recomendaciones de cribado personalizadas.

Principales métodos:

• Utilizó datos de 23,166 sobrevivientes de cinco años en el Estudio de Sobrevivientes de Cáncer Infantil (CCSS).
• Desarrollo de modelos estadísticos y de aprendizaje automático, incluido XGBoost, que incorporan predictores detallados del tratamiento del cáncer.
• Modelos validados externamente en 5,314 sobrevivientes de la cohorte de St Jude Lifetime (SJLIFE) y desempeño evaluado utilizando AUROC y AUPRC.

Principales resultados:

• La incidencia acumulada de BCC a los 50 años fue del 15% en CCSS y del 21% en SJLIFE.
• Los modelos XGBoost demostraron una fuerte discriminación (AUROC40y = 0,75, AUROC50y = 0,76) y precisión (AUPRC40y = 0,20, AUPRC50y = 0,52).
• Los nuevos modelos superaron las directrices actuales del Grupo de Oncología Infantil (COG), reclasificando proporciones significativas de sobrevivientes para el cribado estratificado por riesgo.

Conclusiones:

• Los modelos validados de predicción de riesgo de BCC para los sobrevivientes de cáncer infantil superan significativamente las pautas de práctica actuales.
• Los modelos desarrollados y la calculadora de riesgos en línea asociada pueden respaldar recomendaciones de detección personalizadas basadas en la evidencia.
• Estas herramientas pueden ayudar a optimizar la atención de seguimiento a largo plazo para los sobrevivientes de cáncer infantil, mejorando los resultados de salud.