PHÂN LOẠI NHỮNG BỆNH NHÂN CÓ NGUY CƠ UNG THƯ TUYẾN TIỀN LIỆT DỰA VÀO tPSA VÀ fPSA BẰNG PHƯƠNG PHÁP MÁY VECTOR HỖ TRỢ (SVM) Nguyễn Thị Hồng Nhung, Vũ Trần Minh Khương, Vũ Quang Huy, Phạm Thế Bảo Hiện nay, việc xác định bệnh nhân có nguy mắc ung thư TTL : xét nghiệm PSA DRE  Xét nghiệm PSA truyền thống (đo nồng độ tPSA huyết thanh) tPSA >4ng/ml Nghi ngờ Sinh thiết (-): Dương giả Độ nhạy thấp tPSA 10 ng/ml - < tPSA(ng/ml) ≤ 10 tỷ lệ fPSA/tPSA(%) ≤ 15% Nhóm bệnh nhân tăng sản lành tính TTL (BPH) Kết ST (n=273) Nhóm bệnh nhân ung thư TTL (n=61)  Xét nghiệm định lượng tPSA, fPSA Xét nghiệm định lượng tPSA, fPSA kỹ thuật miễn dịch hóa phát quang dùng vi hạt (CMIA) – ARCHITECT Total PSA ARCHITECT Free PSA hệ thống miễn dịch tự động Architect Ci8200  Sinh thiết TTL xét nghiệm mô bệnh học Các trường hợp có giá trị tPSA, fPSA nằm vùng nghi ngờ làm sinh thiết nhằm phát loại trừ ung thư TTL  Phương pháp xử lý phân tích số liệu Nguyên tắc xác suất thống kê áp dụng y học phần mềm R + Phép kiểm ANOVA t test dùng để kiểm định khác biệt trung bình tuổi, thể tích, phân bố nồng độ tPSA, %fPSA nhóm nghiên cứu + Hệ số tương quan Pearson dùng để xác định mối tương quan tPSA, %PSA với tuổi, thể tích TTL thang điểm Gleason + Sự khác biệt coi có ý nghĩa thống kê p 0: có bệnh Nếu f1 < 0: bình thường - Phân loại lần 2: Để phân biệt bệnh BPH ung thư TTL, sử dụng hàm (2.9) với biến số (x) : tuổi, nồng độ fPSA (ng/ml), nồng độ tPSA (ng/ml), tỷ lệ fPSA/tPSA (%), (2.9) Nếu f2 > 0: sinh thiết nghi ung thư Nếu f2 < 0: Tăng sản lành tính BPH Tóm tắt bước dẫn đến xây dựng hệ thống nhận diện bệnh nhân có nguy mắc ung thư TTL - - Phối hợp fPSA ngưỡng giá trị tPSA 4ng/ml - Xem xét ứng dụng SVM  Độ nhạy độ đặc hiệu việc phát ung thư TTL theo thực tế theo nghiên cứu Độ nhạy: 85,2%, Độ nhạy: 85,2%, Độ đặc hiệu: 88,3% Độ đặc hiệu: 68,1% Tỷ lệ ung thư bị bỏ sót: 14,8% Sơ đồ phát ung thư TTL theo thực tế Sơ đồ phát ung thư TTL theo nghiên cứu Ứng dụng SVM Độ nhạy: 95,1%, Độ đặc hiệu: 84,6% Tỷ lệ ung thư bị bỏ sót:4,9% Xây dựng chương trình phát ung thư tuyến tiền liệt “Prostate Cancer Predictor” ... chẩn đoán ung thư TTL  Phương pháp máy học vector hỗ trợ (SVM) - Phân loại lần 1: phân biệt nhóm bình thư ng nhóm có bệnh TTL (gồm BPH ung thư TTL) với biến số (x) : tuổi, nồng độ fPSA (ng/ml),... hay có tiền gia đình ung thư TTL: đo hàm lượng tPSA, fPSA , DRE, siêu âm Tiến hành ST có đặc điểm sau: - DRE bất thư ng - PSA >10 ng/ml - < tPSA( ng/ml) ≤ 10 tỷ lệ fPSA /tPSA( %) ≤ 15% Nhóm bệnh nhân. .. độ tPSA (ng/ml), tỷ lệ fPSA /tPSA (%) (2.8) Nếu f1 > 0: có bệnh Nếu f1 < 0: bình thư ng - Phân loại lần 2: Để phân biệt bệnh BPH ung thư TTL, sử dụng hàm (2.9) với biến số (x) : tuổi, nồng độ fPSA