Desenvolvimento de uma nova ferramenta matemática para o diagnóstico precoce do câncer colorretal e seu possível uso na triagem em massa

Antonio Battista, Rosa Alessia Battista, Federica Battista, Luigi Cinquanta,
Gerardo Iovane, Michele Corbisieri e Angelo Suozzo

Resumo
O objetivo do estudo é modelar uma nova ferramenta matemática eficaz no diagnóstico de
câncer colorretal e útil como um teste de triagem em massa. Este trabalho registrou 345 indivíduos de
Janeiro de 2011 a janeiro de 2013, em 4 departamentos cirúrgicos italianos: 97 (27,4%) do total
eram controles saudáveis (classe 0), enquanto 248 (72,6%) pacientes foram afetados por câncer colorretal.
Os pacientes com câncer foram divididos em quatro classes, de acordo com a classificação de estadiamento TNM:
74 (20,9%) pacientes estágio I (classe 1); 61 (17,2) pacientes estágio II (classe 2); 76 (21,5%) pacientes
estágio III (classe 3); 37 (10,5%) estágio IV (classe 4).
Amostras de sangue foram coletadas após 24 horas da admissão hospitalar e 17 exames bioquímicos
parâmetros (CEA, ceruloplasmina, haptoglobina, transferrina, TPA, CA 19.9, CA 72.4, PCR,
Ca 50, Complemento C4, CA 125, Alfa-1-antitripsina, alfa-2-Macroglobulina, Ferritina, RBP,
alfa-1-glicoproteína ácida, complemento C3) foram analisadas estatisticamente em conjunto com as
estadiamento clínico e patológico da doença (avaliação pré e pós-operatória, respectivamente).
A avaliação e a comparação foram feitas entre dois grupos: controles saudáveis e o total de
de pacientes afetados.
Usando os dados coletados, foi desenvolvido um modelo matemático (modelo neural artificial).
ANN), permitindo a distribuição de câncer colorretal e controles (aparentemente em
boa saúde) dos pacientes nos dois grupos. Isso levou à definição de um índice (índice B)
que, simplesmente analisando os valores combinados dos 17 parâmetros bioquímicos, decide sobre
o status de saúde ou doença do paciente. O uso do índice B, com um
com base em valores reais, permite o diagnóstico de câncer colorretal com precisão de 80,078%,
probabilidade de falso positivo (FP) = 0,333, probabilidade de falso negativo (FN) = 0,102, a 0,898
sensibilidade e especificidade de 0,667. Entretanto, ao usar o índice B com uma rede neural baseada em
a implementação de valores de realidade estendida nossa análise atinge uma precisão de 91,11%
no diagnóstico de câncer colorretal, com probabilidade de falso positivo (FP) = 0,472, probabilidade de
falsos negativos (FN) = 0,03%, uma sensibilidade de 0,9997 e uma especificidade de 0,7642. Os resultados sugerem uma
papel promissor para o índice B na triagem em massa do câncer colorretal com um método facilmente disponível e de baixo custo
teste econômico e não invasivo.