Введение 3
Постановка задачи 5
Глава 1. Дискриминантный анализ и сфера его использования 6
Глава 2. Дискриминантный анализ иммунных статусов онкобольных 14
Заключение 20
Список литературы 21
Приложение 22
В настоящее время медицина в своих исследованиях стала все чаще обращаться к достижениям математических наук, с помощью которых изучаются многообразные связи основных клинических параметров и их комбинаций.
Статистическое моделирование основных жизненных функций в норме и в патологии имеет большое теоретическое и практическое значение. Оно позволяет объяснить сущность патологического процесса, выявить взаимосвязи между клиническими, инструментальными и лабораторными показателями, а также правильно оценить прогноз заболевания и разработать эффективные лечебно-профилактические мероприятия.
Как правило в медицине используют качественную оценку результатов лечения, которая может быть положительной либо отрицательной. Но не всегда возможно адекватно сравнить результаты клинических исследований новых препаратов.
Например, в онкологии разработана клиническая классификация степени ответа опухоли, которая основана на изменении линейных размеров новообразования, чаще определяемых лучевыми методами исследования. Сама классификация была принята Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) в 1981 году, однако в 2000 году она была пересмотрена и представлена как критерий оценки ответа солидных опухолей, в которой стали использовать двухмерные измерения вместо трехмерных и уменьшили количество измеряемых очагов.
Критерии оценки ответа опухолей на лечение (response evaluation criteria in solid tumors — RECIST) разработаны Европейской организацией по исследованию и лечению рака (European Organisation for Research and Treatment of Cancer — EORTC), Национальным институтом злокачественных новообразований США (National Cancer Institute — NCI), а также Национальным онкологическим институтом Канады (National Cancer Institute of Canada) и впервые внедрены в практику в 2000 году. В настоящее время актуальной является вторая редакция — RECIST 1.1, выпущенная в 2009 году, которая отличается от первоначальных версий как граничными значениями, так и количественными показателями. В то же время увеличилось и количество оцениваемых параметров, их значимость. Игнорирование формальных признаков неэффективности по критериям RECIST позволило продолжить эффективное лечение у ряда пациентов с формальным прогрессированием (псевдо-прогрессирование). Это наиболее стандартизированный и практически удобный метод для оценки ответа и прогрессирования в разделе лечения солидных опухолей.
Адаптация критериев RECIST является новым шагом на пути к оптимизации подхода к оценке эффективности лечения пациентов при иммунотерапии. Существенно сократилось число случаев раннего и необоснованного прекращения лечения пациентов современными препаратами при правильной оценке эффективности им-мунотерапевтических препаратов и при смене режимов терапии на менее эффективную и более токсичную программу химиотерапии. Но следует понимать, что широкое применение отграничено отсутствием адаптационного коммерческого программного обеспечения. С другой стороны, критерий RECIST уже входит в практику ряда медицинских учреждений, что дает возможность надеяться на положительные перспективы в клинической онкологии.
Постановка задачи
Цель данного исследования заключается в анализе статистически важных данных среди различных показателей иммунного статуса у больных онкологическими заболеваниями, а также поиск коэффициентов позволяющих оценивать дальнейшее состояние у больных данным заболеванием на основании дискриминантного анализа.
Система иммунитета играет важнейшую роль в сохранении генетической целостности организма. За последние годы стала ясна сложность ее структуры. Вместе с тем значение иммунитета при различных заболеваниях, в том числе онкологической патологии приобретает практическое значение.
Последние годы отмечается рост интереса к иммунотерапии зло-качественных опухолей благодаря новым достижениям в этой области медицины. Основной принцип иммунотерапии онкологических заболеваний состоит в том, что, как и при любых других заболеваниях, активизировать собственные защитные ресурсы организма и направить их на борьбу с опухолью. Широкое применение иммунотерапия получила при лечении меланомы кожи.
Сложность системы иммунитета потребовала привлечение различных математических подходов - статистических, матмоделирования и пр. Распространенность этих исследований настолько широка, что в настоящее время предполагается введение термина «математическая иммунология».
При иммунном ответе организма на патогенное воздействие большое значение имеют показатели иммунного статуса. Представленная модель описывает реакцию пациента на новые способы лечения онкологических заболеваний.
Вместе с тем, не вполне ясны вопросы применения различных математических подходов. Это может быть связано, в том числе, с нерешенностью определенных аспектов математических методов. В данном исследовании продемонстрирована недостаточность дискриминантного анализа при изучении системы иммунитета у онкологических больных. Кратко дана оценка причины этого и возможность улучшения результатов.
