Тем временем все закончилось победой на секции🏆
Давно такого не было со времен олимпиад.
Это был действительно важный опыт выступления на английском языке, который необходим каждому клиницисту. Умение представить свое наблюдение и поделиться мнением на международную аудиторию значительно расширяет возможности.
Спасибо моим руководителям за возможность проявить свои навыки!
Со своей скромной позиции могу сказать, что онкогематология - отдельный мир, где приобретение каждого нового знания сопровождается огромным количеством новых вопросов.
Давно такого не было со времен олимпиад.
Это был действительно важный опыт выступления на английском языке, который необходим каждому клиницисту. Умение представить свое наблюдение и поделиться мнением на международную аудиторию значительно расширяет возможности.
Спасибо моим руководителям за возможность проявить свои навыки!
Со своей скромной позиции могу сказать, что онкогематология - отдельный мир, где приобретение каждого нового знания сопровождается огромным количеством новых вопросов.
❤60🔥19👏12
Врываюсь в вечер выходного дня с интересной штукой!
Нашел тут еще одну нейросетку короче…
Посмотрим, что в ней интересного.
Consensus — один из самых мощных инструментов для врача, который работает с научной литературой.
Это по сути еще один агрегатор умного поиска статей… но не только.
Это инструмент, который помогает быстро понять, что говорит научная литература по вашему вопросу.
Разберёмся, как он работает и чем он полезен врачу-исследователю.
Consensus — это поисковая система по научным статьям, которая не просто показывает список работ, а анализирует их и собирает краткий вывод на основе исследований.
Когда вы задаёте вопрос, сервис:
1. находит научные статьи по теме
2. извлекает из них ключевые результаты
3. показывает, что именно говорят исследования
То есть вы получаете не просто список ссылок, а быстрый обзор научных данных.
Он сразу показывает:
• какие исследования есть
• что они показали
• какой дизайн исследования
• сколько пациентов
• какой журнал
• насколько результаты согласуются между собой
Consensus пытается ответить на вопрос:
Что говорит научная литература по этому вопросу?
Например:
• снижает ли витамин D риск переломов
• увеличивает ли кофе риск гипертонии
• улучшает ли препарат выживаемость
Сервис собирает результаты исследований и показывает общую картину научных данных.
Самая известная функция — Consensus Meter
Когда вы задаёте вопрос, система смотрит найденные статьи и показывает:
• сколько исследований поддерживают утверждение
• сколько не находят эффекта
• сколько дают смешанные результаты
То есть вы сразу видите распределение научных данных.
Например:
• 8 исследований подтверждают эффект
• 3 исследования не нашли эффекта
• 2 исследования дали неоднозначные результаты
Study Snapshot — быстрый разбор исследования
Когда вы открываете статью внутри Consensus, сервис показывает краткую карточку исследования.
Там обычно указано:
• какой дизайн исследования
• сколько пациентов
• основной результат
• год публикации
• журнал
Например:
Randomized controlled trial
n = 620 пациентов
Primary outcome: снижение риска на 24%
Это позволяет за несколько секунд понять, насколько серьёзное исследование перед вами.
В Consensus можно быстро отфильтровать литературу.
Например оставить только:
• рандомизированные исследования
• метаанализы
• крупные выборки
• последние 5 лет
• статьи из ведущих журналов
Table View — сравнение исследований
Ещё одна удобная функция — таблица исследований.
Она показывает сразу несколько работ и их характеристики:
• количество пациентов
• тип исследования
• результаты
• длительность наблюдения
Фактически вы получаете мини-обзор литературы.
Ask Paper — можно задавать вопросы статье
Если статья доступна системе, можно задавать вопросы прямо по ней.
Например:
• какой был primary endpoint
• какие критерии включения
• какие были побочные эффекты
• какие ограничения исследования
Сервис отвечает на основе текста статьи.
Это удобно, когда нужно быстро разобраться в исследовании.
Medical Mode — режим для медицины
У сервиса есть специальный режим для медицинской литературы.
В этом режиме поиск ограничен медицинскими источниками:
• медицинские журналы
• клинические исследования
• клинические рекомендации
Генерация идей для исследований
Иногда полезно просто посмотреть:
что уже изучено, а что нет
Consensus может подсказать:
• где много исследований
• где данные противоречивы
• где есть пробелы
Это может натолкнуть на идею нового проекта.
Нашел тут еще одну нейросетку короче…
Посмотрим, что в ней интересного.
Consensus — один из самых мощных инструментов для врача, который работает с научной литературой.
Это по сути еще один агрегатор умного поиска статей… но не только.
Это инструмент, который помогает быстро понять, что говорит научная литература по вашему вопросу.
Разберёмся, как он работает и чем он полезен врачу-исследователю.
Consensus — это поисковая система по научным статьям, которая не просто показывает список работ, а анализирует их и собирает краткий вывод на основе исследований.
Когда вы задаёте вопрос, сервис:
1. находит научные статьи по теме
2. извлекает из них ключевые результаты
3. показывает, что именно говорят исследования
То есть вы получаете не просто список ссылок, а быстрый обзор научных данных.
Он сразу показывает:
• какие исследования есть
• что они показали
• какой дизайн исследования
• сколько пациентов
• какой журнал
• насколько результаты согласуются между собой
Consensus пытается ответить на вопрос:
Что говорит научная литература по этому вопросу?
Например:
• снижает ли витамин D риск переломов
• увеличивает ли кофе риск гипертонии
• улучшает ли препарат выживаемость
Сервис собирает результаты исследований и показывает общую картину научных данных.
Самая известная функция — Consensus Meter
Когда вы задаёте вопрос, система смотрит найденные статьи и показывает:
• сколько исследований поддерживают утверждение
• сколько не находят эффекта
• сколько дают смешанные результаты
То есть вы сразу видите распределение научных данных.
Например:
• 8 исследований подтверждают эффект
• 3 исследования не нашли эффекта
• 2 исследования дали неоднозначные результаты
Study Snapshot — быстрый разбор исследования
Когда вы открываете статью внутри Consensus, сервис показывает краткую карточку исследования.
Там обычно указано:
• какой дизайн исследования
• сколько пациентов
• основной результат
• год публикации
• журнал
Например:
Randomized controlled trial
n = 620 пациентов
Primary outcome: снижение риска на 24%
Это позволяет за несколько секунд понять, насколько серьёзное исследование перед вами.
В Consensus можно быстро отфильтровать литературу.
Например оставить только:
• рандомизированные исследования
• метаанализы
• крупные выборки
• последние 5 лет
• статьи из ведущих журналов
Table View — сравнение исследований
Ещё одна удобная функция — таблица исследований.
Она показывает сразу несколько работ и их характеристики:
• количество пациентов
• тип исследования
• результаты
• длительность наблюдения
Фактически вы получаете мини-обзор литературы.
Ask Paper — можно задавать вопросы статье
Если статья доступна системе, можно задавать вопросы прямо по ней.
Например:
• какой был primary endpoint
• какие критерии включения
• какие были побочные эффекты
• какие ограничения исследования
Сервис отвечает на основе текста статьи.
Это удобно, когда нужно быстро разобраться в исследовании.
Medical Mode — режим для медицины
У сервиса есть специальный режим для медицинской литературы.
В этом режиме поиск ограничен медицинскими источниками:
• медицинские журналы
• клинические исследования
• клинические рекомендации
Генерация идей для исследований
Иногда полезно просто посмотреть:
что уже изучено, а что нет
Consensus может подсказать:
• где много исследований
• где данные противоречивы
• где есть пробелы
Это может натолкнуть на идею нового проекта.
В общем-то, многое из функционала похоже на другие сервисы (Elicit например), что-то умеет GPT с правильно заданным промптом, но в общем-то комбинация фичей интересная. Я попробую!
❤32💅9👍5🔥2
Какова формула современного молодого врача?
Как по мне, сейчас есть 4 опоры, без которых невозможно стать действительно сильным врачом.
1️⃣ Клиническое мышление (это фундамент)
Первое — врач должен уметь принимать решения, а не просто знать информацию.
То есть:
• понимать клинические исследования
• знать кому применимы их результаты
• уметь выбирать стратегию лечения
Не просто знать названия исследований и выпендриваться ими, а знать подгрупповые анализы и понимать, кому подходит та или иная тактика.
Это и есть клиническое мышление.
Как это тренируется:
• читать ключевые RCT
• разбирать реальные кейсы
• участвовать в MDT
• постоянно задавать вопрос:
“почему я выбираю именно это лечение?”
2️⃣ Научная грамотность
Современный врач обязан понимать:
• дизайн исследований
• hazard ratio
• non-inferiority
• bias
• подгрупповые анализы
Это нужно не ради науки.
Это нужно, чтобы не лечить пациентов по мифам.
Сегодня лучший врач — это тот, кто:
• читает статьи
• понимает статистику
• умеет критически оценивать данные
Поэтому ординатор должен обязательно участвовать в исследованиях, писать статьи, выступать на конференциях
Это формирует аналитическое мышление.
3️⃣ Узкая экспертиза
Раньше врач должен был знать все в своей специальности.
Сегодня это невозможно.
Лучшие врачи становятся узкими экспертами.
Например, опухоли ЖКТ, опухоли лёгкого, саркомы, опухоли головы и шеи
Но при этом они знают всю биологию болезни, все ключевые исследования, все современные препараты
Такой врач становится центром принятия решений.
4️⃣ Международная интеграция
Медицина больше не локальная.
Современный врач должен:
• читать литературу на английском
• понимать NCCN / ESMO
• знать крупные международные исследования
• общаться с коллегами из других стран
Без этого врач быстро “выпадает” из современной медицины.
🔑 Что обязательно делать в ординатуре
Если коротко, ординатура — это время для максимального ускорения развития.
Обязательно:
1. Видеть максимум пациентов
Клинический опыт формируется только так.
2. Читать ключевые исследования по своей нозологии
Не обзоры, а оригинальные статьи.
3. Участвовать в MDT
Это учит реальному принятию решений.
4. Писать научные работы
Даже небольшие.
5. Учить английский медицинский язык
6. Найти сильного наставника
Это сильно ускоряет развитие.
📈 К чему стремиться
Идеальная цель молодого врача - стать клиницистом-аналитиком.
То есть врачом, который видит пациента, знает доказательства, понимает биологию болезни, принимает взвешенные решения
Такие врачи становятся лидерами MDT, руководителями программ, экспертами по нозологии.
Как по мне, сейчас есть 4 опоры, без которых невозможно стать действительно сильным врачом.
Первое — врач должен уметь принимать решения, а не просто знать информацию.
То есть:
• понимать клинические исследования
• знать кому применимы их результаты
• уметь выбирать стратегию лечения
Не просто знать названия исследований и выпендриваться ими, а знать подгрупповые анализы и понимать, кому подходит та или иная тактика.
Это и есть клиническое мышление.
Как это тренируется:
• читать ключевые RCT
• разбирать реальные кейсы
• участвовать в MDT
• постоянно задавать вопрос:
“почему я выбираю именно это лечение?”
Современный врач обязан понимать:
• дизайн исследований
• hazard ratio
• non-inferiority
• bias
• подгрупповые анализы
Это нужно не ради науки.
Это нужно, чтобы не лечить пациентов по мифам.
Сегодня лучший врач — это тот, кто:
• читает статьи
• понимает статистику
• умеет критически оценивать данные
Поэтому ординатор должен обязательно участвовать в исследованиях, писать статьи, выступать на конференциях
Это формирует аналитическое мышление.
Раньше врач должен был знать все в своей специальности.
Сегодня это невозможно.
Лучшие врачи становятся узкими экспертами.
Например, опухоли ЖКТ, опухоли лёгкого, саркомы, опухоли головы и шеи
Но при этом они знают всю биологию болезни, все ключевые исследования, все современные препараты
Такой врач становится центром принятия решений.
Медицина больше не локальная.
Современный врач должен:
• читать литературу на английском
• понимать NCCN / ESMO
• знать крупные международные исследования
• общаться с коллегами из других стран
Без этого врач быстро “выпадает” из современной медицины.
Если коротко, ординатура — это время для максимального ускорения развития.
Обязательно:
1. Видеть максимум пациентов
Клинический опыт формируется только так.
2. Читать ключевые исследования по своей нозологии
Не обзоры, а оригинальные статьи.
3. Участвовать в MDT
Это учит реальному принятию решений.
4. Писать научные работы
Даже небольшие.
5. Учить английский медицинский язык
6. Найти сильного наставника
Это сильно ускоряет развитие.
Идеальная цель молодого врача - стать клиницистом-аналитиком.
То есть врачом, который видит пациента, знает доказательства, понимает биологию болезни, принимает взвешенные решения
Такие врачи становятся лидерами MDT, руководителями программ, экспертами по нозологии.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤32🔥7👏7
Forwarded from Все не напрасно
Помогите нам подготовить еще 20 онкологов нового поколения: мы запустили сбор на новый набор Высшей школы онкологии.
В России сегодня под наблюдением находятся более 4,4 миллиона человек, столкнувшихся с раком. При этом онкологов в стране всего 11 тысяч. На каждом из них огромная нагрузка и высочайший уровень ответственности, особенно в регионах, где квалифицированных врачей часто просто не хватает.
Именно поэтому уже более 10 лет фонд «Не напрасно» развивает Высшую школу онкологии — образовательную программу, которая готовит специалистов нового поколения. Выпускники ВШО лечат по современным и доказательным стандартам, но при этом обладают навыками коммуникации с пациентами и ведут активную научную работу.
Этим летом мы набираем 12 поток — еще 20 молодых и талантливых врачей со всей страны. Два года они будут учиться по очень насыщенной программе, а затем часть из них может вернуться в свои города. С этим набором сообщество выпускников ВШО приблизится к 200 врачам — тем, кто уже сегодня работает в ведущих клиниках, руководит отделениями и меняет подход к лечению рака.
Обучение в ВШО для резидентов бесплатно. Фонд полностью покрывает расходы на образование и организацию процесса — в среднем 300 000 рублей в год тратится на одного врача. Это позволяет отбирать кандидатов исключительно по знаниям, мотивации и личным качествам, а не по финансовым возможностям.
В 2025 году проект получил поддержку Президентского фонда грантов, но уже летом завершится срок реализации полученных в рамках конкурса средств. И нашей команде необходимо самостоятельно собрать 6 миллионов рублей, чтобы 12 набор смог спокойно учиться и стать теми самыми врачами, которых так ждут тысячи пациентов.
Ваше пожертвование поможет молодым врачам стать онкологами мирового уровня и помочь тысячам пациентов с онкологическими заболеваниями.
Поддержать Высшую школу онкологии можно здесь.
Спасибо, что вы с нами 💙
В России сегодня под наблюдением находятся более 4,4 миллиона человек, столкнувшихся с раком. При этом онкологов в стране всего 11 тысяч. На каждом из них огромная нагрузка и высочайший уровень ответственности, особенно в регионах, где квалифицированных врачей часто просто не хватает.
Именно поэтому уже более 10 лет фонд «Не напрасно» развивает Высшую школу онкологии — образовательную программу, которая готовит специалистов нового поколения. Выпускники ВШО лечат по современным и доказательным стандартам, но при этом обладают навыками коммуникации с пациентами и ведут активную научную работу.
Этим летом мы набираем 12 поток — еще 20 молодых и талантливых врачей со всей страны. Два года они будут учиться по очень насыщенной программе, а затем часть из них может вернуться в свои города. С этим набором сообщество выпускников ВШО приблизится к 200 врачам — тем, кто уже сегодня работает в ведущих клиниках, руководит отделениями и меняет подход к лечению рака.
Обучение в ВШО для резидентов бесплатно. Фонд полностью покрывает расходы на образование и организацию процесса — в среднем 300 000 рублей в год тратится на одного врача. Это позволяет отбирать кандидатов исключительно по знаниям, мотивации и личным качествам, а не по финансовым возможностям.
В 2025 году проект получил поддержку Президентского фонда грантов, но уже летом завершится срок реализации полученных в рамках конкурса средств. И нашей команде необходимо самостоятельно собрать 6 миллионов рублей, чтобы 12 набор смог спокойно учиться и стать теми самыми врачами, которых так ждут тысячи пациентов.
Ваше пожертвование поможет молодым врачам стать онкологами мирового уровня и помочь тысячам пациентов с онкологическими заболеваниями.
20 грамотных онкологов обеспечат профессиональную поддержку 9000 людям в течение года, а за 5 лет помощь получат 45 000 жителей России, которые заболели раком.
Поддержать Высшую школу онкологии можно здесь.
Спасибо, что вы с нами 💙
❤14💘6🔥4
Столько вещей произошло за этот интенсивный месяц - просто не было энергии на что-либо еще.
Возвращаюсь с пользой для онкологов и онкопациентов.
В контексте раннего гормонопозитивного рака молочной железы в отсутствие генетических тестов определение риска рецидива крайне затруднено. При стадии Т1-T3 N0 или любой Т N1 и неоднозначных факторах риска (Ki67, Грейд, лимфоваскулярная инвазия) в отсутствие генетических тестов Oncotype DX/MammaPrint могут быть использованы калькуляторы, высчитывающие кумулятивный риск рецидива к определенному сроку. Эти калькуляторы хорошо валидированы (основываются на результатах мета-анализов с большим количеством пациентов, где измерялся риск рецидива). Они помогают пациенту и врачу сообща принять решение о назначении химиотерапии после хирургического лечения или об отказе от нее в пользу одной лишь гормонотерапии.
Таких калькуляторов несколько:
1. PREDICT Breast
Наиболее широко валидированный и активно обновляемый онлайн-калькулятор. Разработан на основе данных Национального ракового регистра Англии (~35 000–172 000 пациенток в зависимости от версии).[1][2][3]
- Входные данные: возраст, размер опухоли, количество поражённых лимфоузлов, степень дифференцировки (Grade), ER-статус, HER2-статус, Ki-67 (опционально), PR-статус, способ обнаружения опухоли.
- Что рассчитывает: 5-, 10- и 15-летнюю общую выживаемость и опухольспецифическую выживаемость, а также абсолютную пользу от химиотерапии, эндокринной терапии, трастузумаба и бисфосфонатов.
2. CTS5 (Clinical Treatment Score post-5 years)
Специализированный калькулятор для оценки риска поздних рецидивов (после 5 лет эндокринной терапии). Разработан на данных исследований ATAC и BIG 1-98 (N = 11 446).[9]
4. INFLUENCE 3.0
Нидерландский онлайн-калькулятор, разработанный на данных Нидерландского ракового регистра (13 494 пациентки).
Особенность: единственный из перечисленных калькуляторов, который оценивает риск локорегионарного рецидива отдельно, что полезно для планирования наблюдения.
Номограмма Университета Теннесси (Tennessee Nomogram / UTMCK Calculator)
Это онлайн-калькулятор, разработанный в University of Tennessee Medical Center, Knoxville (UTMCK), который предсказывает вероятность того, что результат Oncotype DX будет низким (RS 0–25) или высоким (RS ≥26) — то есть помогает решить, нужно ли вообще заказывать геномный тест. В наших реалиях его можно использовать сразу для формирования решения об адъювантной ХТ.
Теперь понятно, о чём идёт речь. Инструмент, который подразумевается под «Composite Risk Index Breast Cancer» (CRIB), — это Composite Risk Score, разработанный на данных исследований SOFT и TEXT с использованием методологии STEPP (Subpopulation Treatment Effect Pattern Plot). Ниже — подробная информация.
Composite Risk Score (CRiB) (SOFT/TEXT STEPP)
Это непрерывная композитная мера риска рецидива, разработанная группой Meredith Regan (Dana-Farber Cancer Institute / IBCSG) специально для пременопаузальных пациенток с HR+/HER2− ранним раком молочной железы. Инструмент создан на основе объединённых данных исследований TEXT и SOFT (N = 4 891 пациентка с HR+/HER2− заболеванием).
Все переменные интегрируются в единое числовое значение Composite Risk Score — это непрерывное числовое значение, которое отражает индивидуальный кумулятивный риск рецидива рака молочной железы.
Возвращаюсь с пользой для онкологов и онкопациентов.
В контексте раннего гормонопозитивного рака молочной железы в отсутствие генетических тестов определение риска рецидива крайне затруднено. При стадии Т1-T3 N0 или любой Т N1 и неоднозначных факторах риска (Ki67, Грейд, лимфоваскулярная инвазия) в отсутствие генетических тестов Oncotype DX/MammaPrint могут быть использованы калькуляторы, высчитывающие кумулятивный риск рецидива к определенному сроку. Эти калькуляторы хорошо валидированы (основываются на результатах мета-анализов с большим количеством пациентов, где измерялся риск рецидива). Они помогают пациенту и врачу сообща принять решение о назначении химиотерапии после хирургического лечения или об отказе от нее в пользу одной лишь гормонотерапии.
Таких калькуляторов несколько:
1. PREDICT Breast
Наиболее широко валидированный и активно обновляемый онлайн-калькулятор. Разработан на основе данных Национального ракового регистра Англии (~35 000–172 000 пациенток в зависимости от версии).[1][2][3]
- Входные данные: возраст, размер опухоли, количество поражённых лимфоузлов, степень дифференцировки (Grade), ER-статус, HER2-статус, Ki-67 (опционально), PR-статус, способ обнаружения опухоли.
- Что рассчитывает: 5-, 10- и 15-летнюю общую выживаемость и опухольспецифическую выживаемость, а также абсолютную пользу от химиотерапии, эндокринной терапии, трастузумаба и бисфосфонатов.
2. CTS5 (Clinical Treatment Score post-5 years)
Специализированный калькулятор для оценки риска поздних рецидивов (после 5 лет эндокринной терапии). Разработан на данных исследований ATAC и BIG 1-98 (N = 11 446).[9]
4. INFLUENCE 3.0
Нидерландский онлайн-калькулятор, разработанный на данных Нидерландского ракового регистра (13 494 пациентки).
Особенность: единственный из перечисленных калькуляторов, который оценивает риск локорегионарного рецидива отдельно, что полезно для планирования наблюдения.
Номограмма Университета Теннесси (Tennessee Nomogram / UTMCK Calculator)
Это онлайн-калькулятор, разработанный в University of Tennessee Medical Center, Knoxville (UTMCK), который предсказывает вероятность того, что результат Oncotype DX будет низким (RS 0–25) или высоким (RS ≥26) — то есть помогает решить, нужно ли вообще заказывать геномный тест. В наших реалиях его можно использовать сразу для формирования решения об адъювантной ХТ.
Теперь понятно, о чём идёт речь. Инструмент, который подразумевается под «Composite Risk Index Breast Cancer» (CRIB), — это Composite Risk Score, разработанный на данных исследований SOFT и TEXT с использованием методологии STEPP (Subpopulation Treatment Effect Pattern Plot). Ниже — подробная информация.
Composite Risk Score (CRiB) (SOFT/TEXT STEPP)
Это непрерывная композитная мера риска рецидива, разработанная группой Meredith Regan (Dana-Farber Cancer Institute / IBCSG) специально для пременопаузальных пациенток с HR+/HER2− ранним раком молочной железы. Инструмент создан на основе объединённых данных исследований TEXT и SOFT (N = 4 891 пациентка с HR+/HER2− заболеванием).
Все переменные интегрируются в единое числовое значение Composite Risk Score — это непрерывное числовое значение, которое отражает индивидуальный кумулятивный риск рецидива рака молочной железы.
Выбирать инструмент, комбинировать их следует отталкиваясь от конкретной клинической ситуации, ведь пороги риска для начала адъювантной химиотерапии не регламентированы. Для каждого человека один и тот же процент риска означает разное, каждый пациент может оценивать для себя прогноз по-разному. Поэтому каждый из этих инструментов создан прежде всего для совместного пациентоцентричного принятия решений.
❤15🥰4🔥3
В свете моей работы на скорой помощи решился порассуждать и акцентировать внимание на взаимодействии врачей первичного звена и узких специалистов, да и специалистов между собой тоже, а именно на самой большой проблеме в этом взаимодействии🔽 🔽 🔽
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍3🔥2
Нашел тут одну вещь, которая неожиданно полезна и студентам, и ординаторам и молодым врачам терапевтических специальностей.
Если вы давно хотели улучшить свое клиническое мышление, повторить знания и потренироваться в диагностическом поиске - это для вас.
Называется проект Doctordle. Каждый день на сайте выходит одна новая клиническая задачка в формате загадки с подсказками.
Начинается все со скромного набора данных, по которому уже можно попробовать поставить диагноз - вручную вбиваем и выбираем из тысяч заболеваний. Есть шанс ответить даже с первого раза. Если промахнулся - вылазит новая подсказка, и так до 5 раз, каждый раз предоставляя все более и более очевидные данные анамнеза. В конце предоставляется короткая справочка по заболеванию.
Эстетично, ненавязчиво, весело и эффективно.
Забирайте!
Если вы давно хотели улучшить свое клиническое мышление, повторить знания и потренироваться в диагностическом поиске - это для вас.
Называется проект Doctordle. Каждый день на сайте выходит одна новая клиническая задачка в формате загадки с подсказками.
Начинается все со скромного набора данных, по которому уже можно попробовать поставить диагноз - вручную вбиваем и выбираем из тысяч заболеваний. Есть шанс ответить даже с первого раза. Если промахнулся - вылазит новая подсказка, и так до 5 раз, каждый раз предоставляя все более и более очевидные данные анамнеза. В конце предоставляется короткая справочка по заболеванию.
Эстетично, ненавязчиво, весело и эффективно.
Забирайте!
❤23🔥13👍6💯1
Пора возвращаться из спячки и как-то оптимизировать новости из мира онкологии и моего личного.
Из примечательного - в стенах уже родного Онкоцентра на Олимпиаде, принявшей онкологов со всей Москвы, у нашей обновленной команды получилось занять 2 место. Мы показали уровень как среди наших ординаторов, так и среди представителей без преувеличения лучших онкологических учреждений г. Москвы.
Теперь на форуме «Инновационная онкология» мы будем демонстрировать свои знания на брейн-ринге среди уже «взрослых» онкологов со всей страны.
Это правда уже другой особый опыт - представлять команду уже в роли ординатора и сотрудника такого уникального и гигантского, но в то же время такого знакомого и родного Онкоцентра.
Дальше канал будет все больше и больше набирать обороты как мемуары онколога для всех интересующихся.
Спасибо за то, что вы со мной!
Из примечательного - в стенах уже родного Онкоцентра на Олимпиаде, принявшей онкологов со всей Москвы, у нашей обновленной команды получилось занять 2 место. Мы показали уровень как среди наших ординаторов, так и среди представителей без преувеличения лучших онкологических учреждений г. Москвы.
Теперь на форуме «Инновационная онкология» мы будем демонстрировать свои знания на брейн-ринге среди уже «взрослых» онкологов со всей страны.
Это правда уже другой особый опыт - представлять команду уже в роли ординатора и сотрудника такого уникального и гигантского, но в то же время такого знакомого и родного Онкоцентра.
Я благодарен моим учителям, вселяющим уверенность, знания и верность в нашей непростой специальности. Для меня это честь - быть представителем такого сообщества.
Дальше канал будет все больше и больше набирать обороты как мемуары онколога для всех интересующихся.
Спасибо за то, что вы со мной!
🔥38❤🔥22❤22
ИИ начал видеть рак поджелудочной там, где КТ выглядела нормальной.
И вот это, кажется, как раз тот случай, где искусственный интеллект в медицине становится не игрушкой для презентаций, а очень серьезным клиническим инструментом.
Mayo Clinic опубликовала в Gut исследование модели REDMOD. Это основанная на радиомике (на изображениях лучевых методов диагностики) модель раннего выявления, которая анализирует рутинные КТ брюшной полости и ищет очень тонкие радиомические признаки будущей аденокарциномы поджелудочной железы.
Это не огромная опухоль, которую не заметил в 3 часа ночи сонный врач приемки, а именно визуально скрытые изменения ткани. То есть такие признаки, которые на момент исследования были настолько слабыми, что КТ интерпретировали как нормальную.
🖕 🤩 Что сделали?
Взяли КТ пациентов, которым позже поставили диагноз рака поджелудочной железы, и контрольные КТ пациентов без рака. По данным ASCO Post, основной набор включал 1462 КТ: 219 преддиагностических сканов у пациентов, которым потом диагностировали рак поджелудочной, и 1243 контрольных исследования. Все это было сделано в многоцентровом формате, то есть не на одной красивой игрушечной базе из одного кабинета.
😆 Что получилось?
REDMOD выявила 73% преддиагностических случаев на медиане около 16 месяцев до клинического диагноза. Mayo Clinic отдельно пишет, что это почти в два раза выше, чем у специалистов, которые пересматривали эти же КТ без помощи ИИ. А на сканах, выполненных более чем за 2 года до диагноза, преимущество ИИ было еще выше: модель находила почти в 3 раза больше таких ранних сигналов.
Рак поджелудочной железы - один из самых неприятных примеров в онкологии. Мы часто видим его поздно. Очень поздно. Когда болезнь уже клинически манифестирует, но окно для радикального лечения во многом закрыто. По данным Mayo Clinic со ссылкой на National Cancer Institute, более 85% пациентов получают диагноз уже на этапе распространенного заболевания, а 5-летняя выживаемость остается ниже 15%.
У нас уже есть огромное количество КТ, которые пациенты делают по другим причинам. Боль, травма, диабет, неспецифические жалобы, что угодно. Большая часть этих исследований лежит в архивах как “ничего подозрительного”. А теперь появляется шанс научиться доставать из этих рутинных данных микросигналы будущего рака.
Это не скрининг всего населения. Не магия.
Не диагноз без врача. Это умное усиление клинического решения у группы риска.
Например, у пациента с впервые возникшим диабетом, потерей массы тела, сомнительными жалобами и типа нормальной КТ.
И здесь мне нравится сама философия такого ИИ. Мы не заменяем врача, а делаем его менее слепым к тем паттернам, которые пока лежат ниже порога человеческого восприятия.
Это, на мой взгляд, и есть реальная медицина будущего.
Модель еще не готова к тому, чтобы завтра включить ее во все КТ-кабинеты. Авторы и BMJ прямо указывают: перед широким клиническим использованием REDMOD нужно проверять в группах высокого риска, например у пациентов с неожиданной потерей веса и впервые выявленным диабетом. Нужны проспективные данные: сколько будет ложноположительных тревог, сколько лишних обследований, сколько реальных ранних диагнозов, как это встроится в маршрутизацию и не сломает систему.
Источники:
1. https://gut.bmj.com/content/early/2026/04/22/gutjnl-2025-337266?utm_source=chatgpt.com Gut, 2026.
2. https://newsnetwork.mayoclinic.org/discussion/mayo-clinic-ai-detects-pancreatic-cancer-up-to-3-years-before-diagnosis-in-landmark-validation-study/?utm_source=chatgpt.com Mayo Clinic News Network, 29 April 2026.
3. https://ascopost.com/news/may-2026/ai-model-enables-earlier-detection-of-pancreatic-cancer-on-routine-ct-scans/?utm_source=chatgpt.com ASCO Post, 6 May 2026.
И вот это, кажется, как раз тот случай, где искусственный интеллект в медицине становится не игрушкой для презентаций, а очень серьезным клиническим инструментом.
Mayo Clinic опубликовала в Gut исследование модели REDMOD. Это основанная на радиомике (на изображениях лучевых методов диагностики) модель раннего выявления, которая анализирует рутинные КТ брюшной полости и ищет очень тонкие радиомические признаки будущей аденокарциномы поджелудочной железы.
Это не огромная опухоль, которую не заметил в 3 часа ночи сонный врач приемки, а именно визуально скрытые изменения ткани. То есть такие признаки, которые на момент исследования были настолько слабыми, что КТ интерпретировали как нормальную.
Взяли КТ пациентов, которым позже поставили диагноз рака поджелудочной железы, и контрольные КТ пациентов без рака. По данным ASCO Post, основной набор включал 1462 КТ: 219 преддиагностических сканов у пациентов, которым потом диагностировали рак поджелудочной, и 1243 контрольных исследования. Все это было сделано в многоцентровом формате, то есть не на одной красивой игрушечной базе из одного кабинета.
REDMOD выявила 73% преддиагностических случаев на медиане около 16 месяцев до клинического диагноза. Mayo Clinic отдельно пишет, что это почти в два раза выше, чем у специалистов, которые пересматривали эти же КТ без помощи ИИ. А на сканах, выполненных более чем за 2 года до диагноза, преимущество ИИ было еще выше: модель находила почти в 3 раза больше таких ранних сигналов.
Можно вынести как всегда базированный вывод из этой новости:
«ИИ заменит радиологов и онкологов”.
А можно другой:
“ИИ может поднимать слабый сигнал там, где человеческий глаз пока не видит клинически значимой картины”.
Рак поджелудочной железы - один из самых неприятных примеров в онкологии. Мы часто видим его поздно. Очень поздно. Когда болезнь уже клинически манифестирует, но окно для радикального лечения во многом закрыто. По данным Mayo Clinic со ссылкой на National Cancer Institute, более 85% пациентов получают диагноз уже на этапе распространенного заболевания, а 5-летняя выживаемость остается ниже 15%.
У нас уже есть огромное количество КТ, которые пациенты делают по другим причинам. Боль, травма, диабет, неспецифические жалобы, что угодно. Большая часть этих исследований лежит в архивах как “ничего подозрительного”. А теперь появляется шанс научиться доставать из этих рутинных данных микросигналы будущего рака.
Это не скрининг всего населения. Не магия.
Не диагноз без врача. Это умное усиление клинического решения у группы риска.
Например, у пациента с впервые возникшим диабетом, потерей массы тела, сомнительными жалобами и типа нормальной КТ.
И здесь мне нравится сама философия такого ИИ. Мы не заменяем врача, а делаем его менее слепым к тем паттернам, которые пока лежат ниже порога человеческого восприятия.
Это, на мой взгляд, и есть реальная медицина будущего.
Тихий слой поверх клинической практики, который говорит врачу: «Посмотри сюда еще раз. Здесь что-то может начинаться».
Модель еще не готова к тому, чтобы завтра включить ее во все КТ-кабинеты. Авторы и BMJ прямо указывают: перед широким клиническим использованием REDMOD нужно проверять в группах высокого риска, например у пациентов с неожиданной потерей веса и впервые выявленным диабетом. Нужны проспективные данные: сколько будет ложноположительных тревог, сколько лишних обследований, сколько реальных ранних диагнозов, как это встроится в маршрутизацию и не сломает систему.
Источники:
1. https://gut.bmj.com/content/early/2026/04/22/gutjnl-2025-337266?utm_source=chatgpt.com Gut, 2026.
2. https://newsnetwork.mayoclinic.org/discussion/mayo-clinic-ai-detects-pancreatic-cancer-up-to-3-years-before-diagnosis-in-landmark-validation-study/?utm_source=chatgpt.com Mayo Clinic News Network, 29 April 2026.
3. https://ascopost.com/news/may-2026/ai-model-enables-earlier-detection-of-pancreatic-cancer-on-routine-ct-scans/?utm_source=chatgpt.com ASCO Post, 6 May 2026.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19🔥10👏6
В Обнинске выступил с докладом по своей работе о лейомиосаркоме матки.
Редкие опухоли — это всегда история не только про лечение, но и про стратегию принятия решений в условиях ограниченных данных.
Мы проанализировали путь 62 пациенток: от операции и адъювантной терапии до системного лечения, поздних линий и повторных операций при рецидиве.
Главный вывод — при таких заболеваниях особенно важно смотреть не на отдельный препарат, а на весь маршрут пациента.
Адъювантная терапия не дала убедительного выигрыша для всех пациенток, что еще раз напоминает: агрессивность опухоли сама по себе не означает необходимость “усилить лечение любой ценой”.
В первой линии наиболее интересный сигнал был в пользу комбинаций по сравнению с монотерапией доксорубицином. Это не повод менять стандарты по ретроспективным данным, но хороший пример того, как при редких опухолях приходится искать баланс между формальными рекомендациями и клинической логикой конкретной ситуации.
Отдельно интересен вопрос последовательности линий терапии. Пазопаниб в поздних линиях выглядел не хуже ряда стандартных опций, и это поднимает практический вопрос: всегда ли таргетная терапия должна оставаться “на потом”, особенно у пациенток, уставших от цитостатиков.
Очень показательной оказалась история с хирургией рецидивов. После корректного анализа эффект операции на отсрочку системной терапии исчезал, что, вероятно, отражает не пользу самой операции как таковой, а более благоприятную биологию болезни у тщательно отобранных пациенток.
Именно поэтому при редких саркомах (да и в целом при любых редких опухолях) критически важны правильная маршрутизация и обсуждение случаев в центрах с опытом. Здесь цена диагностической ошибки, неверной последовательности лечения или переоценки отдельных методов особенно высока.
Редкие опухоли — это всегда история не только про лечение, но и про стратегию принятия решений в условиях ограниченных данных.
Мы проанализировали путь 62 пациенток: от операции и адъювантной терапии до системного лечения, поздних линий и повторных операций при рецидиве.
Главный вывод — при таких заболеваниях особенно важно смотреть не на отдельный препарат, а на весь маршрут пациента.
Адъювантная терапия не дала убедительного выигрыша для всех пациенток, что еще раз напоминает: агрессивность опухоли сама по себе не означает необходимость “усилить лечение любой ценой”.
В первой линии наиболее интересный сигнал был в пользу комбинаций по сравнению с монотерапией доксорубицином. Это не повод менять стандарты по ретроспективным данным, но хороший пример того, как при редких опухолях приходится искать баланс между формальными рекомендациями и клинической логикой конкретной ситуации.
Отдельно интересен вопрос последовательности линий терапии. Пазопаниб в поздних линиях выглядел не хуже ряда стандартных опций, и это поднимает практический вопрос: всегда ли таргетная терапия должна оставаться “на потом”, особенно у пациенток, уставших от цитостатиков.
Очень показательной оказалась история с хирургией рецидивов. После корректного анализа эффект операции на отсрочку системной терапии исчезал, что, вероятно, отражает не пользу самой операции как таковой, а более благоприятную биологию болезни у тщательно отобранных пациенток.
Именно поэтому при редких саркомах (да и в целом при любых редких опухолях) критически важны правильная маршрутизация и обсуждение случаев в центрах с опытом. Здесь цена диагностической ошибки, неверной последовательности лечения или переоценки отдельных методов особенно высока.
Редкие опухоли редко дают врачу роскошь идеальной доказательной базы. Поэтому ключевым становится не “лечить агрессивнее”, а аккуратно интерпретировать данные, понимать ограничения ретроспективных наблюдений и выстраивать для пациентки максимально рациональный маршрут лечения.
❤31🔥10💯6
ASCO 2026: первые два дня без конфетти
Я бы не советовал читать ASCO как ленту “революция каждые 12 минут”.
Большая часть громких новостей живет по одному сценарию: сначала все радостно репостят график, потом кто-то смотрит дизайн, компаратор, популяцию, токсичность, и настроение становится взрослее.
Поэтому здесь не обзор всего главного. Скорее 6 историй, которые мне показались клинически вкусными: не обязательно самые шумные, но с нормальной мыслью внутри.
ЖКТ, рак молочной железы, рак легкого. С прикидкой, что из этого вообще может быть важно для России.
🫁 1. EGFR exon20ins НМРЛ: редкая мутация, которую больше нельзя лениво перекладывать на платину
LBA8500 / WU-KONG28
First-line sunvozertinib vs platinum-based chemotherapy in advanced NSCLC with EGFR exon 20 insertion mutations.
PFS больше 10 мес против 7.5 мес. ORR 58.9% против 31.1%. DOR 11.2 против 7.1 мес.
Это не самый незаметный абстракт, но он важен именно из-за клинической инерции.
EGFR exon20ins долго жил в голове как неприятный подтип: вроде EGFR, но не тот EGFR, на котором так красиво работают привычные EGFR-TKI. В итоге у части врачей включался простой режим: ну, значит, платина.
WU-KONG28 эту привычку довольно грубо подрезает.
Сунвозертиниб в первой линии дал более высокий ответ и более длинный PFS по сравнению с платиносодержащей химиотерапией. И это важно не потому, что прибавка PFS космическая. Она не космическая. Важно другое: пациент с EGFR exon20ins выходит из зоны “сложный молекулярный остаток, лечим как получится” в зону нормальной таргетной маршрутизации.
Но восторг надо держать на короткой ноге.
OS пока не выглядит как главный аргумент, кроссовер из химиотерапевтической группы будет мешать чистой оценке общей выживаемости, а сам выигрыш по PFS не превращает это в чудо-препарат. Это аккуратный, но важный шаг: если ты нашел exon20ins, у тебя появляется более осмысленная первая линия.
Для России главный вопрос даже не в самом сунвозертинибе. Главный вопрос скучнее и больнее: мы вообще всем нормально ищем EGFR exon20ins?
Без расширенного молекулярного тестирования это исследование остается красивой историей для конференции. С нормальным NGS оно становится аргументом, почему ответа “аденокарцинома легкого, EGFR отрицательный по частым мутациям” уже недостаточно.
🫁 2. ALCHEMIST EA5142: отрицательное исследование, которое стоит прочитать всем любителям “добавим иммунотерапию на всякий случай”
Abstract 8000 / ALCHEMIST EA5142
Adjuvant nivolumab vs observation after surgery and adjuvant chemotherapy in resected EGFR/ALK wild-type NSCLC.
Median DFS 71.3 мес против 68.8 мес. HR 0.97. В PD-L1 high тоже без явной победы.
Вот это, на мой взгляд, один из самых полезных сюжетов ASCO.
Не потому что он позитивный. А потому что отрезвляющий.
Взяли пациентов с резецированным НМРЛ без EGFR/ALK, после операции и адъювантной химиотерапии. Дальше - nivolumab или наблюдение.
И ничего драматически хорошего не случилось.
DFS практически одинаковая. Даже в PD-L1 high популяции не видно такого эффекта, после которого хочется хлопнуть по столу и сказать: да, вот оно.
Почему это важно?
Потому что в раннем раке легкого сейчас легко заразиться логикой: если иммунотерапия работает в распространенном процессе, если работает в периоперационном подходе, если везде красивые кривые, то давайте еще и после всего добавим PD-1.
Но биология не обязана подчиняться нашему желанию усилить лечение. После удаления опухоли иммунной системе может банально не хватать антигенного стимула. Это возможное объяснение, почему неоадъювантные и периоперационные подходы выглядят интереснее, чем поздняя попытка “долить” иммунотерапию после хирургии и химии.
Для России это очень практичная история.
Дорогой препарат, введенный в неправильном месте, не делает вклад в современную онкологию. Он становится дорогой тревогой.
ALCHEMIST не отменяет иммунотерапию в раннем НМРЛ. Но хорошо бьет по привычке экстраполировать все подряд. Особенно там, где хочется сказать пациенту: ну давайте еще что-нибудь сделаем, чтобы было спокойнее.
Спокойнее врачу - не всегда лучше пациенту.
🫁 3.
Я бы не советовал читать ASCO как ленту “революция каждые 12 минут”.
Большая часть громких новостей живет по одному сценарию: сначала все радостно репостят график, потом кто-то смотрит дизайн, компаратор, популяцию, токсичность, и настроение становится взрослее.
Поэтому здесь не обзор всего главного. Скорее 6 историй, которые мне показались клинически вкусными: не обязательно самые шумные, но с нормальной мыслью внутри.
ЖКТ, рак молочной железы, рак легкого. С прикидкой, что из этого вообще может быть важно для России.
🫁 1. EGFR exon20ins НМРЛ: редкая мутация, которую больше нельзя лениво перекладывать на платину
LBA8500 / WU-KONG28
First-line sunvozertinib vs platinum-based chemotherapy in advanced NSCLC with EGFR exon 20 insertion mutations.
PFS больше 10 мес против 7.5 мес. ORR 58.9% против 31.1%. DOR 11.2 против 7.1 мес.
Это не самый незаметный абстракт, но он важен именно из-за клинической инерции.
EGFR exon20ins долго жил в голове как неприятный подтип: вроде EGFR, но не тот EGFR, на котором так красиво работают привычные EGFR-TKI. В итоге у части врачей включался простой режим: ну, значит, платина.
WU-KONG28 эту привычку довольно грубо подрезает.
Сунвозертиниб в первой линии дал более высокий ответ и более длинный PFS по сравнению с платиносодержащей химиотерапией. И это важно не потому, что прибавка PFS космическая. Она не космическая. Важно другое: пациент с EGFR exon20ins выходит из зоны “сложный молекулярный остаток, лечим как получится” в зону нормальной таргетной маршрутизации.
Но восторг надо держать на короткой ноге.
OS пока не выглядит как главный аргумент, кроссовер из химиотерапевтической группы будет мешать чистой оценке общей выживаемости, а сам выигрыш по PFS не превращает это в чудо-препарат. Это аккуратный, но важный шаг: если ты нашел exon20ins, у тебя появляется более осмысленная первая линия.
Для России главный вопрос даже не в самом сунвозертинибе. Главный вопрос скучнее и больнее: мы вообще всем нормально ищем EGFR exon20ins?
Без расширенного молекулярного тестирования это исследование остается красивой историей для конференции. С нормальным NGS оно становится аргументом, почему ответа “аденокарцинома легкого, EGFR отрицательный по частым мутациям” уже недостаточно.
🫁 2. ALCHEMIST EA5142: отрицательное исследование, которое стоит прочитать всем любителям “добавим иммунотерапию на всякий случай”
Abstract 8000 / ALCHEMIST EA5142
Adjuvant nivolumab vs observation after surgery and adjuvant chemotherapy in resected EGFR/ALK wild-type NSCLC.
Median DFS 71.3 мес против 68.8 мес. HR 0.97. В PD-L1 high тоже без явной победы.
Вот это, на мой взгляд, один из самых полезных сюжетов ASCO.
Не потому что он позитивный. А потому что отрезвляющий.
Взяли пациентов с резецированным НМРЛ без EGFR/ALK, после операции и адъювантной химиотерапии. Дальше - nivolumab или наблюдение.
И ничего драматически хорошего не случилось.
DFS практически одинаковая. Даже в PD-L1 high популяции не видно такого эффекта, после которого хочется хлопнуть по столу и сказать: да, вот оно.
Почему это важно?
Потому что в раннем раке легкого сейчас легко заразиться логикой: если иммунотерапия работает в распространенном процессе, если работает в периоперационном подходе, если везде красивые кривые, то давайте еще и после всего добавим PD-1.
Но биология не обязана подчиняться нашему желанию усилить лечение. После удаления опухоли иммунной системе может банально не хватать антигенного стимула. Это возможное объяснение, почему неоадъювантные и периоперационные подходы выглядят интереснее, чем поздняя попытка “долить” иммунотерапию после хирургии и химии.
Для России это очень практичная история.
Дорогой препарат, введенный в неправильном месте, не делает вклад в современную онкологию. Он становится дорогой тревогой.
ALCHEMIST не отменяет иммунотерапию в раннем НМРЛ. Но хорошо бьет по привычке экстраполировать все подряд. Особенно там, где хочется сказать пациенту: ну давайте еще что-нибудь сделаем, чтобы было спокойнее.
Спокойнее врачу - не всегда лучше пациенту.
🫁 3.
❤3🔥2
FLAME: ctDNA как ранний маркер, кому одного осимертиниба может быть мало
LBA101 / FLAME
Osimertinib ± carboplatin/pemetrexed in EGFR-mutated advanced NSCLC with persistent ctDNA after 3 weeks of osimertinib.
PFS 23.1 мес против 12.7 мес. HR 0.53. ORR 50% против 35%. Grade ≥3 TRAE: 65% против 10%.
Вот это мне гораздо интереснее, чем очередной сюжет “давайте всем добавим химию к таргету”.
Идея нормальная: не усиливать всех подряд, а поймать тех, у кого болезнь молекулярно не выключилась после первых недель лечения.
В FLAME брали пациентов с распространенным EGFR-mutated НМРЛ, начинали осимертиниб, через 3 недели смотрели ctDNA. Если EGFR-мутация в плазме сохранялась, пациента рандомизировали на продолжение осимертиниба или осимертиниб плюс carboplatin/pemetrexed.
И вот у этой группы высокого риска комбинация дала PFS 23.1 месяца против 12.7 месяца.
Сама мысль сильная.
Не клиника догоняет молекулярную неудачу через полгода, когда выросли очаги. А молекулярный сигнал через 3 недели говорит: пациент, похоже, не так хорошо отвечает, как нам хочется. Может быть, его надо усиливать сейчас.
Но есть большое но.
Это фаза II. Всего 80 пациентов. Investigator-assessed PFS. И токсичность совсем не декоративная: grade ≥3 нежелательные явления 65% против 10%. Цена за выигрыш высокая.
Поэтому я бы не делал вывод, что всем ctDNA-positive пациентам через 3 недели надо срочно добавлять химию.
Но как концепция это важный поворот.
Будущая онкология, видимо, будет меньше лечить по принципу “первый контроль через 2-3 месяца, там посмотрим”. Она будет пытаться понять раньше, у кого терапия реально подавила болезнь, а у кого просто создала видимость спокойствия.
Для России пока это не завтра. Нужны доступные, быстрые и воспроизводимые ctDNA-тесты, понятные пороги, маршрутизация и готовность объяснять пациенту, почему по анализу крови мы меняем интенсивность лечения.
Но направление очень правильное.
🍽 4. ACT-GI: тромбоцитопения как причина, почему хорошая схема разваливается на практике
Abstract 3580 / ACT-GI
Avatrombopag for chemotherapy-induced thrombocytopenia in gastrointestinal cancers.
65% против 17% достигли восстановления тромбоцитов за 2 недели и удержали их через следующий цикл.
Это не sexy oncology. Зато очень реальная ситуация.
В клинических исследованиях схемы выглядят аккуратно: цикл, доза, интервал, контроль. В жизни все часто ломается об обычные вещи: тромбоциты упали, цикл перенесли, дозу снизили, пациент вылетел из темпа, дальше уже лечим не так, как планировали.
ACT-GI смотрел аватромбопаг у пациентов с опухолями ЖКТ и химиоиндуцированной тромбоцитопенией. Препарат пероральный, уже знакомый по другим показаниям, здесь его проверяли как способ быстрее восстановить тромбоциты и удержать пациента на химиотерапии.
На промежуточном анализе результат выглядел прилично: 65% против 17% достигли обеих целей - восстановление тромбоцитов в течение 2 недель и сохранение через следующий цикл.
Почему это стоит внимания?
Потому что в России мы часто обсуждаем новые молекулы, но гораздо реже обсуждаем банальное сохранение дозоинтенсивности. Особенно в ЖКТ, где FOLFOX, FOLFIRINOX, гемцитабиновые режимы, платина и вся эта красота быстро становится не такой красивой, если пациент начинает сыпаться по крови.
Но здесь тоже без фанфар.
Исследование маленькое. Планировали 40 пациентов, остановились на промежуточном анализе после 23. Это не survival endpoint. Это supportive care endpoint. Нужны более крупные данные, безопасность, понимание тромботических рисков, нормальный отбор пациентов.
И еще важно: нельзя превращать поддержку тромбоцитов в религию дозоинтенсивности любой ценой.
Иногда надо спасать схему. Иногда надо признать, что пациенту схема не подходит.
🎀 5. HR+/HER2- РМЖ и CDK4/6: кто прогрессирует слишком рано, пока мы говорим “стандарт первой линии”
Flatiron / ML model in HR+/HER2- metastatic breast cancer
Prediction of progression within 12 months on first-line CDK4/6 inhibitors using real-world EHR data.
Более 10 800 пациентов. Рутинные клинические, лабораторные и молекулярные данные.
LBA101 / FLAME
Osimertinib ± carboplatin/pemetrexed in EGFR-mutated advanced NSCLC with persistent ctDNA after 3 weeks of osimertinib.
PFS 23.1 мес против 12.7 мес. HR 0.53. ORR 50% против 35%. Grade ≥3 TRAE: 65% против 10%.
Вот это мне гораздо интереснее, чем очередной сюжет “давайте всем добавим химию к таргету”.
Идея нормальная: не усиливать всех подряд, а поймать тех, у кого болезнь молекулярно не выключилась после первых недель лечения.
В FLAME брали пациентов с распространенным EGFR-mutated НМРЛ, начинали осимертиниб, через 3 недели смотрели ctDNA. Если EGFR-мутация в плазме сохранялась, пациента рандомизировали на продолжение осимертиниба или осимертиниб плюс carboplatin/pemetrexed.
И вот у этой группы высокого риска комбинация дала PFS 23.1 месяца против 12.7 месяца.
Сама мысль сильная.
Не клиника догоняет молекулярную неудачу через полгода, когда выросли очаги. А молекулярный сигнал через 3 недели говорит: пациент, похоже, не так хорошо отвечает, как нам хочется. Может быть, его надо усиливать сейчас.
Но есть большое но.
Это фаза II. Всего 80 пациентов. Investigator-assessed PFS. И токсичность совсем не декоративная: grade ≥3 нежелательные явления 65% против 10%. Цена за выигрыш высокая.
Поэтому я бы не делал вывод, что всем ctDNA-positive пациентам через 3 недели надо срочно добавлять химию.
Но как концепция это важный поворот.
Будущая онкология, видимо, будет меньше лечить по принципу “первый контроль через 2-3 месяца, там посмотрим”. Она будет пытаться понять раньше, у кого терапия реально подавила болезнь, а у кого просто создала видимость спокойствия.
Для России пока это не завтра. Нужны доступные, быстрые и воспроизводимые ctDNA-тесты, понятные пороги, маршрутизация и готовность объяснять пациенту, почему по анализу крови мы меняем интенсивность лечения.
Но направление очень правильное.
🍽 4. ACT-GI: тромбоцитопения как причина, почему хорошая схема разваливается на практике
Abstract 3580 / ACT-GI
Avatrombopag for chemotherapy-induced thrombocytopenia in gastrointestinal cancers.
65% против 17% достигли восстановления тромбоцитов за 2 недели и удержали их через следующий цикл.
Это не sexy oncology. Зато очень реальная ситуация.
В клинических исследованиях схемы выглядят аккуратно: цикл, доза, интервал, контроль. В жизни все часто ломается об обычные вещи: тромбоциты упали, цикл перенесли, дозу снизили, пациент вылетел из темпа, дальше уже лечим не так, как планировали.
ACT-GI смотрел аватромбопаг у пациентов с опухолями ЖКТ и химиоиндуцированной тромбоцитопенией. Препарат пероральный, уже знакомый по другим показаниям, здесь его проверяли как способ быстрее восстановить тромбоциты и удержать пациента на химиотерапии.
На промежуточном анализе результат выглядел прилично: 65% против 17% достигли обеих целей - восстановление тромбоцитов в течение 2 недель и сохранение через следующий цикл.
Почему это стоит внимания?
Потому что в России мы часто обсуждаем новые молекулы, но гораздо реже обсуждаем банальное сохранение дозоинтенсивности. Особенно в ЖКТ, где FOLFOX, FOLFIRINOX, гемцитабиновые режимы, платина и вся эта красота быстро становится не такой красивой, если пациент начинает сыпаться по крови.
Но здесь тоже без фанфар.
Исследование маленькое. Планировали 40 пациентов, остановились на промежуточном анализе после 23. Это не survival endpoint. Это supportive care endpoint. Нужны более крупные данные, безопасность, понимание тромботических рисков, нормальный отбор пациентов.
И еще важно: нельзя превращать поддержку тромбоцитов в религию дозоинтенсивности любой ценой.
Иногда надо спасать схему. Иногда надо признать, что пациенту схема не подходит.
🎀 5. HR+/HER2- РМЖ и CDK4/6: кто прогрессирует слишком рано, пока мы говорим “стандарт первой линии”
Flatiron / ML model in HR+/HER2- metastatic breast cancer
Prediction of progression within 12 months on first-line CDK4/6 inhibitors using real-world EHR data.
Более 10 800 пациентов. Рутинные клинические, лабораторные и молекулярные данные.
Модель выделяла группы с разным риском раннего прогрессирования.
Вот это не новость для вечернего хайпа. Но для врача и человека, который работает с медицинским AI, очень любопытно.
CDK4/6 ингибиторы в HR+/HER2- метастатическом РМЖ стали настолько нормой, что иногда мозг сам ленится: первая линия понятна, эндокринотерапия плюс CDK4/6, дальше посмотрим.
Но в реальной практике есть пациенты, которые прогрессируют в первый год. И вот они клинически самые неприятные. Ты вроде дал стандарт. Все сделал правильно. А болезнь повела себя агрессивнее, чем ожидалось.
Flatiron показал ML-модель на большой real-world базе: более 10 800 пациентов с HR+/HER2- мРМЖ, получавших CDK4/6 inhibitors в первой линии. Модель пыталась предсказать прогрессирование в первые 12 месяцев, используя обычные данные из электронной истории болезни: возраст, клинику, лабораторные показатели, мутации, распространенность болезни.
Среди факторов риска всплывали вещи, которые клинически звучат правдоподобно: de novo stage IV, высокая опухолевая нагрузка, нарушения печеночных тестов, BRCA/ESR1/AKT, короткий интервал от диагноза метастатической болезни.
Мне здесь нравится не то, что “ИИ предсказал”. Мне нравится, что вопрос поставлен правильно.
Нам не хватает инструментов, которые заранее говорят: вот этот пациент формально подходит под стандарт, но биологически может оказаться ранним прогрессором. Может быть, именно его надо плотнее мониторировать, раньше делать ctDNA, думать о клиническом исследовании, не расслабляться после назначения красивой первой линии.
Но пока это не инструмент для выбора терапии.
Это ретроспективная real-world модель. Американские электронные данные. Риск мусора в данных, смещения, неполных полей, странной кодировки прогрессирования и всех радостей реальной онкологической информатики.
Для России вывод даже шире.
Хотите медицинский AI в онкологии? Сначала сделайте данные, на которых не стыдно учить модель.
Структурированные стадии. Линии терапии. Даты прогрессирования. Молекулярные результаты. Причины смены лечения. Лабы. Ответы. Токсичность.
Без этого любой “предиктивный AI” превращается в красивую презентацию с грязной табличкой внутри.
🧬 6. GLP-1 и риск метастатического прогрессирования: очень опасный абстракт для людей
Abstract 3143
GLP-1 receptor agonists and metastatic progression in obesity-related cancers.
12 112 propensity-matched пациентов с ранними стадиями obesity-related cancers.
NSCLC: 10% против 22%. РМЖ: 10% против 20%. КРР: 13% против 22%. ГЦК: 19% против 28%.
Этот абстракт надо держать за воротник. Потому что интернет очень быстро превратит его в фразу уровня: Оземпик снижает метастазы.
А это пока не так.
Что сделали?
Взяли real-world данные пациентов с ранними стадиями опухолей, ассоциированных с ожирением: рак молочной железы, НМРЛ, колоректальный рак, ГЦК и другие. Сравнили пациентов, которым после диагноза назначали GLP-1 receptor agonists, с пациентами на DPP-4 inhibitors.
После мэтчинга увидели меньше переходов в IV стадию в нескольких опухолях. Цифры выглядят вкусно: при НМРЛ 10% против 22%, при РМЖ 10% против 20%, при КРР 13% против 22%, при ГЦК 19% против 28%.
И вот тут очень хочется сделать красивый пост про онкометаболизм, ожирение, инсулинорезистентность и новую эру профилактики прогрессирования.
Сделать можно. Но осторожно.
Потому что это observational data. Даже с propensity matching. А значит, рядом ходят конфаундинги, indication bias, различия в доступе к медицине, массе тела, диабете, наблюдении, образе жизни, частоте обследований, качестве стадирования и еще куча факторов, которые могут делать вид, что это эффект препарата.
Поэтому вывод не такой: назначаем GLP-1 пациентам с раком, чтобы не было метастазов.
Нормальный вывод другой: онкометаболизм становится слишком интересным, чтобы оставлять его на уровне разговоров про “пациенту надо похудеть”.
Если у пациента есть ожирение, диабет, метаболический синдром и онкологический диагноз, это уже не фон. Это часть биологического и клинического контекста.
Вот это не новость для вечернего хайпа. Но для врача и человека, который работает с медицинским AI, очень любопытно.
CDK4/6 ингибиторы в HR+/HER2- метастатическом РМЖ стали настолько нормой, что иногда мозг сам ленится: первая линия понятна, эндокринотерапия плюс CDK4/6, дальше посмотрим.
Но в реальной практике есть пациенты, которые прогрессируют в первый год. И вот они клинически самые неприятные. Ты вроде дал стандарт. Все сделал правильно. А болезнь повела себя агрессивнее, чем ожидалось.
Flatiron показал ML-модель на большой real-world базе: более 10 800 пациентов с HR+/HER2- мРМЖ, получавших CDK4/6 inhibitors в первой линии. Модель пыталась предсказать прогрессирование в первые 12 месяцев, используя обычные данные из электронной истории болезни: возраст, клинику, лабораторные показатели, мутации, распространенность болезни.
Среди факторов риска всплывали вещи, которые клинически звучат правдоподобно: de novo stage IV, высокая опухолевая нагрузка, нарушения печеночных тестов, BRCA/ESR1/AKT, короткий интервал от диагноза метастатической болезни.
Мне здесь нравится не то, что “ИИ предсказал”. Мне нравится, что вопрос поставлен правильно.
Нам не хватает инструментов, которые заранее говорят: вот этот пациент формально подходит под стандарт, но биологически может оказаться ранним прогрессором. Может быть, именно его надо плотнее мониторировать, раньше делать ctDNA, думать о клиническом исследовании, не расслабляться после назначения красивой первой линии.
Но пока это не инструмент для выбора терапии.
Это ретроспективная real-world модель. Американские электронные данные. Риск мусора в данных, смещения, неполных полей, странной кодировки прогрессирования и всех радостей реальной онкологической информатики.
Для России вывод даже шире.
Хотите медицинский AI в онкологии? Сначала сделайте данные, на которых не стыдно учить модель.
Структурированные стадии. Линии терапии. Даты прогрессирования. Молекулярные результаты. Причины смены лечения. Лабы. Ответы. Токсичность.
Без этого любой “предиктивный AI” превращается в красивую презентацию с грязной табличкой внутри.
🧬 6. GLP-1 и риск метастатического прогрессирования: очень опасный абстракт для людей
Abstract 3143
GLP-1 receptor agonists and metastatic progression in obesity-related cancers.
12 112 propensity-matched пациентов с ранними стадиями obesity-related cancers.
NSCLC: 10% против 22%. РМЖ: 10% против 20%. КРР: 13% против 22%. ГЦК: 19% против 28%.
Этот абстракт надо держать за воротник. Потому что интернет очень быстро превратит его в фразу уровня: Оземпик снижает метастазы.
А это пока не так.
Что сделали?
Взяли real-world данные пациентов с ранними стадиями опухолей, ассоциированных с ожирением: рак молочной железы, НМРЛ, колоректальный рак, ГЦК и другие. Сравнили пациентов, которым после диагноза назначали GLP-1 receptor agonists, с пациентами на DPP-4 inhibitors.
После мэтчинга увидели меньше переходов в IV стадию в нескольких опухолях. Цифры выглядят вкусно: при НМРЛ 10% против 22%, при РМЖ 10% против 20%, при КРР 13% против 22%, при ГЦК 19% против 28%.
И вот тут очень хочется сделать красивый пост про онкометаболизм, ожирение, инсулинорезистентность и новую эру профилактики прогрессирования.
Сделать можно. Но осторожно.
Потому что это observational data. Даже с propensity matching. А значит, рядом ходят конфаундинги, indication bias, различия в доступе к медицине, массе тела, диабете, наблюдении, образе жизни, частоте обследований, качестве стадирования и еще куча факторов, которые могут делать вид, что это эффект препарата.
Поэтому вывод не такой: назначаем GLP-1 пациентам с раком, чтобы не было метастазов.
Нормальный вывод другой: онкометаболизм становится слишком интересным, чтобы оставлять его на уровне разговоров про “пациенту надо похудеть”.
Если у пациента есть ожирение, диабет, метаболический синдром и онкологический диагноз, это уже не фон. Это часть биологического и клинического контекста.
❤🔥3❤1👏1