Медицинская литература. Новинки

 

 

 

 

 

 

Применение математического моделирования для оценки эффективности виртуальной колоноскопии у индивидуумов, предрасположенных к колоректальному раку

Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf

Цель: оценка эффективности виртуальной колоноскопии при выявлении индивидуумов, предрасположенных к колоректальному раку, с помощью метода математического моделирования. Материал и методы. Построена математическая модель, описывающая рост и выявление полипов у индивидуумов гипотетической популяции. Разработаны показатели, отражающие эффективность выявления полипов с помощью фиброколоноскопии и виртуальной колоноскопии, а также моделирующая программа, позволяющая проводить компьютерный эксперимент с индивидуумами гипотетической популяции. Результаты. На основе обработки данных компьютерного эксперимента показан существенный эффект от применения виртуальной колоноскопии для выявления полипов у индивидуумов гипотетической популяции.

Ключевые слова:
колоректальный рак, скрининг, математическое моделирование.

Литература:
1. Pickhardt P.J., Hassan C., Laghi A. et al. Cost-effectiveness of colorectal cancer screening with computer
tomography colonography. Cancer 2007; 109 (11):
2213–2221.
2. Luebeck E.G., S.H. Multistage carcinogenesis and the
incidence of colorectal cancer. Proc. Nat. Acad. Sci. 2002;
99 (23): 15095–15100.
3. Pickhardt P.J., Kim D.H. Principles and practice of virtual
colonoscopy. Philadelphia: Saunders Elsevier, 2010.
4. Кныш В.И. Рак ободочной и прямой кишки. М.: Медицина; 1997. 3–4.
5. Никифоров Н.Н., Виноградова, Л.Н., Анохина А.И. и
др. Возможности гастроинтестинальной эндоскопии
в диагностике рака желудка и толстой кишки в условиях активной диспансеризации. Кремлев. мед. 2000;
1: 57–60.
6. Геронтология in silico: становление новой дисциплины:
Математические модели, анализ данных и вычислительные эксперименты. Сборник научных трудов; Под
ред. Г.И. Марчука и др. М.: Бином, 2007.
7. Перцев Н.В., Пичугин Б.Ю. Применение метода Монте-Карло для моделирования динамики сообществ
взаимодействующих индивидуумов. Вестн. Воронеж.
гос. техн. ун-та 2006; 2 (5): 70–77.
8. Михайлов Г.А., Войтишек А.В. Численное статистическое моделирование. Методы Монте-Карло. М.: Издательский центр “Академия”, 2006.
9. Крамер Г. Математические методы статистики. М.:
Мир, 1975.
10. Боровиков В.П. Statistica: искусство анализа данных
на компьютере. Для профессионалов. СПб.: Питер,
2001.
11. Давыдов М.И., Аксель Е.М. Статистика злокачественных новообразований в России и странах СНГ в 2008 г.
Вестн. РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН 2010; 21(2
(прил.1)).

Application of Mathematical Modeling for Estimation Efficiency of CTC in Detecting Individuals Predisposed to Colorectal Cancer

We present the mathematical model, describing polyp growth and detection of individuals predisposed to colorectal cancer, applied to a hypothetical cohort. The method of estimating polyp evaluation using traditional colonoscopy and CTC (Computed Tomographic Colonography) was devised. The model predicted efficacy colorectal cancer screening using virtual colonoscopy in individuals applied to hypothetical population. Our results show high efficacy of virtual colonoscopy comparing colonoscopy for colorectal cancer screening.

Keywords:
colorectal cancer, screening, mathematical model.