加州大学洛杉矶分校的研究人员在 AUA 2025 上强调前列腺癌和膀胱癌、人工智能和以患者为中心的护理方面的创新

发布时间:2025年4月22日    来源:szf
加州大学洛杉矶分校的研究人员在 AUA 2025 上强调前列腺癌和膀胱癌、人工智能和以患者为中心的护理方面的创新

快速阅读: 据《Newswise (新闻稿)》最新报道,加州大学洛杉矶分校的研究人员将在美国泌尿学会年会上展示40多项研究,涵盖机器人手术、癌症治疗、人工智能应用及医疗器械创新等方面,旨在推动泌尿学科发展和改善患者护理。

联系人:戴维·桑普森,加州大学洛杉矶分校媒体联络部
电子邮件:[email protected]

亮点包括:
– 用于机器人前列腺切除手术的三维建模
– 高危膀胱癌中检查点抑制剂的成本对比
– 人工智能生成的前列腺癌风险分布图
– 脊髓损伤后用于膀胱监控的可穿戴光学设备
– 肾结石治疗中的共同决策干预

加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院和加州大学洛杉矶分校健康乔纳斯综合癌症中心的研究人员将在美国泌尿学会年会上参与四十多场会议,他们将在会议上展示新的研究成果和患者护理进展。AUA 2025将于4月26日至29日在拉斯维加斯举行。

“美国泌尿学会年会是改善患者护理和推动泌尿学科发展的关键平台,”加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院泌尿科教授兼副主席克里斯托弗·萨加尔博士说,“这是加州大学洛杉矶分校临床科学家为全国新兴技术和治疗方法的对话做出贡献的机会,同时也能从世界各地的同事那里学习。”

由加州大学洛杉矶分校研究人员领导的值得注意的报告亮点包括:

### 三维建模有助于更大程度的神经保护并带来更好的结果
**摘要:IP11-37:用于机器人前列腺切除手术的三维数字模型——来自随机临床试验的外科医生调查和结果相关性**

根据由加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院泌尿科助理教授约瑟夫·谢克博士和泌尿科住院医师阿莎·阿尤布博士领导的研究,使用三维数字模型进行机器人辅助前列腺切除手术规划的外科医生在查看模型并更好地理解关键解剖考虑因素后,常常会改变他们的手术计划。临床试验结果显示,三维建模有助于更大程度的神经保护并带来更好的结果。

**摘要:IP11-37:用于机器人前列腺切除手术的三维数字模型——来自随机临床试验的外科医生调查和结果相关性**

这项研究延续了研究人员早期的发现,显示三维数字模型与3个月和18个月时更好的肿瘤学和功能结果之间存在关联。在这里,他们报告了一项从2019年1月至2022年12月在六所学术机构进行的随机单盲临床试验中的外科医生调查数据和患者结果的相关性。分析的41名患者中,66%为白人,平均年龄为62岁。根据结果,外科医生在33%的病例中根据三维数字模型修改了手术计划。与多参数磁共振成像相比,三维建模显著提升了癌症可视化能力,并增强了对外科医生理解肿块与周围解剖结构关系的能力。在74%的病例中,外科医生报告了解剖细节的清晰度有所提高。分析表明,该模型帮助进行神经保护的能力与阴性边缘状态、早期控尿能力和持久的勃起功能有关。

阿尤布将在4月27日星期日早上9点30分至11点30分于马可波罗701室的会议期间展示这些新发现。

### 帕博利珠单抗在高危膀胱癌中可能比尼伏鲁单抗更具成本效益
**摘要PD37-11:尼伏鲁单抗对比帕博利珠单抗对比观察作为肌层浸润性膀胱癌辅助治疗的成本效益分析**

一项使用分析模型的UCLA研究表明,对于具有高复发风险的肌层浸润性膀胱癌患者,检查点抑制剂帕博利珠单抗可能比尼伏鲁单抗作为辅助疗法更具成本效益。该模型使用了CheckMate 274试验的结果数据,该试验比较了尼伏鲁单抗与安慰剂,以及AMBASSADOR试验的结果数据,该试验比较了帕博利珠单抗与观察。新的分析还纳入了已发表的文献,以告知健康状态之间的转换,并提供关于成本、效用、不良事件和疾病管理的输入。

尼伏鲁单抗对比帕博利珠单抗对比观察作为肌层浸润性膀胱癌辅助治疗的成本效益分析

由UCLA健康血液学/肿瘤学和泌尿学副教授亚历山德拉·德拉卡基博士和UCLA大卫·格芬医学院泌尿肿瘤学研究员兼临床讲师普拉提克·卡纳布尔博士领导的研究团队开发了一个分析模型,以调查这两种药物与观察相比,在一名65岁高危肌层浸润性膀胱癌患者切除术后20年的成本效益。主要结果是寿命年、质量调整生命年(QALY)、成本和增量成本效益比。愿意支付的阈值——成本效益分析中使用的工具——为每质量调整生命年10万美元。帕博利珠单抗的增量成本效益比最低,为每质量调整生命年50,476美元。在概率敏感性分析中,帕博利珠单抗在广泛接受的愿意支付阈值范围内成为最具成本效益策略的可能性最高。研究人员得出结论,这两种药物都被证明是无病生存期延长且具成本效益的选择,而帕博利珠单抗相对于尼伏鲁单抗显示出更高的成本效益。

卡纳布尔将在4月29日星期二上午10点50分至10点58分于马可波罗805室展示这些结果。

### 人工智能比多参数磁共振成像更准确地预测前列腺癌向精囊的扩散
**摘要MP13-20:使用人工智能前列腺癌风险映射预测精囊侵犯**

人工智能比多参数磁共振成像更准确地预测前列腺癌向精囊的扩散

精囊侵犯(SVI)——癌细胞从前列腺扩散到精囊——是疾病分期和预后的重要因素,术前预测SVI对于治疗计划至关重要,特别是在确定切除或放疗边界时。但由于分辨率、对比度和读片者变异性等限制,SVI在MRI上经常被遗漏。由UCLA领导的一项研究确定,尽管未曾专门针对此任务进行训练,人工智能生成的癌症映射准确预测了SVI。人工智能显著改进了MRI的SVI预测,有潜力助力侵袭性前列腺癌的早期诊断与治疗。

评估了两个患者队列。第一个队列包括某机构的147名前列腺切除患者。第二个队列包括从另一家独立医疗机构招募的20名患者,SVI患病率增加到50%。所有患者均通过MRI引导活检诊断为Gleason分级组≥2的前列腺癌,并在根治性前列腺切除术前未接受治疗。术前多参数MRI上的SVI怀疑由放射科医生评估。病理学家检查前列腺切除标本以建立SVI的真实情况。研究团队利用多模式术前影像和临床数据生成了三维癌症估算图(CEMs);通过计算精囊和射精管周围区域的平均癌症风险来预测精囊侵犯。研究人员使用了常用的分析和统计方法来计算和对比人工智能(AI)与磁共振成像(MRI)的预测结果。在两个队列中,AI的准确性显著高于MRI。在第一组中,MRI漏诊了25例中的12例(48%),而AI只漏诊了2例(8%)。在第二组中,MRI漏诊了10例中的4例(40%),而AI只漏诊了2例(20%)。

韦恩·布里斯班博士,加州大学洛杉矶分校医疗中心的泌尿科助理教授,将在周日早上9:30至11:30在卡萨诺瓦503会议室展示这项研究。

### 可穿戴光学设备有望用于监测脊髓损伤后的膀胱健康状况
**摘要PD15-04:一种用于监测神经源性膀胱的可穿戴光学系统——通过追踪容量和压力来降低脊髓损伤后失禁和自主神经反射异常的风险**

可穿戴光学设备有望用于监测脊髓损伤后的膀胱健康状况

加州大学洛杉矶分校的研究人员已证实了一种可穿戴光学系统的可行性,该系统能实时经皮追踪脊髓损伤(SCI)导致的神经源性下尿路功能障碍(NLUTD)患者膀胱容量的变化。它被设计用于监测膀胱充盈情况,以促进最佳的间歇导尿频率,提供一种实用且个性化的减少失禁和降低自主神经反射异常(AD)风险的方案,自主神经反射异常是一种可能危及生命的神经系统综合症,由不愉快或痛苦的刺激(例如过度充盈的膀胱)引发。

可穿戴光学设备有望用于监测脊髓损伤后的膀胱健康状况

该系统是一个基于近红外光谱技术的自包含、无线光学接口,固定在耻骨上方。使用三种波长的LED,旨在检测水分并监测膀胱壁肌肉层(负责收缩以排出尿液的平滑肌)中血液氧合状态的变化。该设备由一块柔软的硅胶片组成,配有配对的发射器-探测器阵列,间隔4厘米(约1.57英寸),用于两级监测。

加州大学洛杉矶分校的研究包括66名脊髓损伤患者和15名对照组。随着尿液积聚,较低传感器首先检测到光衰减的变化。随着膀胱容量增加,较高传感器的衰减逐渐增大。NLUTD的脊髓损伤患者中有20%发生了自主神经反射异常。研究人员依据近红外光谱衍生的数据识别出三种与逼尿肌压力相关的算法。研究人员指出,未来的研究将探讨家庭监测膀胱充盈和压力如何积极影响生活质量并减少触发AD事件的频率。

可穿戴光学设备有望用于监测脊髓损伤后的膀胱健康状况

林恩·斯托瑟斯博士,MHS,加州大学洛杉矶分校泌尿科和妇产科的驻校教授,将在周日早上9:54至10:02在伽利略1001会议室展示这项研究。

### 提升肾结石护理中共享决策策略的方法
**MP33-09:优化在线共享决策干预措施在肾结石管理中的应用**

提升肾结石护理中共享决策策略的方法

共享决策(SDM)——患者与临床医生合作共同做出治疗决定的过程,在改善护理环境中的决策质量和患者满意度方面起到了积极作用,但实施起来面临挑战。由加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院泌尿科教授兼副主席克里斯托弗·赛加尔博士和加州大学洛杉矶分校泌尿科研究助理萨姆·卡泽米领导的研究团队假设,使用质量改进和实施科学的策略将有助于成功实施决策辅助工具(DA),以促进肾结石(肾结石)管理中的共享决策。

他们在2024年8月至10月期间招募了240名18岁及以上、母语为英语的患者,这些患者前往加州大学洛杉矶分校泌尿科进行新的肾结石评估。启动时,‘覆盖率’——符合条件的患者中被识别并受邀使用DA的比例为40%,而‘依从性’——符合条件的患者按预期完成DA使用的比例为13%。目标分别为80%和60%。该研究记录了研究人员遇到的挑战及其制定的解决办法,运用计划-执行-检查-行动(PDSA)循环来提高覆盖率和依从性。他们得出结论,成功的DA实施工作应注重技术的易用性,以及在引入过程中对人工或电子医生的认可。采用质量改进与科学研究相结合的方法进行实施是可行的,并能理性指导改善患者参与共享决策计划的行动。

卡泽米将在周一早上3:30至5:30在马可波罗703会议室展示这项研究。

所有列出的AUA2025日期和时间为太平洋时间。会议将在拉斯维加斯的威尼斯人会展中心举行。

(以上内容均由Ai生成)

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