APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS IN BREAST CANCER DIAGNOSIS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS DOI Open Access

Adiya Shertaeva,

Д.А. Оспанова,

I.A. LYALKOVA

и другие.

Vestnik, Год журнала: 2024, Номер 4(71), С. 53 - 69

Опубликована: Дек. 24, 2024

Introduction. Breast cancer is one of the leading causes mortality among women worldwide, and its early diagnosis plays a crucial role in improving clinical outcomes reducing mortality. We aimed to assess effectiveness artificial intelligence (AI) methods breast conduct meta-analysis diagnostic accuracy based on data from multiple studies published 2010 2023. Methods. A systematic review was conducted accordance with PRISMA guidelines. Literature searches were performed PubMed, Scopus, Web Science databases using combinations keywords MeSH terms covering topics "breast cancer," "artificial intelligence," "machine learning," "deep learning." total 24 evaluating AI sensitivity, specificity, area under ROC curve (AUC) metrics included meta-analysis. Statistical analysis random-effects model, quality assessed QUADAS-2 tool. Results. The range AUC values for 0.80 0.96, indicating high accuracy. highest scores demonstrated by McKinney et al. (2020) (AUC = 0.95, 95% CI: 0.92–0.98) Ribli (2018) 0.93–0.98). Convolutional neural networks (CNN) showed all methods. There significant heterogeneity between studies, necessitating sensitivity meta-regression identify sources heterogeneity. Conclusion. have potential diagnosis, demonstrating specificity. However, further research should focus reproducibility results, standardizing approaches, increasing transparency algorithms their safe effective application medical practice. Кіріспе. Сүт безі қатерлі ісігі әйелдер арасындағы өлім-жітімнің негізгі себептерінің бірі болып табылады, және оны ерте диагностикалау клиникалық нәтижелерді жақсартуда өлім-жітімді төмендетуде маңызды рөл атқарады. ісігін диагностикалауда жасанды интеллект (ЖИ) әдістерін қолданудың тиімділігін бағалау жылдан 2023 жылға дейін жарияланған бірнеше зерттеулер деректеріне негізделген диагностикалық дәлдік бойынша мета-анализ жүргізу. Материалдар мен әдістер.Жүйелі шолу нұсқауларына сәйкес жүргізілді. Әдебиеттерді іздеу Scopus дерекқорларында «сүт ісігі», «жасанды интеллект», «машиналық оқыту» «терең тақырыптарын қамтитын кілт сөздер терминдерінің комбинацияларын пайдалана отырып жүзеге асырылды. Мета-анализге сезімталдық, ерекшелік қисығы астындағы аудан көрсеткіштерін отырып, ЖИ әдістерінің дәлдігін бағалаған зерттеу енгізілді. Деректердің статистикалық талдауы кездейсоқ әсерлер моделін пайдаланып жүргізілді, ал зерттеулердің сапасы құралы арқылы бағаланды. Нәтижелер. әдістері үшін мәндерінің диапазоны 0.80-ден 0.96-ға болды, бұл олардың жоғары көрсетеді. Ең көрсеткіштер т.б. СД: 0.93–0.98) зерттеулерінде көрсетілді. Нейрондық желілер барлық әдістер арасында ең дәлдікті көрсетті. Зерттеулер деректердің гетерогенділігі айтарлықтай болып, сезімталдық талдауын гетерогенділіктің көздерін анықтау метарегрессиялық талдауды жүргізуді талап етті. Қорытынды. сүт үлкен әлеуетке ие, олар пен ерекшелікті Дегенмен, болашақ нәтижелердің қайталанымдылығын жақсартуға, тәсілдерді стандарттауға алгоритмдердің медициналық тәжірибеде қауіпсіз әрі тиімді қолданылуын қамтамасыз ету ашықтығын арттыруға бағытталуы тиіс. Введение. Рак молочной железы является одной из ведущих причин смертности среди женщин по всему миру, и его ранняя диагностика играет решающую роль в улучшении клинических исходов снижении смертности. Оценить эффективность применения методов искусственного интеллекта (ИИ) диагностике рака провести метаанализ диагностической точности на основе данных нескольких исследований, опубликованных с годы. Материалы методы.Систематический обзор был проведен соответствии руководящими принципами PRISMA. Поиск литературы осуществлялся базах Science, использованием комбинаций ключевых слов терминов MeSH, охватывающих темы «рак железы», «искусственный «машинное обучение» «глубокое обучение». В были включены исследования, оценивающие диагностическую точность ИИ показателей чувствительности, специфичности площади под ROC-кривой (AUC). Статистический анализ проводился модели случайных эффектов, а качество исследований оценивалось помощью инструмента QUADAS-2. Результаты. Диапазон значений для составил от до что свидетельствует о высокой точности. Наиболее высокие показатели продемонстрированы исследованиях ДИ: Сверточные нейронные сети показали наивысшую всех методов. Гетерогенность между исследованиями была значительной, требовало проведения анализа чувствительности метарегрессионного выявления источников гетерогенности. Заключение. Методы имеют высокий потенциал железы, демонстрируя высокую чувствительность специфичность. Однако дальнейшие исследования должны быть направлены улучшение репродуктивности результатов, стандартизацию подходов повышение прозрачности алгоритмов их безопасного эффективного медицинской практике.

Язык: Русский

Deep learning applications in breast cancer histopathological imaging: diagnosis, treatment, and prognosis DOI Creative Commons
Bitao Jiang, Lingling Bao,

Songqin He

и другие.

Breast Cancer Research, Год журнала: 2024, Номер 26(1)

Опубликована: Сен. 20, 2024

Язык: Английский

Процитировано

8
Inhibition of the FEN1-PBX1 axis elicits cellular senescence in breast cancer via the increased intracellular reactive oxygen species levels DOI Creative Commons
Min Wu,

Benmeng Wu,

Xiaoshan Huang

и другие.

Journal of Translational Medicine, Год журнала: 2025, Номер 23(1)

Опубликована: Фев. 28, 2025

Cellular senescence is a state of irreversible cell growth arrest. As such, induction viewed as an efficacious countermeasure in cancer treatment. Flap endonuclease 1 (FEN1) has been reported to participate tumor growth, metastasis and immunomodulation. However, the role FEN1 cellular breast its molecular mechanism remains unclear. In vitro assessments apoptosis were conducted using CCK-8 assay, cycle senescence-associated β-galactosidase (SA-β-gal) staining, cleaved caspase-3 staining. Western blot, dihydroethidium (DHE) RNA-sequencing, quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR), rescue experiments, dual-luciferase reporter assay performed explore potential target FEN1. Co-Immunoprecipitation (Co-IP), Chromatin immunoprecipitation (ChIP)-qPCR immunostaining used evaluate interaction between Pre-B-cell leukemia homeobox transcription factor (PBX1). A xenograft mouse model was employed validate effect on apoptosis. Functional analysis demonstrated that suppressed both cells vitro, while vivo experiments moderate therapeutic effects. Further studies indicated deficiency promoted aforementioned effects by increasing intracellular reactive oxygen species (ROS) levels. RNA-sequencing qRT-PCR assays revealed knockdown enhanced expressions several secretory phenotype (SASP) factors resulted decreased PBX1 level. The overexpression verified mediated induced inhibition. detail, downregulation inhibited activity PBX1, which partially restored itself overexpression. Of note, directly interacted with PBX1. Furthermore, illustrated colocalization tissues. our local cohort, positive correlation identified expression levels Knockdown facilitates through down-regulation mediating increase ROS This study reveals negative regulator provides support for pro-senescence therapy. Given exhibited only effects, these findings underscore necessity combining it senolytic therapy enhance efficacy.

Язык: Английский

Процитировано

1
MXene-reinforced bioactive polymer hydrogels for biomedical applications DOI Creative Commons

Guanghui Gu,

Xue Chen, Gang Wei

и другие.

APL Materials, Год журнала: 2024, Номер 12(8)

Опубликована: Авг. 1, 2024

MXenes, a novel class of two-dimensional (2D) materials, have attracted considerable attention in various fields, especially drug delivery, wound healing, bone tissue engineering, biosensing, and cancer treatment. Thanks to their remarkable physicochemical properties, MXenes hold great promise for biomedical applications. Concurrently, hydrogels composed polymers been extensively utilized contexts. The unique properties facilitate integration into bioactive with enhanced functions thereby endowing the composites multifunctional capabilities. MXene-reinforced polymer (MRPHs) synergistically combine advantageous characteristics both hydrogels, making them highly adaptable other theranostic strategies medical In this comprehensive review, we demonstrate recent advances design synthesis MRPHs Specifically, introduce analyze methods tailoring by incorporating active components, including functional molecules, 2D metal ions, natural polymers, drugs/genes. We then discuss applications designed biosensors, therapy. hope that work provides valuable guidance inspiration readers develop advanced

Язык: Английский

Процитировано

4
Targeted Therapies: The Role of Monoclonal Antibodies in Disease Management DOI Open Access

Akram N. Salah,

Amr H. Hashem, Mohamed Bakr Zaki

и другие.

Journal of Biochemical and Molecular Toxicology, Год журнала: 2025, Номер 39(2)

Опубликована: Янв. 30, 2025

ABSTRACT Monoclonal antibodies (mAbs) are a key class of biotherapeutic medicines used to treat wide range diseases, such as cancer, infectious autoimmune disorders, cardiovascular and hemophilia. They can be engineered for greater effectiveness specific applications while maintaining their structural elements immune targeting. Traditional immunoglobulin treatments have limited therapeutic uses various adverse effects. That makes mAbs show rapid growth in the pharmaceutical market, with over 250 clinical studies. Although offer higher specificity, they less effective against complex antigens. become essential treating diseases medical options, providing innovative solutions that improve patients' quality life through increasing survival rates, shortening length stay hospitals an improved treatment outcome, reducing side This review outlines mechanisms, applications, advancements mAbs, highlighting transformative role modern medicine potential shape future interventions.

Язык: Английский

Процитировано

0
Controversies on chemotherapy for early HR+/HER2− breast cancer: the role of anthracyclines and dose intensification DOI
Francesca Poggio, Chiara Molinelli, Irene Giannubilo

и другие.

Current Opinion in Oncology, Год журнала: 2024, Номер 36(6), С. 495 - 502

Опубликована: Июнь 12, 2024

Purpose of review Use adjuvant chemotherapy significantly reduces the risk recurrence and improves overall survival (OS) in patients with early-stage breast cancer. However, few data are available on efficacy different regimens schedules hormone receptor positive/HER2-negative (HR+/HER2−) We aim to summarize evidence anthracycline-based dose-dense schedule this specific patient population. Moreover, current controversies management HR+/HER2− cancer discussed. Recent findings Patient-level meta-analysis evaluating role addition an anthracycline taxane-based showed that rate was lower among receiving treatment. administration use is associated significant reduction recurrences mortality. Less neoadjuvant setting. Summary For high-risk cancer, (neo) chemotherapy, a regimen should still be considered standard care. intermediate candidates anthracycline-free could preferred treatment option.

Язык: Английский

Процитировано

3
Bufalin Induces Ferroptosis by Modulating the 2,4-dienoyl-CoA reductase (DECR1)-SLC7A11 Axis in Breast Cancer DOI
Shiqi Wu, Xuemin Wu, Qin Wang

и другие.

Phytomedicine, Год журнала: 2024, Номер 135, С. 156130 - 156130

Опубликована: Окт. 5, 2024

Язык: Английский

Процитировано

2
Anoikis-related genes in breast cancer patients: reliable biomarker of prognosis DOI Creative Commons

Mingzheng Tang,

Rong Yao, Xiaofeng Li

и другие.

BMC Cancer, Год журнала: 2024, Номер 24(1)

Опубликована: Сен. 19, 2024

Язык: Английский

Процитировано

1
Health-related quality of life outcomes between non-steroid and steroid aromatase inhibitors and switching hormone therapy in postmenopausal women with ER+ breast cancer DOI Creative Commons
Wawang Anwarudin, Ajeng Diantini, Melisa Intan Barliana

и другие.

Pharmacia, Год журнала: 2024, Номер 71, С. 1 - 9

Опубликована: Дек. 18, 2024

Adjuvant hormone therapy can affect the quality of life postmenopausal breast cancer patients with estrogen receptor (ER+). This study aimed to measure outcomes health-related (HRQoL) in women ER+ receiving non-steroidal aromatase inhibitors (NSAI), steroidal (SAI), and change (Switch). cross-sectional was conducted by interviewing cancer. The EQ-5D-5L instrument used compare utility scores among who received NSAI, SAI, switch therapy. As a result, average score for NSAI is 0.864 (SD = 0.117), significantly different (p 0.025) from SAI 0.777 0.211) 0.776 0.071). conclusion that Switch affected HRQoL ER+. has better compared Switch.

Язык: Английский

Процитировано

0
Describing quality of life trajectories in young Hispanic women with breast cancer: 5-year results from a large prospective cohort DOI Open Access
Bryan F. Vaca‐Cartagena, Ana S. Ferrigno, Hatem A. Azim

и другие.

The Breast, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 103866 - 103866

Опубликована: Дек. 1, 2024

Cancer treatments have a detrimental impact on the quality of life (QoL) young women with breast cancer (YWBC). Research exploring QoL trajectories has been mostly centered postmenopausal women. Here we report longitudinal changes across all domains and associated factors in YWBC.

Язык: Английский

Процитировано

0
APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS IN BREAST CANCER DIAGNOSIS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS DOI Open Access

Adiya Shertaeva,

Д.А. Оспанова,

I.A. LYALKOVA

и другие.

Vestnik, Год журнала: 2024, Номер 4(71), С. 53 - 69

Опубликована: Дек. 24, 2024

Introduction. Breast cancer is one of the leading causes mortality among women worldwide, and its early diagnosis plays a crucial role in improving clinical outcomes reducing mortality. We aimed to assess effectiveness artificial intelligence (AI) methods breast conduct meta-analysis diagnostic accuracy based on data from multiple studies published 2010 2023. Methods. A systematic review was conducted accordance with PRISMA guidelines. Literature searches were performed PubMed, Scopus, Web Science databases using combinations keywords MeSH terms covering topics "breast cancer," "artificial intelligence," "machine learning," "deep learning." total 24 evaluating AI sensitivity, specificity, area under ROC curve (AUC) metrics included meta-analysis. Statistical analysis random-effects model, quality assessed QUADAS-2 tool. Results. The range AUC values for 0.80 0.96, indicating high accuracy. highest scores demonstrated by McKinney et al. (2020) (AUC = 0.95, 95% CI: 0.92–0.98) Ribli (2018) 0.93–0.98). Convolutional neural networks (CNN) showed all methods. There significant heterogeneity between studies, necessitating sensitivity meta-regression identify sources heterogeneity. Conclusion. have potential diagnosis, demonstrating specificity. However, further research should focus reproducibility results, standardizing approaches, increasing transparency algorithms their safe effective application medical practice. Кіріспе. Сүт безі қатерлі ісігі әйелдер арасындағы өлім-жітімнің негізгі себептерінің бірі болып табылады, және оны ерте диагностикалау клиникалық нәтижелерді жақсартуда өлім-жітімді төмендетуде маңызды рөл атқарады. ісігін диагностикалауда жасанды интеллект (ЖИ) әдістерін қолданудың тиімділігін бағалау жылдан 2023 жылға дейін жарияланған бірнеше зерттеулер деректеріне негізделген диагностикалық дәлдік бойынша мета-анализ жүргізу. Материалдар мен әдістер.Жүйелі шолу нұсқауларына сәйкес жүргізілді. Әдебиеттерді іздеу Scopus дерекқорларында «сүт ісігі», «жасанды интеллект», «машиналық оқыту» «терең тақырыптарын қамтитын кілт сөздер терминдерінің комбинацияларын пайдалана отырып жүзеге асырылды. Мета-анализге сезімталдық, ерекшелік қисығы астындағы аудан көрсеткіштерін отырып, ЖИ әдістерінің дәлдігін бағалаған зерттеу енгізілді. Деректердің статистикалық талдауы кездейсоқ әсерлер моделін пайдаланып жүргізілді, ал зерттеулердің сапасы құралы арқылы бағаланды. Нәтижелер. әдістері үшін мәндерінің диапазоны 0.80-ден 0.96-ға болды, бұл олардың жоғары көрсетеді. Ең көрсеткіштер т.б. СД: 0.93–0.98) зерттеулерінде көрсетілді. Нейрондық желілер барлық әдістер арасында ең дәлдікті көрсетті. Зерттеулер деректердің гетерогенділігі айтарлықтай болып, сезімталдық талдауын гетерогенділіктің көздерін анықтау метарегрессиялық талдауды жүргізуді талап етті. Қорытынды. сүт үлкен әлеуетке ие, олар пен ерекшелікті Дегенмен, болашақ нәтижелердің қайталанымдылығын жақсартуға, тәсілдерді стандарттауға алгоритмдердің медициналық тәжірибеде қауіпсіз әрі тиімді қолданылуын қамтамасыз ету ашықтығын арттыруға бағытталуы тиіс. Введение. Рак молочной железы является одной из ведущих причин смертности среди женщин по всему миру, и его ранняя диагностика играет решающую роль в улучшении клинических исходов снижении смертности. Оценить эффективность применения методов искусственного интеллекта (ИИ) диагностике рака провести метаанализ диагностической точности на основе данных нескольких исследований, опубликованных с годы. Материалы методы.Систематический обзор был проведен соответствии руководящими принципами PRISMA. Поиск литературы осуществлялся базах Science, использованием комбинаций ключевых слов терминов MeSH, охватывающих темы «рак железы», «искусственный «машинное обучение» «глубокое обучение». В были включены исследования, оценивающие диагностическую точность ИИ показателей чувствительности, специфичности площади под ROC-кривой (AUC). Статистический анализ проводился модели случайных эффектов, а качество исследований оценивалось помощью инструмента QUADAS-2. Результаты. Диапазон значений для составил от до что свидетельствует о высокой точности. Наиболее высокие показатели продемонстрированы исследованиях ДИ: Сверточные нейронные сети показали наивысшую всех методов. Гетерогенность между исследованиями была значительной, требовало проведения анализа чувствительности метарегрессионного выявления источников гетерогенности. Заключение. Методы имеют высокий потенциал железы, демонстрируя высокую чувствительность специфичность. Однако дальнейшие исследования должны быть направлены улучшение репродуктивности результатов, стандартизацию подходов повышение прозрачности алгоритмов их безопасного эффективного медицинской практике.

Язык: Русский

Процитировано

0