소변 검사는 공격적인 전립선 암을 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다

최근 연구에 따르면 새로운 소변 검사로 다른 진단 방법보다 최대 5 년 더 빨리 치료가 필요한 공격적인 전립선 암 사례를 발견 할 수 있습니다.

연구는 전립선 암에 대한 새로운 소변 검사의 효과를 평가했습니다.

영국 노리치에있는 이스트 앵글리아 대학 (UEA)과 노퍽 및 노리치 대학 병원 (NNUH)의 연구원들이 연구를 수행했습니다.

그들은 전립선 소변 위험 (PUR)이라고하는 실험적 소변 검사가 진단 후 처음 5 년 이내에 치료가 필요한 사람과 치료가 필요한 사람을 구분할 수 있음을 밝혔습니다.

이제 연구 결과가 저널에 나타납니다. BJU 국제.

팀에는 UEA의 Norwich 의과 대학의 Colin Cooper 교수, Daniel Brewer 박사, Jeremy Clark 박사가 포함되었습니다. NNUH의 Rob Mills, Marcel Hanna 및 Richard Ball 교수가 지원을 제공했습니다.

바이오 마커 살펴보기

이 독특한 테스트를 개발하기 위해 연구원들은 535 명의 남성의 소변 샘플에서 유전자 발현을 조사하고 167 개의 다른 유전자의 무 세포 발현을 결정했습니다.

그런 다음 과학자들이 PUR 테스트에서 찾을 수있는 위험 신호 또는 바이오 마커를 고려한 36 개의 서로 다른 유전자 조합을 설정했습니다.

이 검사는 사람들을 다른 위험 그룹으로 분류하여 암의 공격성을 입증 할 수 있다는 점에서 독특합니다.

“이 연구는 우리의 소변 검사가 침습적 바늘 생검없이 전립선 암을 진단 할뿐만 아니라 [사람의] 위험 수준을 확인하는 데 사용될 수 있음을 보여줍니다.”라고 Clark 박사는 말합니다.

“이는 이미 적극적으로 감시중인 전립선 암 환자에게 치료가 필요한지 여부를 예측할 수 있음을 의미합니다. 정말 흥미로운 점은이 테스트가 표준 임상 방법으로 발견되기 전 최대 5 년까지 질병 진행을 예측했다는 것입니다.”

“더욱이이 검사는 진단 후 5 년 이내에 치료가 필요할 가능성이 최대 8 배 더 낮은 남성을 식별 할 수있었습니다.”라고 그는 덧붙였습니다.

전립선 암은 흔하지 만 천천히 성장합니다

미국 암 학회 (ACS)에 따르면 남성 9 명 중 1 명은 평생 전립선 암 진단을 받게됩니다. 2019 년에 ACS는 약 174,000 명의 새로운 전립선 암 사례와 31,000 명이 넘는 사망자가있을 것으로 추정합니다.

즉, 대부분의 전립선 암 사례는 사망으로 이어지지 않습니다. 실제로 국소 및 국소 전립선 암의 5 년 생존율은 거의 100 %이며, 원거리 전립선 암 환자와 합쳐도 전체 생존율은 여전히 ​​98 %입니다.

피부암을 제외하고 전립선 암은 남성에게 가장 흔한 암입니다. 조기 발견 기술 덕분에 의사는 많은 사례를 조기에 진단하고 치료할 수 있습니다. 천천히 성장하는 암이기 때문에 일반적으로 전염되기 전에 검사가 먼저 발견됩니다.

이 검사가 임상 환경에서 의미하는 것

전립선 암을 식별하는 데 도움이되는 여러 가지 방법이 있습니다. 전립선 생검이 상태를 확실히 진단하는 유일한 방법이지만 생검이 필요한지 여부를 나타낼 수있는 몇 가지 선별 검사가 있습니다.

예를 들어, 전립선 특이 항원 (PSA) 혈액 검사는 전립선 암의 존재 가능성을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 의사는 이러한 결과 또는 일련의 결과를 사용하여 누군가 생검이 필요한지 판단하는 경향이 있습니다.

의사는 또한 전립선에 암일 수있는 부위가 있는지 확인하기 위해 디지털 직장 검사를 수행 할 수 있습니다. PSA 검사보다 덜 효과적이지만 때때로 정상적인 PSA 수치를 가진 사람들에게서 암을 발견 할 수 있습니다.

PUR 테스트는 한 단계 더 나아갑니다. 다른 검사보다 먼저 암의 존재를 식별 할뿐만 아니라, 의사가 치료 과정을보다 정확하게 결정하고 관찰하고 기다릴 지, 생검을할지, 즉시 치료를 시작할지 결정할 수 있도록 사람들을 다른 위험 그룹으로 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다.

"이 검사가 클리닉에서 사용된다면, 많은 남성들이 불필요한 초기 생검을 피할 수 있고 저 위험 질환을 가진 남성의 반복적이고 침습적 인 후속 조치를 크게 줄일 수 있습니다."

Jeremy Clark 박사

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