clinvestКачественная клиническая практикаKachestvennaya Klinicheskaya Praktika = Good Clinical Practice2588-05192618-8473ООО «Издательство ОКИ10.37489/2588-0519-2022-3-31-34clinvest-627Research ArticleЭПИДЕМИОЛОГИЯEPIDEMIOLOGYПрогнозирование хронического лимфолейкоза с использованием методов интеллектуального анализа данныхChronic lymphocytic leukemia prediction using data mining methodshttps://orcid.org/0000-0002-7299-5268МарковцеваМ. В.MarkovtsevaM. V.

Марковцева Мария Владимировна, к. м. н., доцент кафедры госпитальной терапии

Ульяновск

SPIN-код: 3940–1833

Markovtseva Maria V., PhD, Cand. Sci. Med., Associate Professor of the Department of Hospital Therapy

Ulyanovsk

mmark7@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1527-9692ЗгуральскаяЕ. Н.ZguralskayaE. N.

Згуральская Екатерина Николаевна, к. т. н., доцент кафедры информационных технологий и общенаучных дисциплин

Ульяновск

Zguralskaya Ekaterina N., PhD, Cand. Sci. Tech., Associate Professor of the Department of Information Technology and General Scientific

Ulyanovsk

iatu@inbox.ruФГБО ВО «Ульяновский государственный университет»РоссияUlyanovsk State UniversityRussian FederationФГБО ВО «Ульяновский государственный технический университет»РоссияUlyanovsk State Technical UniversityRussian Federation202214112022033134Copyright © Марковцева М.В., Згуральская Е.Н., 20222022Марковцева М.В., Згуральская Е.Н.Markovtseva M.V., Zguralskaya E.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.clinvest.ru/jour/article/view/627Актуальность

Актуальность. Хронический лимфолейкоз (ХЛЛ) — одно из наиболее часто встречающихся лимфопролиферативных заболеваний европейской популяции с увеличением частоты в пожилом и старческом возрасте. Стандартные подходы к прогнозированию общей выживаемости у этой категории пациентов не учитывают наличие коморбидной патологии и имеют невысокую точность. Ввиду этого поиск параметров, влияющих на показатель общей выживаемости пациентов с ХЛЛ, представляет особую актуальность.

Цель исследования — на этапе постановки диагноза ХЛЛ выделить факторы, влияющие на общую выживаемость больных ХЛЛ.

Материалы и методы

Материалы и методы. Ретро- спективно проанализированы данные 132 пациентов с ХЛЛ стадии A-C по Binet c известной общей выживаемостью. Задача решалась методами интеллектуального анализа данных, а именно с использованием логических алгоритмов классификации.

Результаты

Результаты. Скорость клубочковой фильтрации определена в качестве параметра, который объективно обосновывает отклонение реальных сроков общей выживаемости пациентов от расчётных по стандартной системе стадирования Binet. Для этого параметра сформировано if…then-правило, которое даёт возможность прогнозировать выживаемость пациента. При значении СКФ на момент постановки диагноза ХЛЛ более 76 мл/мин/1,73м2 можно говорить о том, что пациент преодолеет расчётные данные медианы выживаемости для соответствующей стадии ХЛЛ по Binet. В противном случае — общая выживаемость пациента ХЛЛ будет меньше расчётной медианы выживаемости по Binet.

Заключение

Заключение. Анализ проведённого исследования позволяет сделать вывод о целесообразности применения методов интеллектуального анализа данных в прогнозировании общей выживаемости пациентов с ХЛЛ. Приведённые в статье клинические примеры показывают их эффективность. По результатам проведённого исследования оформлена заявка на изобретение № 2022104419.

Relevance

Relevance. Chronic lymphocytic leukemia (CLL) is one of the most common lymphoproliferative diseases of the European population with an increase in the elderly and senile age frequency. In this category of patients standard approaches to predicting overall survival do not take into account the presence of comorbid pathology and have low accuracy. In view of this, the search for parameters that affect the overall survival rate of patients with CLL is of particular relevance.

The aim of the study is to identify factors affecting the CLL patients overall survival at the stage of CLL diagnosis.

Materials and methods

Materials and methods. The data of 132 CLL patients with stage A-C according to Binet with known overall survival were retrospectively analyzed. The problem was solved by data mining methods, namely using logical classification algorithms.

Results

Results. The glomerular filtration rate is defined as a parameter that objectively justifies the real terms deviation of the patients overall survival from the calculated ones according to the standard Binet staging system. For this parameter, an if…then rule is formed, which makes it possible to predict the patient’s survival. If the GFR value at the time of diagnosis of CLL is more than 76 ml/min /1.73 m2, we can say that the patient will overcome the calculated median survival data for the corresponding stage of CLL according to Binet. Otherwise, the overall survival of the CLL patient will be less than the estimated median survival according to Binet.

Conclusion

Conclusion. The analysis of the study allows us to conclude that it is advisable to use data mining methods in predicting the patients overall survival with CLL. The clinical examples given in the article show their effectiveness. According to the study results, an application for invention No. 2022104419 was issued.

хронический лимфолейкозобщая выживаемостьинтеллектуальный анализ данныхchronic lymphocytic leukemiasurvival predictiondata miningReferencesАлгоритмы диагностики и протоколы лечения заболеваний системы крови / под ред. В. Г. Савченко. В 2 т. Т. 2. — М.: Практика, 2018.— 1264 с.Algoritmy diagnostiki i protokoly lecheniya zabolevanij sistemy krovi / Ed. by VG Savchenko. In two volumes. Volume 2. Moscow: Practice, 2018. (In Russ).Rai KR, Sawitsky A, Cronkite EP et al. Clinical staging of chronic lymphocytic leukemia. Blood. 1975;46:219–34.Rai KR, Sawitsky A, Cronkite EP et al. Clinical staging of chronic lymphocytic leukemia. Blood. 1975;46:219–34.Binet JL, Auquier A, Dighiero G et al. A new prognostic classification of chronic lymphocytic leukemia derived from a multivariate survival analysis. Cancer. 1981;48(1):198–206. doi: 10.1002/1097–0142(19810701)48:1>198:: aid-cncr2820480131<3.0.co;2-vBinet JL, Auquier A, Dighiero G et al. A new prognostic classification of chronic lymphocytic leukemia derived from a multivariate survival analysis. Cancer. 1981;48(1):198–206. doi: 10.1002/1097–0142(19810701)48:1>198:: aid-cncr2820480131<3.0.co;2-vDohner H, Stilgenbauer S, Benner A, et al. Genomic aberrations and survival in chronic lymphocytic leukemia. N Engl J Med. 2000;343(26):1910–6. doi: 10.1056/nejm200012283432602Dohner H, Stilgenbauer S, Benner A, et al. Genomic aberrations and survival in chronic lymphocytic leukemia. N Engl J Med. 2000;343(26):1910–6. doi: 10.1056/nejm200012283432602Mayr C, Speicher MR, Kofler DM, et al. Chromosomal translocations are associated with poor prognosis in chronic lymphocytic leukemia. Blood. 2006;107(2):742–51. doi: 10.1182/blood-2005–05–2093Mayr C, Speicher MR, Kofler DM, et al. Chromosomal translocations are associated with poor prognosis in chronic lymphocytic leukemia. Blood. 2006;107(2):742–51. doi: 10.1182/blood-2005–05–2093Haferlach C, Dicker F, Schnittger S, et al. Comprehensive genetic characterization of CLL: A study on 506 cases analysed with chromosome banding analysis, interphase FISH, IgVH status and immunophenotyping. Leukemia. 2007;21(12):2442–51. doi: 10.1038/sj.leu.2404935Haferlach C, Dicker F, Schnittger S, et al. Comprehensive genetic characterization of CLL: A study on 506 cases analysed with chromosome banding analysis, interphase FISH, IgVH status and immunophenotyping. Leukemia. 2007;21(12):2442–51. doi: 10.1038/sj.leu.2404935Никитин Е. А., Луговская С. А., Варламова Е. Ю., Обухова Т. Н., Судариков А. Б., Капланская И. Б., Бидерман Б. В., Наумова Е. В., Сидорова Ю. В., Почтарь М. Е., Ксиличина Д. Г., Домрачева Е. В., Иванова В. Л., Ковалёва Л. Г., Птушкин В. В. Факторы, предсказывающие полную ремиссию и рефрактерность к терапии у первичных больных ХЛЛ, получающих режим FCR. Гематология и трансфузиология. 2012;57(3):16. Конгресс гематологов России. Москва, 2–4 июля 2012 года.Nikitin EA, Lugovskaya SA, Varlamova EY, Obukhova TN, Sudarikov AB, Kaplanskaya IB, Biderman BV, Naumova EV, Sidorova YV, Pochtar ME, Xilichina DG, Domracheva EV, Ivanova VL, Kovaleva LG, Ptushkin VV. Faktory, predskazyvayushchie polnuyu remissiyu i refrakternost’ k terapii u pervichnyh bol’nyh HLL, poluchayushchih rezhim FCR. Gematologiya i transfuziologiya. 2012;57(3):16. Kongress gematologov Rossii. Moskva, 2–4 iyulya 2012 goda. (In Russ).International CLL–IPI working group. An international prognostic index for patients with chronic lymphocytic leukaemia (CLL–IPI): a meta-analysis of individual patient data. Lancet Oncol. Lancet Publishing Group. 2016;17(6):779–90. doi: 10.1016/s1470–2045 (16) 30029–8International CLL–IPI working group. An international prognostic index for patients with chronic lymphocytic leukaemia (CLL–IPI): a meta-analysis of individual patient data. Lancet Oncol. Lancet Publishing Group. 2016;17(6):779–90. doi: 10.1016/s1470–2045 (16) 30029–8Обухова Т. Н., Кислова М. И., Никитин Е. А., Кислицына М. А., Бидерман Б. В., Тагирова М. К., Судариков А. Б., Птушкин В. В., Савченко В. Г. Структура и прогностическое значение делеции 13q14 при хроническом лимфолейкозе. Гематология и трансфузиология. 2022; 67(1):75–89. doi: 10.35754/0234–5730–2022–67–1–75–89Obukhova TN, Kislova MI, Nikitin EA, Kislitsyna MA, Biderman BV, Tagirova MK, Sudarikov AB, Ptushkin VV, Savchenko VG. Structure and prognostic significance of 13q14 deletion in chronic lymphocytic leukemia. Russian Journal of Hematology and Transfusiology (Gematologiya i transfuziologiya). 2022;67(1):75–89. (In Russ). doi: 10.35754/0234–5730–2022–67–1–75–89Клинические рекомендации. Хроническая болезнь почек (ХБП). Нефрология. 2021;25(5):10–82.Clinical recommendations. Chronic kidney disease (CKD). Nephrology (Saint-Petersburg). 2021;25(5):10–82. (In Russ).Michie D, Spiegelhalter DJ, Taylor CC. Machine learning, Neural and Statistical Classification. 1994;13.Michie D, Spiegelhalter DJ, Taylor CC. Machine learning, Neural and Statistical Classification. 1994;13.Антамошкин А. Н., Масич И. С. Обнаружение закономерностей в данных для распознавания объектов как задача условной псевдобулевой оптимизации. Вестник СибГАУ. 2015;16(1):16–21.Antamoshkin AN, Masich IS. Detection of patterns in data for recognition of objects as a conditional pseudo- boolean optimization problem. Vestnik SibGAU. 2015;16(1):16–21. (In Russ).Згуральская Е. Н. Устойчивость разбиения данных на интервалы в задачах распознавания и поиск скрытых закономерностей. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2018;204(3):451–5.Zguralskaya EN. Sustainability of dividing data in intervals in the problems of recognition and searching for hidden laws. SamSC RAS. 2018;204(3):451–5. (In Russ).Игнатьев Н. А. Вычисление обобщённых показателей и интеллектуальный анализ данных. Автоматика и телемеханика. 2011;5:183–90. doi: 10.1134/S0005117911050146Ignat’ev NA. Computing generalized parameters and data mining. Autom. Remote Control. 2011;72:5:1068–74. (In Russ). doi: 10.1134/S0005117911050146Ignat’ev NA, Zguralskaya EN, Markovtseva MV. Searching for Hidden Patterns That Affect the Overall Patient Survival with Data Mining. Scientific and Technical Information Processing. 2021;48(6):461–6. doi: 10.3103/S014768822106006XIgnat’ev NA, Zguralskaya EN, Markovtseva MV. Searching for Hidden Patterns That Affect the Overall Patient Survival with Data Mining. Scientific and Technical Information Processing. 2021;48(6):461–6. doi: 10.3103/S014768822106006X

The authors declare that there are no conflicts of interest present.