Algoritmus, který předpovídá metastázy rakoviny pankreatu, by mohl pomoci vyhnout se zbytečným operacím

Rakovina pankreatu zůstává jednou z největších výzev v oblasti onkologie. Počet případů roste a nejnovější personalizované terapie a imunoterapie dosud nepřinášejí výsledky. Většina úsilí je zaměřena na detekci nádoru co nejdříve, protože většina případů je diagnostikována v pozdním stádiu. Cílem výzkumu je však také pomoci učinit nejlepší klinické rozhodnutí po diagnóze.

Při rozhodování o tom, zda bude nebo ne, musí konzultanti znát Primární nádor se již rozšířil do jiných orgánů. Pokud se šíří – pokud existuje metastázy – nedoporučuje se chirurgie. Problém je v tom, že u rakoviny pankreatu je to velmi obtížné určit. V dnešní době prochází významný počet pacientů zbytečným chirurgickým zákrokem, když jejich metastázy nebyly včas detekovány.

Tým vedený Núria Malats z Národního výzkumného centra pro rakovinu (CNIO) vyvinul algoritmus, který přesně předpovídá přítomnost metastáz pomocí lékařských obrazů primárního nádoru.

Jedná se o vysoce výkonný model hlubokého učení, který vypadá slibně, pokud jde o pomoc chirurgům a lékařům k detekci metastáz. Mohlo by to doladit plánovanou chirurgii a zlepšit výsledky pro pacienty s rakovinou pankreatu, jak je uvedeno v publikaci Střevo.

Je nezbytné vědět, zda existuje metastázy před rozhodnutím o provozu.

„Pokud má osoba s rakovinou pankreatu již metastázy, provoz to nebude vyléčit a může to dokonce zhoršit jejich situaci,“ vysvětluje malaty, vedoucí genetické a molekulární epidemiologické skupiny v CNIO.

„Chirurgie je velmi invazivní a může způsobit, že pacient trpí více, aniž by zlepšil svou prognózu. Proto je nezbytné předem vědět, pokud existuje metastázy při rozhodování o chirurgickém zákroku. Náš algoritmus přesně předpovídá přítomnost metastáz pomocí obrazů, které jsou již běžně získány.“

Algoritmus PMPD (algoritmus deep-learningu predikce metastázy rakoviny pankreatu), který využívá umělou inteligenci, byl testován s údaji přibližně 250 pacientů z nizozemské klinické studie preopanc1 při léčbě pankreatické rakoviny. Hlavní výzkumný pracovník v tomto pokusu, Casper Van Eijck, byl také zapojen do příspěvku, který je nyní publikován. Algoritmus měl vysokou úspěšnost.

Vyhýbání se zbytečným vedlejším účinkům

Konkrétně algoritmus PMPD přesně klasifikoval 56% metastáz v datovém souboru Preopanc-DPCG, „slibný výsledek k Rakovina pankreatuZejména u tohoto typu komplexní diagnózy, “zdůrazňuje Malats.

Model prováděl důsledně bez ohledu na umístění metastáz. Velikost a umístění primárního nádoru, jakož i pohlaví a věk pacienta, neovlivnily jeho prediktivní kapacitu.

Výsledky jsou obzvláště pozitivní při zvažování pacientů ze studie PreoPanc-DPCG, jejichž metastázy byly detekovány pouze v operačním sále. Algoritmus PMPD předpovídal 65,8% těchto metastáz, což znamená, že pokud by byl v té době použit, “mohli být tito pacienti ušetřeni Chirurgický zásah„Řekni Malats.

Druhý názor založený na údajích

Algoritmus také předpovídá vývoj nemoci. Jak vysvětluje Malats, „nejen nám říká, zda nyní existuje metastázy, ale také se snaží předpovědět, zda se objeví v nadcházejících měsících. To pomáhá lékařům přijímat lepší rozhodnutí o tom, zda bude fungovat nebo ne, plánujte léčbu více přizpůsobené riziku pacienta a vyhýbat se zbytečným zásahům.

Jedná se o projekt vedený skupinou CNIO se spoluprací odborníků na medicínu, informatiku a statistiku institucí ve Španělsku a Nizozemsku.

Úspěch algoritmu je způsoben trénováním s velkým množstvím skutečných lékařských údajů (CT skenovací obrázky a klinická data). Malats také dodává, že používá Umělá inteligence Techniky pro detekci vzorců, které jsou pro lidské oko obtížné vidět.

Algoritmus je navržen jako doplňkový nástroj, vysvětluje výzkumného pracovníka CNIO: „Pomáhá lékařům (radiologům, onkologům a chirurgům) rozhodovat, ale nenahrazuje jejich profesní úsudek. Poskytuje druhému stanovisko založenému na údajích, které může pro pacienta rychlejší a méně riskantní.“

Další krok: Ověřte s pacienty v nemocnicích

Existují však omezení. Malats tvrdí, že „je zapotřebí více ověření v různých nemocnicích a populacích“. A jako každý vývoj AI může produkovat falešné pozitivy (nesprávně označující přítomnost metastáz) nebo falešné negativy (nepodařilo se jejich detekci, když jsou přítomny).

Jedním z dalších cílů skupiny je proto otestovat algoritmus na skutečných pacientů v reálném čase ve spolupráci s nemocnicemi, jako je Vall D’Hbron (Barcelona), Ramón Y Cajal a Gregorio Marañón (Madrid), Centro UPZITAIORIO DAVARRA a Dutch Pancretic Group (DPCG). Rovněž oslovují nemocnice v Číně a Uruguayi, aby získali co nejrůznější řadu obrázků.