Un model AI identifică cancerul pancreatic cu ani înainte de diagnosticare
Un model AI, denumit REDMOD, poate detecta modificările subtile ale țesutului asociate cu adenocarcinomul ductal pancreatic, cea mai frecventă formă de cancer pancreatic, care sunt greu de observat prin metodele imagistice convenționale și cu ochiul uman, conform unei cercetări publicate în jurnalul Gut.
Acest model oferă oportunitatea de a transforma un diagnostic comun tardiv, adesea terminal, într-unul precoce (stadiul 0) și tratabil, afirmă cercetătorii.
Deși REDMOD a demonstrat o acuratețe mai mare decât radiologii experimentați, acesta necesită teste suplimentare pe pacienți cu risc crescut, definiți ca fiind cei care prezintă pierdere în greutate neobișnuită și diabet nou diagnosticat, înainte de a putea fi utilizat pe scară largă în practica clinică.
Adenocarcinomul ductal pancreatic are o rată de supraviețuire scăzută. De obicei, acesta este diagnosticat târziu, în absența simptomelor și a modificărilor vizibile ale țesutului în stadiile incipiente, progresând rapid, explică cercetătorii.
Pentru a depăși aceste provocări, cercetătorii au dezvoltat un cadru AI, numit Radiomics-based Early Detection MODel (REDMOD), creat special pentru a identifica tiparele subtile de textură ale țesutului (radiomics) asociate cu cancerul pancreatic foarte timpuriu, care nu sunt vizibile în scanările CT standard.
Cadrele de lucru includ segmentarea automată a pancreasului pentru a delimita clar marginile acestuia de țesuturile/organele înconjurătoare, eliminând necesitatea ca acest proces să fie realizat manual, ceea ce poate duce la variații în acuratețe.
Pentru a testa fiabilitatea și eficiența sa, cercetătorii au aplicat REDMOD pe scanările CT abdominale a 219 pacienți din mai multe spitale, care nu prezentau dovezi ale bolii după revizuirea radiologului, dar care au fost ulterior diagnosticați cu cancer pancreatic.
În 87 (40%) dintre aceștia, diagnosticarea a avut loc cu 3-12 luni înainte; în 76 (35%), cu 12–24 luni înainte; iar în 56 (25%), cu mai mult de 24 de luni (până la aproximativ 3 ani) înainte de diagnosticare. Boala a fost localizată în capul pancreasului la aproape două treimi (64%) dintre pacienți.
Scanările lor au fost comparate cu cele ale unui total de 1243 de pacienți care nu au dezvoltat boala timp de până la 3 ani, potriviți după vârstă, sex și dată a scanării.
Vârsta medie a celor care au fost ulterior diagnosticați cu cancer pancreatic a fost de 69 de ani, variind între 34 și 88 de ani; iar vârsta medie a grupului de comparație a fost de 64 de ani, cu o variație similară.
REDMOD a detectat semnătura „invizibilă” a adenocarcinomului ductal pancreatic preclinic cu o medie de 475 de zile înainte de diagnosticul clinic.
„Această fereastră temporală are o semnificație profundă, deoarece obținerea unei astfel de detectări timpurii ar spori considerabil probabilitatea de vindecare și de supraviețuire”, subliniază cercetătorii.
„De fapt, studiile de modelare indică faptul că creșterea proporției de adenocarcinoame ductale localizate de la 10% la 50% ar dubla rata de supraviețuire, subliniind astfel că momentul diagnosticului este cel mai critic determinant al rezultatelor de supraviețuire”, adaugă aceștia.
REDMOD a avut o performanță superioară radiologilor, fiind aproape de două ori mai sensibil la identificarea modificărilor celulare maligne timpurii „invizibile”: 73% comparativ cu 39%. De asemenea, a fost de aproape trei ori mai precis decât radiologii în cazurile detectate cu mai mult de 2 ani înainte de diagnostic: 68% față de 23%.
Modelul a identificat corect puțin peste 81% din scanările dintr-un grup independent (539 pacienți) provenind din mai multe spitale și 87,5% din setul de date public NIH-PCT (80 pacienți) ca fiind libere de cancer pancreatic.
Modificările preclinice detectate au fost un indicator fiabil al bolii clinice ulterioare, deoarece REDMOD a dat același rezultat pentru 90–92% din scanări atunci când același pacient a fost scanat din nou cu câteva luni înainte.
Cercetătorii recunosc diverse limitări ale constatărilor lor, inclusiv faptul că acestea nu au fost realizate pe un grup etnic diversificat de pacienți.
Cu toate acestea, ei concluzionează: „Acest studiu validează REDMOD ca un cadru AI complet automatizat capabil să identifice semnăturile imagistice ale stadiului 0 [adenocarcinomului ductal pancreatic] în pancreasul normal, realizând acest lucru cu timpi de anticipare substanțiali și o performanță superioară radiologilor experți.”
Ei adaugă: „Deși validarea prospectivă este esențială pentru a confirma utilitatea clinică, cadrul REDMOD reprezintă un avans semnificativ în direcția schimbării paradigmei pentru adenocarcinomul ductal pancreatic sporadic de la un diagnostic tardiv simptomatic la o interceptare preclinică proactivă, oferind o speranță tangibilă pentru îmbunătățirea rezultatelor în această boală provocatoare.”
