STUDIU. Sybil, algoritmul AI care ar putea optimiza screeningul pentru cancerul pulmonar folosind o singură scanare CT cu doză mică
O echipă din cadrul Mass General Cancer Center, în colaborare cu MIT (Massachusetts Institute of Technology) a dezvoltat un instrument bazat pe algoritmi de inteligență artificială care ar putea eficientiza strategiile de screening pentru cancerul pulmonar. Sybil folosește o singură scanare CT cu iradiere scăzută, fără a necesita informații suplimentare (date clinice, comentarii ale medicului radiolog), pentru a determina dacă există riscul apariției cancerului pulmonar într-un interval cuprins între 1-6 ani de la scanare, la persoanele cu sau fără istoric de consum de tutun.
Studiul a inclus date obținute din CT-urile cu doză mică efectuate în cadrul programului National Lung Screening Trial (NLST). Rezultatele au fost publicate în Journal of Clinical Oncology.
Computer tomografia este un test non-invaziv care folosește raze X și un computer pentru prelucrarea și afișarea datelor. Această tehnologie combinată produce imagini multiple în diferite incidențe ale corpului și respectiv organelor interne, pentru a fi examinate de medicii radiologi. Un CT spiral de torace cu doză mică diferă de un CT convențional prin diferența radiației emise, iradierea pacientului fiind de 5 ori mai mică în cazul celui cu doză scăzută.
CT-ul cu doză mică este metoda standard de screening în cancerul pulmonar, cu un cost scăzut și iradiere redusă, cu mențiunea că în prezent doar pacienții care prezintă anumiți factori de risc (fumatul) beneficiază. Având în vedere creșterii incidenței patologiei oncologice pulmonare și în rândul nefumătorilor, screeningul trebuie personalizat și orientat către persoane cu mai mulți factori de risc cumulați.
Modelul Sybil a fost validat pe 3 seturi independente de date: 6,282 scanări CT cu doză mică ale participanților în studiul National Lung Screening Trial (NLST), 8,821 scanări CT cu doză mică din Massachusetts General Hospital și 12,280 scanări CT cu doză mică din Chang Gung Memorial Hospital, fiind incluși pacienți cu antecedente variate (fumători, foști fumători, cât și nefumători).
Două studii mari randomizate și controlate au determinat eficacitatea folosirii screeningului pentru cancerul pulmonar la pacienții fumători, folosind CT-uri cu doză mică, de aici plecând ideea implementării unui algoritm care să funcționeze independent de asistența umană, cum este Sybil. Rezultatele acestor studii au dus la scăderea mortalității în cancerul pulmonar cu 20% în National Lung Screening Trial și respectiv cu 24% în NELSON Trial.
În urma acestor studii, US Preventive Services Task Force recomandă CT cu doză mică anual pacienților cu vârsta de peste 50 de ani, cu un istoric de 20 de pachete-an. Acest lucru are dezavantaje majore, deoarece un procent foarte mic din populație beneficiază de screening, mulți dintre candidații pentru evaluare fiind pierduți din evidență pentru că nu se mai prezintă la controale de urmărire.
Un alt dezavantaj este faptul că pacienții nefumători nu sunt incluși în categoria de screening, incidența neoplasmului pulmonar fiind la momentul actual în continuă creștere la această categorie de pacienți.
Care sunt avantajele și dezavantajele utilizării algoritmului Sybil?
Studiul Sybil cuprinde o categorie largă a populației eligibile pentru screeningul cancerului pulmonar, scăzând astfel discrepanța dintre populația investigată și cea bolnavă.
Eforturile din trecut depuse pentru a îmbunătăți rata depistării precoce a cancerului pulmonar s-au concentrat pe identificarea populației la risc și direcționarea resurselor pentru investigarea acestora. S-au făcut progrese semnificative în acest sens folosind variabile clinice și demografice, împreună cu radiografii pulmonare, pentru a determina riscul de neoplasm pulmonar în cadrul pacienților fumători.
Algoritmul Sybil se bazează pe ipoteza că imaginile CT obținute cu o doză mică conțin informații care pot anticipa riscul de cancer pulmonar dincolo de caracteristicile identificabile, cum ar fi nodulii pulmonari.
Un algoritm care se extinde dincolo de ceea ce este vizibil pe scanările CT în prezicerea riscului de neoplasm pulmonar pe o perioadă de câțiva ani, poate scădea numărul investigațiilor de urmărire sau a biopsiilor inutile în cazul pacienților cu noduli cu risc scăzut.
Sybil prezintă anumite avantaje, cum ar fi faptul că nu are nevoie de alte variabile (clinice sau demografice) și nici de un medic radiolog care să identifice zonele de interes. Acesta poate rula pe fundal într-o stație din departamentul de radiologie și imagistică medicală, de îndată ce scanarea CT cu doză mică a fost efectuată, permițând astfel un număr mare de achiziții și un timp scurt de obținere a rezultatelor.
Ce urmează?
În prezent, se pune problema dacă Sybil ar putea fi folosit pentru a scădea intervalele de urmărire sau pentru a crește prioritatea celor cu risc înalt de a fi monitorizați. Înainte ca Sybil să fie inclus într-un studiu prospectiv, trebuie mai întâi să fie demonstrat că poate fi aplicat în populația generală, indiferent de rasă. Rezultatele preliminarii ale acestui studiu sugerează că programul poate aduce informații adiționale despre riscul dezvoltării cancerului pulmonar la pacienții care fac screening CT pentru această patologie, cu întreruperea minimă a fluxului de muncă în practica clinică.
Citește și:
- State of Lung Cancer: Supraviețuirea la 5 ani a pacienților cu cancer pulmonar a crescut cu 26% în ultimii 10 ani, în SUA
- LANSARE. Raport The Economist: analiza politicilor pentru cancer pulmonar în 27 de țări. Ce recomandă experții?
- Raport IHE. Cancerul în Europa: care este situația programelor de screening la nivel european și ce măsuri pot fi luate pentru îmbunătățirea lor?