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利用AI預測早期結直腸癌淋巴結轉移 可減少超三分之一的過(guò)度治療!

日本就醫網(wǎng) 2024-03-27 08:37:41發(fā)布



早期結直腸癌內鏡切除后是否行追加手術(shù)切除是根據現行指南確定的。而接受追加治療病例的淋巴結轉移(LMN)率并不高,預測LMN很難。日本昭和大學(xué)橫濱北方醫院消化內科中心神山勇太教授開(kāi)發(fā)了預測T1期結直腸癌LMN的人工智能(AI)模型,并在第100屆結直腸癌研究會(huì )議(1月25~26日)上展示了準確性驗證的結果。“所開(kāi)發(fā)的人工智能模型的預測能力明顯高于當前指南,并且有可能減少35%的過(guò)度手術(shù)。”

現行治療指南并未對LMN風(fēng)險進(jìn)行充分分級

多數T1期結直腸癌均需進(jìn)行內鏡切除術(shù)。根據現行《結直腸癌治療指南》,內鏡下切除T1期結直腸癌后是否追加進(jìn)行淋巴結清除術(shù)和腸切除,根據是否存在LMN危險因素來(lái)確定。

然而在追加切除術(shù)中,大約90%的病例LMN陰性,存在過(guò)度手術(shù)的可能性。目前內鏡切除后基于病理診斷的LMN風(fēng)險分級還不夠充分。

為了解決這個(gè)問(wèn)題,人們嘗試使用AI和列線(xiàn)圖對T1期結直腸癌的LMN風(fēng)險進(jìn)行分級。然而,這些方法都使用病理風(fēng)險因素作為指標,而且病理學(xué)家之間的一致性不高,卡帕系數低于0.6。

使用近400個(gè)病例評估準確性

神山勇太教授和他的同事們專(zhuān)注于利用AI模型進(jìn)行病理圖像的研究。他們使用多實(shí)例學(xué)習(MIL)方法開(kāi)發(fā)了一種AI模型,該模型可使用全幻燈片圖像(WSI)預測T1期結直腸癌的LMN,并通過(guò)與當前指南進(jìn)行比較來(lái)驗證其有效性。

該模型使用了2001年4月~2021年10月期間在昭和大學(xué)橫濱北方醫院接受T1期結直腸癌切除術(shù)的1,056名患者的數據。僅采用內窺鏡治療的病例被排除在外。使用截至2018年10月的270個(gè)隨機選擇的手術(shù)病例作為學(xué)習病例,以及從2018年11月起的連續100個(gè)手術(shù)病例作為測試病例來(lái)評估預測準確性。

測試病例背景為初次內鏡切除病例41例,LMN陽(yáng)性15例。檢測病例中LMN陽(yáng)性率為15%。

未來(lái)將開(kāi)展多中心聯(lián)合研究

當前指南的受試者工作特征(ROC)曲線(xiàn)下面積(AUC)為0.524(95% CI 0.50至0.55),而開(kāi)發(fā)的AI模型的預測精度明顯更高,為0.721(95% CI 0.63至0.81)(P=0.001,圖)。

▲圖 ROC曲線(xiàn)下面積(AUC)

此外,與當前指南相比,當靈敏度為100%時(shí),AI模型有可能將假陽(yáng)性或過(guò)度手術(shù)減少35%。

基于上述內容,神山勇太教授總結道:“使用WSI構建的結直癌腸T1期LMN預測AI模型對于確定是否適合進(jìn)行追加手術(shù)非常有用。” 不過(guò),他也提出了這項研究的三個(gè)局限性:(1)它是一項單中心回顧性研究,(2)病理切片的狀況通常因設施而異,(3)病理切片可能沒(méi)有捕捉到最深部分。“我們打算在未來(lái)開(kāi)展一項多中心合作研究。”

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