In einer neuen Studie, ein computer-Algorithmus verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Früherkennung von Gebärmutterhalskrebs im Vergleich mit Zytologie (Pap-test), dem aktuellen standard für follow-up von Frauen, die positiv testen mit primären humanen papillomavirus (HPV) – screening. Der neue Ansatz nutzt künstliche Intelligenz (AI) zu automatisieren, dual-stain-Bewertung und hat klare Implikationen für die klinische Versorgung.
Ergebnisse von der Studie wurden veröffentlicht Juni 25, 2020, im Journal of the National Cancer Institute. Der Algorithmus wurde entwickelt und die Studie, die von Forschern am National Cancer Institute (NCI), Teil der Nationalen Institute der Gesundheit, in Zusammenarbeit mit Forschern aus verschiedenen anderen Institutionen.
“Wir sind begeistert zu zeigen, haben wir eine voll automatisierte Ansatz zur Früherkennung von Gebärmutterhalskrebs als follow-up zu einem positiven HPV-test, der besser als der standard-Methode in unserer Studie,” sagte Nicolas Wentzensen, M. D., Ph. D., von NCI-Abteilung der Krebs-Epidemiologie und der Genetik, die die Studie leitete. “Basierend auf unseren Ergebnissen, könnte es die Erhöhung der Effizienz der Früherkennung von Gebärmutterhalskrebs, indem Sie finden mehr precancers und reduziert false-positives, die das Potenzial hat, zu beseitigen, eine beträchtliche Anzahl von unnötigen Verfahren bei HPV-positiven Frauen.”
In den letzten Jahren, ärzte haben gehofft, um die Vorteile der Fortschritte in der digitalen Bildverarbeitung und machine learning zur Verbesserung der Gebärmutterhalskrebs-screening. Frauen mit negativem Testergebnis für HPV mit einem geringen Risiko für Gebärmutterhalskrebs, für das folgende Jahrzehnt, und auch die meisten zervikalen HPV—Infektionen, die zu positiven HPV-tests kein Ergebnis in precancer. Die Herausforderung ist zu erkennen, welche Frauen mit einem positiven HPV-test-Ergebnisse sind die meisten wahrscheinlich, um präkanzeröse Veränderungen in Ihrem Gebärmutterhals-Zellen und sollte daher in einer Kolposkopie untersuchen, der Muttermund und nehmen Proben für die Biopsie, oder wer braucht eine sofortige Behandlung.
Derzeit sind Frauen mit einem positiven HPV-tests können mit zusätzlichen HPV-tests oder Pap-Zytologie-tests zur Beurteilung der Notwendigkeit einer Kolposkopie, Biopsie und Behandlung. Pap-Zytologie, in denen speziell ausgebildete Labor-Profis (cytotechnologists) analysieren gefärbten Präparaten zu sehen, die für abnormale Zellen, verwendet, um precancers, bevor Sie Fortschritte zu Krebs. Aber diese Ansätze sind nicht ideal. Zum Beispiel Pap-Zytologie-tests sind zeitaufwändig, nicht sehr empfindlich, und anfällig für falsch-positive Befunde.
Dual-stain-testing hat sich als ein Weg, um mehr genau Vorhersagen, die Wahrscheinlichkeit, dass eine Frau mit positivem HPV-test hat präkanzerösen zervikalen Veränderungen. Der test misst die Anwesenheit von zwei Proteinen, p16 und Ki-67 in zervikalen Proben. In zwei früheren Studien, Dr. Wentzensen und seine Kollegen fanden heraus, dass Frauen, die ein negatives Ergebnis auf einem dual-stain-test hatte ein geringes Risiko der Entwicklung von zervikalen precancer in den folgenden fünf Jahren, und dass weniger Frauen positiv getestet für dual-stain im Vergleich zum Pap-Zytologie. Im März 2020, die manuelle dual-stain-Zytologie-test wurde genehmigt durch die US Food and Drug Administration (FDA) für Frauen, die ein positives Ergebnis erhalten hat, auf ein primäres HPV-screening.
Die manuelle dual-stain-test hat eine subjektive Komponente, dass ein cytotechnologist muss der Blick auf die Folie, um das Ergebnis zu bestimmen. In der neuen Studie, die Forscher wollten sehen, ob eine Vollautomatische dual-stain-test erreichen oder übertreffen die Leistung der manuelle Ansatz. In Zusammenarbeit mit Niels Grabe, Ph. D., und Bernd Lahrmann, Ph. D., der das Steinbeis-Transferzentrum Medizinische Systembiologie, die in Verbindung mit der Universität Heidelberg entwickelten Sie ein whole-slide-imaging-Plattform, die, nach ausgebildet, die mit der Tiefe lernen, könnte bestimmt werden, wenn alle zervikalen Zellen wurden gefärbt für beide p16 und Ki-67. Sie verglichen diese Methode mit der konventionellen Pap-Zytologie und manuelle dual-stain-Tests in Proben von insgesamt 4,253 Menschen, die an einer von drei epidemiologischen Studien von HPV-positivem Gebärmutterhalskrebs und anale precancers bei Kaiser Permanente Nord-Kalifornien und der Universität von Oklahoma.
Die Forscher fanden heraus, dass die AI-basierte dual-stain-test hatten eine niedrigere rate der positiven tests als die beiden Pap-Zytologie und manuelle dual-stain, mit einer besseren Sensitivität (die Fähigkeit, richtig zu identifizieren precancers) und wesentlich höhere Spezifität (die Fähigkeit, richtig zu identifizieren, die ohne precancers) als Pap-Zytologie. KI-basierte dual-Fleck reduziert überweisung zur Kolposkopie um etwa ein Drittel im Vergleich mit Pap (rund 42% vs. 60%). Die Testmethode war auch robust, zeigt eine vergleichbare Leistung in analen Zytologie.
Kurz gesagt, kann der automatisierte test übertraf die performance der aktuellen standard -, Pap-Zytologie, Verringerung der Zahl der falsch-positiven Ergebnisse und eine deutliche Senkung Verweis auf unnötige Kolposkopie Verfahren. Die Ergebnisse unterstützen auch die weitere Auswertung des Tests als option für anal-Krebs-screening. Die Forscher beachten Sie, dass Ihr Ansatz hat klare klinische Anwendung und durch die cloud-basierte Implementierung, wäre es Global zugänglich. Andere Anwendungen der Plattform sind assisted evaluation, zweite Meinung, und Qualitätskontrolle.
