Umělá inteligence u rakoviny vaječníků související s eNdometriózou a přesná chirurgie u rakoviny vaječníků související s eNdometriózou (ATENA)

Endometrióza (EMS) je chronické, invalidizující, zánětlivé gynekologické onemocnění postihující 10–15 % žen v reprodukčním věku. EMS je charakterizována lézemi tkáně podobné endometriu mimo dělohu zahrnující pánevní peritoneum a vaječníky. Kromě toho jsou někdy pozorována vzdálená ohniska. Bohužel etiologie EMS je málo známá. I když není maligní, EMS sdílí podobné rysy jako rakovina, jako je rozvoj lokálních a vzdálených ložisek, odolnost vůči apoptóze a invazi jiných tkání s následným poškozením cílových orgánů. Navíc pacientky s EMS (zejména ovariální EMS) vykazovaly vysoké riziko (asi 3 až 10krát) rozvoje epiteliálního ovariálního karcinomu (EOC). Epidemiologické, morfologické a molekulární studie uvádějí endometriom jako prekurzor EOC, včetně jasnobuněčného (CCC) endometrioidního karcinomu, které se oba nazývají "EMS-related ovarial carcinoma (EROC)". Dodnes zůstává nejasné, proč benigní EMS způsobuje maligní transformaci. Tento vícestupňový proces, na rozdíl od vysoce kvalitních serózních karcinomů, nabízí možnost identifikovat prekurzory karcinomu, což umožňuje včasnou diagnostiku a v časných stádiích onemocnění.

EOC je nejsmrtelnější ženská gynekologická rakovina s 25% 5letým celkovým přežitím (OS) kvůli nedostatku účinných screeningových nástrojů a rychle se šíří po celém peritoneálním povrchu (karcinóza), čímž zahrnuje všechny břišní orgány. Diagnostika a klinický staging EOC se v současné době provádí kvalitativním hodnocením obrazu, i když senzitivita/specificita je suboptimální. K dnešnímu dni jsou diagnostické, stagingové a prognostické faktory silně korelovány s tréninkem subjektivního hodnocení a zkušenostmi lékaře.

Genomická analýza založená na sekvenování nové generace (NGS) odhalila přítomnost genových mutací souvisejících s rakovinou v EMS. Kromě toho chronický zánětlivý proces EMS zahrnuje mnoho faktorů, jako jsou hormony, cytokiny, glykoproteiny a angiogenní faktory, o kterých se očekává, že se stanou časnými biomarkery EMS.

Slibným novým odvětvím výzkumu rakoviny je použití umělé inteligence (AI) k rozpoznání nových obrazových vzorů a textur a/nebo detekce nových biomarkerů ke zlepšení včasné identifikace pacientů s EROC. Umělá inteligence nebyla pro EROC nikdy použita a my chceme prozkoumat, zda tyto metody/techniky mohou podpořit a dokonce zlepšit současnou diagnostiku a hodnocení rizik. Umělá inteligence bude použita ke konstrukci nového 3D modelu hodnocení rizik založeného na obrázcích a objemu zájmu