AI pro definici rizika rakoviny plic ve screeningových programech počítačové tomografie

Rakovina plic představuje 28 % všech úmrtí na rakovinu v Evropě, přičemž 70 % pacientů je diagnostikováno v pokročilých stádiích a pouze 21 % přežívá 5 let. Navzdory příčinné souvislosti s téměř 90 % případů kouření celosvětově míra kouření přetrvává, což představuje dlouhodobý problém pro veřejné zdraví. Naše zaměření spočívá v upřesnění hodnocení rizika rakoviny plic pomocí biomarkerů založených na krvi, zejména cirkulujících mikroRNA (miRNA) a C-reaktivního proteinu. Dvouleté LDCT screeningy a krevní testy předpovídající riziko rakoviny plic prokázaly účinnost, jak je vidět v naší průkopnické práci v rámci studie BioMILD od roku 2013.

Studie BioMILD, zahrnující 4119 dobrovolníků, kombinuje biomarkery LDCT a microRNA a prokazuje proveditelnost a bezpečnost po dobu 4 let. Naším současným úsilím je vyvinout prediktivní model pro vysoce rizikové plicní uzliny detekované LDCT, zahrnující krevní, funkční a radioaktivní biomarkery. S využitím biorepozitáře, zobrazovací databáze a 20 xenograftů (PDX) studie BioMILD využíváme pokročilé nástroje umělé inteligence (AI) pro komplexní analýzu. Tento přístup, zahrnující 400 subjektů se solidními a subsolidními LDCT plicními uzly, včetně 100 pacientů s rakovinou identifikovaných ve výchozím stavu, je zásadní.

Kombinací krevních biomarkerů, radiologických parametrů, klinických vlastností a nástrojů AI se snažíme vytvořit robustní model. Tento model bude ověřen pomocí nezávislého souboru 100 subjektů (25 s a 75 bez rakoviny plic) z probíhající screeningové studie SMILE. V případě úspěchu je naší vizí prospektivně implementovat tento panel v klinických kontextech, kde se ukáže jako přínosný. Naším posláním je snížit úmrtnost na rakovinu plic, optimalizovat screeningové intervence pomocí nových, neinvazivních nástrojů pro všechny vysoce rizikové jedince a zároveň minimalizovat náklady a škody související s radiační expozicí.

Cíl 1 Posouzení klasifikátoru imunitního podpisu (ISC) na vzorcích mononukleárních buněk periferní krve (PBMC) odebraných ze screeningu detekovaných solidní a subsolidní LDCT plicní uzliny a integrace ISC s existujícími biomarkery, jako je test MSC a c-reaktivní protein (cRP).

Cíl 2 Hodnocení radiologických znaků a dalších LDCT markerů souvisejících s respiračními a kardiovaskulárními poruchami.

Cíl 3 Vývoj klasifikátoru rizika využívajícího nástroje umělé inteligence založeného na kombinaci krevních biomarkerů, zobrazení a klinických dat pro zlepšení citlivosti screeningu LDCT a pozitivní prediktivní hodnoty.