Radiomika a strojové učení v diagnostice ovariálních mas (Multi-AROMA)

Správná diferenciální diagnostika mezi benigními a maligními adnexálními masami je hlavním cílem předoperační ultrazvukové diagnostiky a je velmi důležitá pro naplánování správné léčby pro pacientku z hlediska operačního týmu (gynekolog onkolog nebo centrum benigní patologie), operační přístup (laparoskopie / laparotomie ) a typ operace (konzervativní / demoliční).

Bylo vyvinuto několik ultrazvukových modelů, které pomáhají gynekologům definovat riziko malignity adnexálních mas. Aby bylo možné použít prediktivní modely, vyšetřující musel shromáždit určité ultrazvukové rysy léze, které ve spojení s klinickými a/nebo biochemickými charakteristikami pacienta představovaly riziko malignity hmoty.

V poslední době se radiomika objevuje jako zajímavý nástroj pro diagnostické zobrazování (počítačová tomografie, magnetická rezonance a dokonce i ultrazvuk). Radiomika je vyhodnocování snímků pomocí komplexního softwaru, který umožňuje „číst“ vnitřní charakteristiky tkáňových identifikujících aspektů, které nejsou viditelné subjektivním výkladem operátora, a to plně automatizovaným a tudíž reprodukovatelným způsobem.

Radiomika aplikovaná na umělou inteligenci pro tvorbu prediktivních modelů představuje zajímavý nástroj k překonání omezení předchozích modelů, alespoň částečně závislých na zkušenostech operátora.

Mezi serózními ovariálními karcinomy představují ti s mutací genu BRCA zajímavou podskupinu a vyznačují se odlišnou patofyziologickou historií než tumory divokého typu v důsledku větší chemosenzitivity a možnosti cílené léčby antiangiogenními léky a inhibitory PARP.

Aplikace radiomik na předoperační ultrazvukové snímky by mohla identifikovat BRCA mutované nádory před chirurgickým plánováním (radiogenomická analýza) a umožnit personalizovanou léčbu.

Cílem studie je ověřit prediktivní model k definování rizika malignity adnexálních mas, který výzkumníci vyvinuli na Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori di Milano.

Model založený na integraci radiomiky a umělé inteligence využívá komplexní software schopný „číst“ ultrazvukové snímky zcela automaticky a je schopen odhadnout riziko malignity hmoty.

Pokud se pacientka rozhodne pro účast v klinické studii, podstoupí pacient transvaginální ultrazvuk (případně doplněný o transabdominální ultrazvuk v případě velkých adnexálních mas, pokud jsou pacientky virgo nebo pokud pacientky z jakéhokoli důvodu odmítnou transvaginální přístup). Toto vyšetření je součástí rutinního předoperačního vyšetření adnexální patologie, a proto pacienti nemusí podstupovat žádné další klinické, biochemické nebo zobrazovací vyšetření podle národních a mezinárodních směrnic.

Poté budou snímky uložené během předoperačního ultrazvuku exportovány v anonymním formátu z ultrazvukového systému a odeslány do koordinačního centra (Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori di Milano). Tam budou snímky podrobeny radiomické analýze pomocí speciálního softwaru; což umožní vyhodnotit vnitřní charakteristiky tkáně podle různých parametrů (tvar, intenzita, stupeň heterogenity a mnoho dalších) „pixelů“ (šedých bodů), které tvoří ultrazvukový obraz.

Tato analýza, jakmile bude validována, poskytne lékařům další nástroj k identifikaci maligních adnexálních mas před operací.

Pokud je konečnou histologickou diagnózou serózní epiteliální karcinom vaječníků, pokusí se vyšetřovatelé pomocí stejného radiomického softwaru popsaného výše identifikovat vnitřní charakteristiky tkáně spojené s přítomností nebo nepřítomností mutace BRCA 1 nebo 2.