AI-EBUS-Elastographie für das LN-Staging (AI-EBUS-E)

Bevor Behandlungsentscheidungen für Patienten mit Lungenkrebs getroffen werden, ist es entscheidend festzustellen, ob sich der Krebs auf die Lymphknoten in der Brust ausgebreitet hat. Traditionell wird dies durch die Entnahme von Biopsieproben aus diesen Lymphknoten unter Verwendung des Endobronchial Ultrasound Transbronchial Needle Aspiration (EBUS-TBNA)-Verfahrens bestimmt. Leider sind die Ergebnisse der EBUS-TBNA in 40 % der Fälle nicht aussagekräftig und es werden falsche Behandlungsentscheidungen getroffen. Es besteht daher ein anerkannter Bedarf an einem besseren Weg, um festzustellen, ob sich der Krebs auf die Lymphknoten in der Brust ausgebreitet hat. Die Forscher glauben, dass die Elastographie, eine kürzlich entdeckte Bildgebungstechnologie, diesen Bedarf decken kann. In dieser Studie schlagen die Forscher vor zu bestimmen, ob die Elastographie Krebs in den Lymphknoten diagnostizieren kann. Die Elastographie bestimmt die Gewebesteifigkeit in den verschiedenen Teilen des Lymphknotens und erstellt eine Farbkarte, bei der der steifste Teil des Lymphknotens blau und der weichste Teil rot erscheint. Es wurde vorgeschlagen, dass ein überwiegend blauer Lymphknoten Krebs enthält und ein überwiegend roter Lymphknoten gutartig ist. Um dies zu untersuchen, haben die Forscher ein Experiment entwickelt, bei dem die Lymphknoten durch EBUS-Elastographie abgebildet und die Bilder anschließend von einem Computeralgorithmus mit künstlicher Intelligenz analysiert werden. Der Algorithmus wird darauf trainiert, zuerst die Bilder zu lesen und dann vorherzusagen, ob diese Bilder Krebs im Lymphknoten zeigen. Um den Erfolg des Algorithmus zu bewerten, werden die Ermittler seine Vorhersagen mit den pathologischen Ergebnissen aus den Lymphknotenbiopsien oder chirurgischen Proben vergleichen.