Imperial Prostate 6 – Krebshistologie-Zuverlässigkeitsstudie für künstliche Intelligenz. (IP6-CHAIROS)

In Großbritannien unterziehen sich jedes Jahr etwa 80-100.000 Männer einer Prostatabiopsie, um Prostatakrebs zu diagnostizieren. Dies entspricht ungefähr 4 Millionen Histologie-Objektträgern; Schätzungen zufolge wird diese Zahl bis 2030 auf 160.000 bis 200.000 Männer und bis zu 6 Millionen Objektträger ansteigen, da immer mehr Männer auf Prostatakrebs getestet werden.

Health Education England und das Royal College of Pathology weisen auf einen erheblichen Arbeitskräftemangel in der Pathologie hin, da nur 3 % der Abteilungen über eine angemessene Personalausstattung verfügen und 10 % unbesetzte Stellen mit Stellvertretern besetzt werden, die jedes Jahr 26 Mio. £ kosten. Bis 2021 wird die Zahl der Pathologie-Berater um 3 % sinken (40 Vollzeit-Pathologen); ein Zeitraum, in dem bei anderen Spezialitäten eine Steigerung um 13 % erwartet wird. Um jedoch der steigenden Anzahl von Überweisungen an Pathologieabteilungen gerecht zu werden, wird prognostiziert, dass die Zahl der Pathologen jährlich um 3-5 % wachsen muss.

Zwischen Pathologen kann es zu Abweichungen zwischen Beobachtern in Bezug auf die Meldung einer Diagnose von klinisch bedeutsamem und klinisch unbedeutendem Prostatakrebs von bis zu 20 % kommen, obwohl die Unterschiede geringer sind, wenn hochqualifizierte Uropathologen verglichen werden. Dies kann zu einer unangemessenen Behandlung von Fällen führen.

Galen Prostate AI ist ein CE-gekennzeichneter Deep-Learning-KI-Algorithmus für Prostata-Nadelbiopsien, der Zelltypen, Gewebestrukturen und morphologische Merkmale für die Krebsdiagnose identifizieren kann. Die Technologie basiert auf mehrschichtigen Convolutional Neural Networks (CNNs), die für die Bildklassifizierung entwickelt wurden, bei denen die Bildgebung ganzer Objektträger zur Erkennung von Gewebebereichen analysiert und dann als gutartig im Vergleich zu Krebs im Vergleich zu anderen Pathologien klassifiziert wird. Im Vergleich zu fast allen Mitbewerbern wurde Galen Prostate AI in etwa 10-mal mehr Gewebeproben getestet. Darüber hinaus ist Galen Prostate AI der einzige Algorithmus, der sich über die Krebserkennung/-einstufung hinaus auf andere klinisch relevante Merkmale erstreckt (z. B. perineurale Invasion, hochgradige intraepitheliale Prostataneoplasie [PIN], Entzündung). Es wird angenommen, dass dieser KI-Algorithmus der einzige im routinemäßigen klinischen Einsatz ist, der die technische Machbarkeit und den nachgewiesenen klinischen Nutzen demonstriert.

Die vorgeschlagene Studie wird zum ersten Mal eine Validierung im NHS durchführen. Es ist wichtig zu betonen, dass diese Art von Algorithmus noch nie an einer in Großbritannien ansässigen Bevölkerung getestet wurde, und insbesondere an einer Bevölkerung, die eine Kohorte von MRT-gezielten Biopsien umfasst, was jetzt die neue diagnostische Strategie ist, da sie klinisch relevanten Prostatakrebs erkennt in höheren Prozentsätzen als die routinemäßige systematische Biopsie.

Die Studie ist die erste und einzige, die sich mit der Leistung des KI-basierten Prostataalgorithmus befasst, der über die Krebserkennung und die Gleason-Einstufung hinausgeht, indem die Krebsmenge gemessen und klinisch bedeutsame Merkmale wie perineurale Invasion zusätzlich zu mehreren gutartigen Strukturen (z. HGPIN, Atrophie, Entzündung). Angesichts der klinischen Relevanz solcher Merkmale im Diagnoseprozess ist eine Studie, die sich mit ihrer Validierung und Leistung befasst, nicht nur neuartig, sondern auch entscheidend für die Implementierung in den routinemäßigen klinischen Einsatz.