Modelos de detección basados ​​en inteligencia artificial para la prevención y la detección temprana del cáncer colorrectal

El cáncer colorrectal (CCR) representa el tercer cáncer más comúnmente diagnosticado y la cuarta causa principal de muerte por cáncer en todo el mundo. Se estima durante las próximas décadas que habrá un aumento significativo y progresivo en su incidencia, alcanzando un umbral de aproximadamente 2.2 millones de casos nuevos en 2030 en todo el mundo.

En 2022 en Italia, se estimaron 48,100 nuevos diagnósticos de CCR en comparación con 43,702 en 2020 con un aumento de 4400 casos en 2 años (Informe IOM de la Asociación Médica de Italia IOM 2022 - El número de cáncer en Italia). Según los datos de la Asociación Italia de Registros de Cáncer (Airtum), CRC es la segunda incidencia de cáncer más alta entre los hombres (15% de todos los cánceres nuevos) y las mujeres (13%), precedidas por cáncer de próstata y de mama, respectivamente (AIOM Report 2022).

Numerosos factores de riesgo están asociados con la incidencia del cáncer colorrectal, algunos de ellos no modificables, como la edad, los determinantes ambientales, los factores hereditarios, la predisposición genética individual y las alteraciones epigenéticas, y otras modificables, como el estilo de vida sedentario, las altas calorías y las saturadas. Dieta de grasa y fumar, comportamientos que son más comunes en los países de altos ingresos.

Con respecto a la edad, uno de los factores de riesgo no modificables, la probabilidad de diagnóstico de cáncer colorrectal aumenta bruscamente después de los 50 años: más del 90% de los casos de cáncer colorrectal ocurren en personas de 50 años o más.

Entre los factores de riesgo modificables, la actividad física se asocia fuertemente con un riesgo reducido de cáncer de colon. Los estudios muestran que las personas más activas físicamente tienen un riesgo 25% menor de desarrollar cánceres de colon proximales y distales que las personas menos activas.

El exceso de peso corporal aumenta el riesgo de CCR, con una asociación más fuerte en hombres que en mujeres. El aumento de peso parece tener una mayor influencia en el riesgo de CCR cuando ocurre en la edad adulta temprana que en las etapas de la vida posteriores, como lo indican la Sociedad de Cáncer Americam en su informe de 2005 y confirmado por el estudio de 2012 por Renehan et al. La publicación científica de Steins Bisschop CN et al (2014) muestra cómo las diferencias en la incidencia de CCR a nivel mundial están relacionadas con la dieta, lo que influye fuertemente en la aparición de este cáncer.

Las dietas altas en grasas, particularmente las grasas animales, son un factor de riesgo importante para el cáncer colorrectal porque aumentan la excreción intestinal de los ácidos biliares, que pueden metabolizarse por bacterias intestinales en carcinógenos, así como inducen cambios marcados en la comunidad microbiana implicadas en tumorogénesis intestinal. .

Algunos estudios, según lo informado por Patel Sg et al (2012), sugieren que las personas con una dieta baja en frutas y verduras pueden tener un mayor riesgo de cáncer colorrectal debido a una reducción de la ingesta de compuestos anticancarcinógenos potenciales, que están presentes en niveles altos en frutas y verduras.

En noviembre de 2009, la Agencia Internacional de Investigación sobre Cáncer informó que existe evidencia sólida para decir que el tabaquismo del tabaco causa CCR, mientras que para el consumo de bebidas alcohólicas en particular y severa, todavía no hay evidencia científica clara.

Los programas de detección de prevención y detección temprana se han implementado en varios países europeos para cánceres de alta prevalencia, como CRC. El objetivo principal de la detección de CCR es identificar los cánceres asintomáticos o histológicamente avanzados temprano. La mayoría de los países están adoptando un enfoque dirigido que se basa en la edad de la población con la promoción de pruebas inmunocemicales fecales (FIT), una prueba económica y repetitiva que, si positivo, dirigiría un tratamiento adicional a través de la colonoscopia total (TC).

Aunque muchos estudios observacionales, como el estudio de Lee, J. K et al (2014) y la investigación de Zauber Ag et Alt (2012), han afirmado que la colonoscopia tiene un efecto protector en la prevención de CRC, otros estudios han enfatizado Su efecto subóptimo debido al riesgo inesperado de carcinoma interválico.

Hasta la fecha, la colonoscopia se considera el estándar de oro para detectar lesiones colónicas, aunque todavía se pueden perder algunos pólipos pequeños en la detección. Una revisión sistemática de la literatura informó que la tasa de adenomas perdidos es del 20-26% para cualquier adenoma y 2.1% para adenomas grandes de tamaño (= 10 mm). Los estudios que compararon los resultados obtenidos por la colonoscopia y la TC virtual del colon informaron una tasa de pólipos "perdidos" por colonoscopia del 12% para grandes pólipos (> 1 cm), según lo informado por Singh H et al (2006). La tasa de detección de adenoma (ADR) también parece ser muy variable entre los operadores.

La inteligencia artificial (IA) está desarrollando un interés cada vez mayor debido a su papel potencial en la mejora de la calidad del diagnóstico y el tratamiento en la medicina.

Específicamente en endoscopia digestiva, la IA podría usarse para:

1. Minimice el riesgo de identificación de pólipo perdida durante la colonoscopia, aumentando la ADR y, en consecuencia, disminuye la incidencia de cáncer interválico.
2. Mejore el diagnóstico óptico de pólipos que resulta en un mejor "manejo" de ellos (por ejemplo, estrategia de "resecar y descongelar" para pólipos diminutos, o métodos de resección endoscópicos complejos o cirugía para lesiones avanzadas).

Por lo tanto, es evidente y necesario mejorar las nuevas estrategias a través de un enfoque basado en el riesgo que integra información individual como sexo, edad, genética, comorbilidades y exposición, incluidos el estilo de vida y los hábitos dietéticos, en grandes cohortes prospectivas.

Por lo tanto, la estrategia implementada en este estudio de combinar los datos, que se obtendrán mediante endoscopia realizada con IA y antropométrica, características genéticas y datos de exposición, tiene la intención de mejorar la adecuación de las prescripciones y los procedimientos de vigilancia y el tipo de pruebas que se implementarán , mientras reduce los costos de las instalaciones ("desbloquear" los recursos del sistema de salud).

Esto reduciría cuando sea posible el número de procedimientos invasivos innecesarios en los pacientes y dirigiría esos procedimientos al tipo de pacientes que más se beneficiarían.

Objetivo principal El objetivo del estudio es desarrollar un modelo de riesgo predictivo útil para personalizar las estrategias de detección basadas en un modelo que identificará a aquellos con mayor riesgo de llevar una neoplasia de alto riesgo (cáncer de adenoma avanzado/etapa temprana) y oferta de oferta y oferta ellos son un programa de detección más preciso y personalizado, con el objetivo de reducir la carga de diagnóstico para individuos de bajo riesgo.

El modelo se basará en el conocimiento ya conocido sobre los factores de riesgo para los cuales existe evidencia clara de correlación con la ocurrencia de adenoma (incluidos los adenomas serosos) y el cáncer (por ejemplo, familiaridad, hábito de tabaquismo, consumo de carne, obesidad) y complementar eso en los factores para los cuales No hay evidencia fuerte (por ejemplo, dieta, actividad física) y esa influencia de ADR (por ejemplo, tipo de colonoscopia óptica o "mediada por AI"). Por lo tanto, será un modelo mediado por la IA "híbrido" con una parte "basada en datos basada" y una parte "basada en el conocimiento".

Diseño de estudio. Estudio de intervención aleatorizado, controlado e intervencional abierto utilizando dispositivos médicos, grupo paralelo, centro único en sujetos que dieron positivo para la prueba de sangre oculta fecal realizado como resultado de una adherencia independiente al programa de detección del cáncer de colon de la región de Emilia-Romagna.

Los sujetos que dan positivo para un análisis de sangre oculta fecal son contactados por teléfono por el Centro de detección de Azienda USL para una entrevista antes de realizar una colonoscopia en profundidad para verificar la causa del sangrado de acuerdo con el programa de detección regional.

Después de la entrevista telefónica, el paciente va a la clínica ambulatoria para recibir una receta y preparación para la limpieza intestinal, momento en el que recibe cuestionarios útiles para investigar el tipo de dieta y la actividad física.

El paciente en la fecha programada, y después de la preparación intestinal, va a la clínica ambulatoria para realizar la colonoscopia y entregar los cuestionarios con respecto a los hábitos alimenticios y la actividad física.

Los pacientes serán aleatorizados a la colonoscopia o colonoscopia tradicional con inteligencia artificial.

Si se detectan pólipos y/o lesiones sospechosas con el rendimiento de la colonoscopia, el especialista puede decidir realizar una colonoscopia de seguimiento a los 1, 3 o 5 años, dependiendo del tipo de problema clínico encontrado. Estos datos también se recopilarán para el presente estudio como un seguimiento para aumentar la información y optimizar la vía de detección de acuerdo con las características de cada paciente.

Establecer el estudio tendrá lugar en la U.O. Gastroenterología de IRCCS Aoubo, que será responsable de la inscripción de pacientes. El U.O. La gobernanza clínica y la calidad de los IRCCS Aoubo y la Universidad de Bolonia están colaborando en el estudio.

Elegibilidad del participante (criterios de inclusión/exclusión)

Se incluirá:

1. Sujetos entre las edades de 50 y 69 años
2. Género masculino y femenino
3. Sujetos que presentaron positivo para la prueba de sangre oculta fecal (FIT) realizados durante el Programa de detección del cáncer de colon de la región de Emilia-Romagna
4. Sujetos que han otorgado consentimiento por escrito al estudio.

Será excluido:

1. Sujetos que no entienden el idioma italiano
2. Sujetos con antecedentes anteriores de colectomía total o resecciones intestinales
3. Sujetos que han tenido colonoscopia realizados en los últimos 12 meses
4. Sujetos con contraindicaciones a la colonoscopia
5. Sujetos con contraindicaciones a la sedación o anestesia
6. Sujetos con una historia personal de CRC
7. Sujetos con síndrome de cáncer gastrointestinal heredado: poliposis adenomatosa familiar (FAP), FAP atenuada, poliposis asociada a Mutyh, síndrome de lynch o lynch y síndrome de poliposis sierda
8. Sujetos con enfermedad inflamatoria intestinal (enfermedad de Crohn, colitis ulcerosa)

El tratamiento y la colonoscopia de seguimiento se realizarán mediante el método tradicional (TC) o con el apoyo del dispositivo médico (inteligencia artificial-AI) de acuerdo con la aleatorización que se realizará centralmente para grupos de 8-12 pacientes. La generación de la secuencia de aleatorización se realizará a través del generador de números aleatorios de "El portal de la región de Emilia Romagna" (http://wwservizi.regione.emilia-romagna.it/generatore/).

La colonoscopia se realizará con los colonoscopios Olympus ya disponibles en el IRCCS Aoubo Gastroenterology OU con o sin la ayuda del sistema GI Genius AI que se adquirirá a través de fondos del Proyecto Diebe de Prevención Digital de Vidas Lifevidas PNC0000002 del Ministerio de Universidad e Investigación.

Se espera que el tamaño de la muestra al menos 1400 se incluyan en el estudio durante un período de 18 meses.

Duración del estudio El estudio tendrá una duración de 72 meses.

Metodología de análisis Los análisis serán llevados a cabo por personal del Departamento de Energía Eléctrica e Ingeniería de la Información "Guglielmo Marconi" de la Universidad de Bolonia.