Tekoäly ja hepatosellulaarinen karsinooma (ARTIHCC)

Hepatosellulaarinen karsinooma (HCC) on yksi viidestä yleisimmästä pahanlaatuisuudesta maailmanlaajuisesti ja kolmanneksi yleisin syöpäkuolleisuuden syy, joka kuolee maailmanlaajuisesti vuosittain 500 000 ihmistä.

Vaikka HCC:n esiintyvyys on yleisempää Itä-Aasiassa, se on lisääntymässä länsimaissa. Maksan resektio on ensisijainen hoitovaihtoehto, ja se hyväksytään turvalliseksi hoidoksi, jolla on todistetusti vaikutus ennusteeseen ja jolla on alhainen leikkauskuolleisuus kirurgisten tekniikoiden ja perioperatiivisen hoidon kehityksen seurauksena. Siitä huolimatta kirurgista resektiota voidaan soveltaa vain noin 20–30 %:lla HCC-potilaista, koska useimmilla hepaattisen varannon toiminta johtuu taustalla olevasta kroonisesta maksasairaudesta ja HCC:n useista fokaalisista maksajakaumista. Vaikka maksaresektio on yksi parantavista hoidoista maksasolusyövän hoidossa, HCC:n uusiutumisaste jopa parantavan resektion jälkeen on melko korkea, sen arvioidaan olevan noin 50 % ensimmäisten 3 vuoden aikana ja yli 70 % ensimmäisten 5 vuoden aikana parantavan resektion jälkeen. , joten leikkauksen jälkeiset pitkän aikavälin tulokset eivät ole tyydyttäviä. Tässä skenaariossa maksansiirron rooli on ollut viime vuosina vallitseva, koska siirrännäinen kykenee vähentämään taudin uusiutumista, johtuen HCC:hen liittyvän maksakirroosin hoidosta, joka on tärkein uusiutumistekijä. Muuten elinlähteen niukkuus on lisännyt maksaresektion leviämistä, ei vain rajoittunut BCLC-algoritmissa huomioon otettuihin rajoihin (EASL:n ja AASLD:n hyväksymät ohjeet), vaan myös potilailla, jotka eivät sovellu parantavaan hoitoon. sekä maksan resektio. Vaikka kirurgista hoitoa on viime vuosina omaksuttu useammille potilaille, jotka eivät ole ohjeiden mukaisia, ja tulokset ovat olleet tyydyttäviä kuolleisuuden, sairastuvuuden ja lyhyen aikavälin onkologisten tulosten osalta, tämän lähestymistavan rajana on pitkäaikainen sairausvapaa eloonjääminen.

Toistumisen riskitekijänä on vielä viime vuosina tunnistettu hcc-ulottuvuus, luokittelu, mikrovaskulaarinen invaasio ja satellitoosi. Todisteet siitä, että nämä kaksi prognostista tekijää voisivat vaikuttaa negatiivisesti pitkän aikavälin ennusteeseen, mikä lisää uusiutumisen riskiä, ​​on saanut monet kirjoittajat ehdottamaan anatomista resektiota (segmentaalinen resektio) ihanteellisena kirurgisena hoitona näiden riskien vähentämiseksi HCC-potilailla. Muuten kirjallisuuden tulokset ovat ristiriidassa tämän lähestymistavan todellisen hyödyn suhteen. Itse asiassa monilla potilailla, joilla on HCC ja taustalla kirroosi, anatominen lähestymistapa ei ole mahdollinen leikkauksen jälkeisen maksan vajaatoiminnan riskin vuoksi. Joten parenkyymaa säästävä tekniikka on kehitetty ja sitä on verrattu anatomiseen resektioon onkologisten tulosten suhteen. Tällä hetkellä kaikki nämä riskitekijät eivät ole ennustettavissa ja pisteytysjärjestelmät perustuvat vain karkeisiin radiologisiin piirteisiin, kuten kyhmyjen lukumäärään ja kokoon. Viime vuosina useat kirjoittajat ovat ehdottaneet uusia lähestymistapoja parantaaksemme kykyämme poimia tietoja radiologisesta kuvantamisesta: analysoimalla radiologisen kuvantamisen aikana saatuja mittauksia ja lukuja (TT- tai MRI-skannauksilla) saadaan tuhansia muuta tietoa, ihmisen silmien kyvyn voittamiseksi. Nämä tekniikat menevät nimellä "Radiomics", joka on erittäin lupaava haara yhdistettynä uusiin koneoppimisalgoritmeihin (esim. syväoppiminen, hermoverkot jne). Lisäksi uutta tietoa voidaan nykyään saada myös yksinkertaisella leikkauksen aikana otetulla leikkauskuvalla, esimerkiksi maksan leikkauspinnasta: "tietokonenäköanalyysillä", toisella tehokkaalla koneoppimisalgoritmilla, voidaan tuottaa muuta dataa ennustaa lyhyen ja pitkän aikavälin tuloksia. Nämä mahdollisuudet perustuvat nykyaikaiseen "tekoälyn" kenttään, jossa kone on koulutettu tunnistamaan erilaisia ​​toistuvia kuvioita luodakseen ennustemalleja erittäin tehokkaalla tarkkuudella. Näihin tietoihin perustuu ehdotus tämän monikeskisen tutkimuksen luomiseksi, jonka tavoitteena on kehittää ennustemalli leikkauksen jälkeisille komplikaatioille ja HCC:n uusiutumiselle, joka perustuu CT-radiomiikan ominaisuuksien analyysiin, maksan leikkauspinnan valokuviin ja koneoppimisanalyysiin.