SYsteMaattisesti koulutetut oppimisalgoritmit suun karsinogeneesin tulkintaan optisella koherenssitomografialla (SYMILIS OCT)

Tausta ja tarpeet:

Suun seulontatekniikoiden edistymisestä huolimatta diagnostiset viiveet jatkuvat, mikä edellyttää ei-invasiivisten menetelmien tutkimista suun syövän varhaisessa havaitsemisessa. Nykyinen standardidiagnostiikkamenetelmä, histologinen analyysi, vaatii usein invasiivisia biopsioita ja voi olla aikaa vievää, mikä viivästyttää hoidon aloittamista. Lisäksi perinteiset seulontamenetelmät eivät välttämättä aina havaitse varhaisen vaiheen suuvaurioita tarkasti. Siksi on erittäin tärkeää parantaa diagnostisia valmiuksia ottamalla käyttöön innovatiivisia teknologioita.

Tässä yhteydessä optinen koherenssitomografia (OCT) nousee lupaavaksi teknologiaksi, joka ansaitsee tutkimuksen. OCT tarjoaa useita etuja perinteisiin diagnoosimenetelmiin verrattuna. Sen ei-invasiivinen luonne mahdollistaa kudosmorfologian reaaliaikaisen ja ei-invasiivisen kuvantamisen korkealla resoluutiolla, jolloin lääkärit voivat visualisoida suun kudosten rakenteellisia muutoksia. Tarjoamalla poikkileikkauskuvia kudoskerroksista, OCT pystyy tunnistamaan hienovaraisia ​​muutoksia, jotka viittaavat varhaisen vaiheen suun leesioihin, mukaan lukien mahdollisesti pahanlaatuiset sairaudet (OPMD) ja okasolusyöpä (OSCC). Lisäksi OCT voi helpottaa varhaista havaitsemista mahdollistamalla toistuvia tutkimuksia ajan mittaan, jolloin voidaan seurata leesion etenemistä tai regressiota ilman toistuvia biopsioita.

MMA:n tutkiminen diagnostisena työkaluna vastaa kiireellistä tarvetta parantaa suusyöpädiagnoosin tehokkuutta ja tarkkuutta. Hyödyntämällä MMA:n kykyjä, kliinikot voivat mahdollisesti nopeuttaa epäilyttävien leesioiden tunnistamista, mikä johtaa oikea-aikaisiin toimenpiteisiin ja parantaa potilaiden tuloksia. Lisäksi MMA:n integroiminen rutiininomaiseen kliiniseen käytäntöön voi vähentää invasiivisiin toimenpiteisiin ja diagnostisten viivästysten aiheuttamaa taakkaa, mikä viime kädessä parantaa niiden henkilöiden hoidon laatua, joilla on riski saada suusyöpä.

Näistä mahdollisista eduista huolimatta useita haasteita on kuitenkin jäljellä. Tällä hetkellä ei ole olemassa tarkkaa määritelmää eri suun leesioihin liittyvistä OCT-kuvioista. Tämä estää OCT-kuvien johdonmukaisen tulkinnan ja rajoittaa sen diagnostista käyttöä. Lisäksi MMA-löydösten tarkka kohdistaminen histologiseen analyysiin on olennaista validoinnin ja kliinisen sovellettavuuden kannalta. Silti tarvitaan edelleen standardoituja protokollia, jotta varmistetaan OCT-kuvien asianmukainen päällekkäisyys vastaavien histopatologisten ominaisuuksien kanssa.

Lisäksi vaikka tietokoneistettu MMA-analyysi lupaa parantaa diagnostista tarkkuutta, olemassa olevat menetelmät voivat olla alttiita harhaan. Näihin harhaan on puututtava, jotta voidaan kehittää vankkoja algoritmeja, jotka pystyvät luotettavasti havaitsemaan suun syövän varhaiset merkit ja jotka on koulutettu standardisoiduilla MMA:n ja histologian vertailutekniikoilla.

Siksi näihin haasteisiin vastaaminen standardoimalla MMA-kuvausprotokollat, luomalla johdonmukaiset MMA-mallit ja kehittämällä puolueettomia tietokoneistettuja analyysimenetelmiä on välttämätöntä. Tämä ei ainoastaan ​​edistä MMA:n kliinistä käyttöä suun syövän diagnosoinnissa, vaan myös parantaa potilaiden tuloksia mahdollistamalla aikaisemman havaitsemisen ja hoidon.

Tavoitteet ja lähestymistapa:

1. OCT-skannausten ja suun leesioiden biopsian tekniikan standardointi:

   • Tavoite: Standardisoida biopsian hankintatekniikka sekä OCT- että histologisessa analyysissä varmistaen luotettavan korrelaation kuvantamismenetelmien välillä.
   • Lähestymistapa: Kehitämme ja toteutamme standardoidun biopsian hankintaprotokollan, joka optimoi kudosten säilymisen ja kohdistuksen OCT-kuvausparametreihin. Tämä voi sisältää erikoisinstrumentteja ja menettelyohjeita, jotka on räätälöity maksimoimaan diagnostisen tuoton, keskittyen optisen ja kirurgisen näytteenoton paikan ja ulottuvuuden standardointiin. OCT-kuvausta varten laaditaan yksityiskohtaiset protokollat, joilla varmistetaan yhdenmukaiset kuvausparametrit kaikissa kohteissa. Vastaavasti biopsianäytteiden histologinen käsittely noudattaa standardoituja protokollia eheyden säilyttämiseksi ja tarkan korrelaation helpottamiseksi MMA-löydösten kanssa. Kohdebiopsian uusi optinen ja histologinen toimenpide suoritetaan ja arvioidaan.

2. Suun karsinogeneesin MMA-mallien standardointi:

   • Tavoite: Luoda standardisoituja kuvioita OPMD:iden ja OSCC:iden OCT-kuvaukseen, mikä parantaa diagnostista tarkkuutta.
   • Lähestymistapa: OCT-kuvien arviointi edellyttää huolellista analyysiä, jotta voidaan tunnistaa johdonmukaiset kuviot, jotka heijastavat erilaisia ​​suun vaurioita. Korreloimalla näitä kuvioita histologisten löydösten kanssa pyrimme kehittämään kattavan viiteoppaan OCT-kuvien tulkitsemiseen tarkasti ja johdonmukaisesti.

3. Kuvatietojoukon luominen diagnostiikkaohjelmiston kehittämiseen:

   • Tavoite: Kokoaa kattava arkisto OCT-kuvista, mikä helpottaa digitaalisten diagnostisten työkalujen kehittämistä.
   • Lähestymistapa: Vankka tietojoukko, joka sisältää OCT-kuvia ja vastaavat histologiset tiedot, kuratoidaan huolellisesti. Tämä tietojoukko toimii perustana koulutukselle ja koneoppimisalgoritmien validoinnille, joiden tavoitteena on kehittää kehittyneitä diagnostiikkaohjelmistoja, jotka pystyvät havaitsemaan suusyövän varhaisia ​​merkkejä erittäin herkästi ja spesifisesti.

Pyrkimällä näihin tavoitteisiin pyrimme paitsi arvioimaan MMA:n tehokkuutta suun syövän varhaisessa diagnosoinnissa, myös edistämään diagnostisten menetelmien standardointia ja tasoittamaan tietä edistyneiden teknologioiden integroimiseksi kliiniseen käytäntöön.