Imaging di viscoelasticità per valutare il cancro al fegato (VisCan)

DOMANDA E CONTESTO DELLA RICERCA: Il carcinoma epatico primario o carcinoma epatocellulare (HCC) è il quinto tumore più comune negli uomini e il settimo nelle donne ed è la seconda causa di mortalità per cancro in tutto il mondo. In Canada, l'HCC è l'unico tumore per il quale la mortalità è in aumento. Più dell'80% dei casi di HCC si verifica in soggetti con fibrosi epatica avanzata (cirrosi) dovuta a infezione da epatite virale (B e C), steatosi epatica non alcolica (NAFLD) e malattia epatica alcolica. Una volta stabilita la cirrosi, vi è un rischio significativamente maggiore di sviluppare un HCC. Inoltre, l'HCC si osserva in soggetti diabetici obesi senza cirrosi, aumentando la popolazione di pazienti a rischio con una malattia che ha un alto tasso di mortalità. La sorveglianza dell'HCC è associata a una sopravvivenza significativamente prolungata. Tuttavia, solo il 52% dei pazienti sottoposti a sorveglianza ha un carcinoma epatocellulare precoce idoneo al trattamento curativo, mentre il resto dei pazienti ha una malattia in stadio intermedio o avanzato eleggibile solo per il trattamento ponte o palliativo. La sorveglianza dell'HCC è anche associata a miglioramenti significativi nella diagnosi precoce, nei tassi di trattamento curativo e nella sopravvivenza, anche dopo l'aggiustamento per la distorsione del tempo di consegna. Le linee guida nordamericane raccomandano la sorveglianza ecografica (US) ogni 6 mesi nei pazienti a rischio che sono portatori di epatite B non cirrotici e cirrotici. Tuttavia, una sfida chiave per l'ecografia è la bassa sensibilità (60-78%) per l'identificazione di una lesione dovuta a steatosi epatica e cirrosi. Una volta rilevata una lesione maligna sospetta negli Stati Uniti, le attuali linee guida dell'American Association for the Study of Liver Diseases (AASLD) raccomandano scansioni ecografiche con mezzo di contrasto, risonanza magnetica (MRI) o tomografia computerizzata (TC) per confermare il sospetto.

OBIETTIVO: L'obiettivo a lungo termine è sviluppare biomarcatori statunitensi di lesioni epatiche focali e strategie per migliorare la sensibilità diagnostica all'HCC mantenendo un'elevata specificità. Ciò costituirebbe un importante passo avanti perché la diagnosi di HCC attualmente richiede una combinazione di US per lo screening e la conferma utilizzando la risonanza magnetica, la TC e meno spesso la biopsia.

OBIETTIVI: 1) Sviluppare un modello di machine learning basato su QUS per la classificazione dei carcinomi epatocellulari solidi identificati negli Stati Uniti e diagnosticati con MRI (o biopsia se richiesto); 2) Determinare se le mappe QUS possono migliorare il rilevamento visivo di lesioni sospette negli Stati Uniti; 3) Confrontare le prestazioni della viscoelastografia basata su QUS rispetto a quella basata su MRI per la caratterizzazione della lesione.

Ipotesi: i ricercatori ipotizzano che la QUS avanzata che fornisca la valutazione della viscoelasticità del tumore, la caratterizzazione della struttura tissutale in sub-risoluzione e l'attenuazione degli Stati Uniti nel quadro di un modello di classificazione dell'apprendimento automatico possa migliorare la diagnosi di HCC rispetto agli Stati Uniti standard.

METODOLOGIA - Disegno dello studio: questo sarà uno studio clinico con due coorti sequenziali: 1) una coorte di addestramento di 100 pazienti a rischio di HCC per ottimizzare i biomarcatori QUS per la classificazione delle lesioni epatiche solide utilizzando la risonanza magnetica e/o la biopsia come riferimento clinico standard; e 2) una coorte di convalida di 100 pazienti per confermare le prestazioni diagnostiche.

Analisi dei dati: apprendimento automatico delle foreste casuali per sviluppare modelli di classificazione QUS. Sensibilità e specificità per valutare l'accuratezza diagnostica, secondo MRI e/o biopsia, con bootstrap per ottenere intervalli di confidenza con training set. Conferma dell'accuratezza sul set di prova. Valutazione inter-osservatore della rilevabilità della lesione su mappe cliniche B-mode US rispetto a mappe QUS. Confronto di elasticità e viscosità basate su US e MRI in base ai risultati diagnostici.