Sottoclassificazione MRI non invasiva del carcinoma eptocellulare - Studio HepCaSt (HepCaSt)

I carcinomi epatocellulari (HCC) sono un gruppo eterogeneo di sottotipi tumorali con un diverso comportamento di risposta e prognosi. Come reazione, l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) nella sua quinta versione (aggiornata nel 2019) classifica non più due ma otto sottotipi, ciascuno con una diversa biologia tumorale ed esito. La nuova classificazione può servire come fattore chiave per ottimizzare un approccio terapeutico più personalizzato e, pertanto, in particolare le discipline diagnostiche devono implementare questi nuovi sottotipi il prima possibile nei loro algoritmi di routine clinica quotidiana.

L'imaging gioca un ruolo chiave in questa situazione. Tecniche di risonanza magnetica più recenti e avanzate consentono una precisa caratterizzazione dei tessuti. Inoltre, con l'ausilio di mezzi di contrasto epatobiliari di ultima generazione come l'utilizzo di Gd-EOB (Primovist) è possibile quantificare e misurare la funzione d'organo e il comportamento specifico di captazione delle lesioni epatiche focali. Un altro approccio promettente per far progredire la caratterizzazione dell'eterogeneità degli HCC è l'uso e lo sviluppo di algoritmi di post-elaborazione delle immagini basati sull'intelligenza artificiale (AI), inclusa l'analisi radiomica.

Ad oggi non ci sono caratteristiche di imaging stabilite correlate con nessuno dei nuovi sottotipi di HCC dell'OMS. L'obiettivo del nostro progetto è identificare i biomarcatori di imaging correlati ai nuovi sottotipi di HCC, aiutandoli a classificarli in modo non invasivo. Come passo successivo, con l'aiuto dei nostri collaboratori, faciliteremo un database di riferimento radiologico-patologico. In una terza fase e con l'aiuto dei dati che abbiamo curato, cercheremo di identificare le caratteristiche di imaging morfologico mediante l'uso di algoritmi di post-elaborazione basati sull'intelligenza artificiale per classificare i sottotipi in modo non invasivo e prevedere / stimare la risposta e la prognosi della terapia individuale dei pazienti. L'ultima sfida sarà implementare questi algoritmi nella routine clinica quotidiana, quindi dobbiamo identificare i dilemmi dell'interfaccia e presentare soluzioni intelligenti per risolverli.

Siamo convinti che implementando i criteri aggiornati dell'OMS nei flussi di lavoro clinici, le attuali convinzioni e linee guida nella diagnosi e nella terapia dell'HCC cambieranno. L'imaging MRI HCC con Primovist giocherà un ruolo chiave in questo progetto. I risultati del nostro progetto possono fornire le conoscenze da rappresentare come una pietra miliare nell'imaging e nella valutazione della terapia dell'HCC per migliorare un approccio terapeutico personalizzato.