Nuovo sistema unico, conveniente, point of care e supportato dall’intelligenza artificiale per lo screening, il triage e la selezione del trattamento per il cancro della cervice nei paesi a basso e medio reddito (EASTER)

Il cancro cervicale rappresenta una grave sfida per la salute pubblica che uccide oltre 300.000 donne ogni anno nel periodo più produttivo della loro vita e colpisce in modo sproporzionato le donne nei paesi a basso e medio reddito. Anche nei paesi sviluppati come gli Stati Uniti, la disparità tra le popolazioni a basso e ad alto reddito è sorprendente. La morte per cancro alla cervice altera drammaticamente le dinamiche familiari e sociali. Nell’Africa sub-sahariana (SSA), per ogni 100 donne che muoiono di cancro cervicale, da 14 a 30 bambini muoiono come conseguenza indiretta. In effetti, la mortalità per cancro cervicale rappresenta un vero ostacolo al raggiungimento dell’obiettivo di sviluppo sostenibile dell’OMS di ridurre la mortalità prematura dovuta a malattie non trasmissibili (NCD) di un terzo entro il 2030. L’OMS ha recentemente adottato una risoluzione per eliminare il cancro alla cervice a livello globale. Sebbene la vaccinazione contro l’HPV sosterrà senza dubbio questa ambizione per la prossima generazione di ragazze, questa visione richiede anche un programma di screening e trattamento efficace. Tuttavia, gli attuali regimi di screening, indagine e trattamento dei paesi a basso e medio reddito, in particolare, sono profondamente imperfetti e non ampiamente adottati.

Il progetto EASTER mira a sviluppare ulteriormente e convalidare due nuove tecnologie per lo screening e la diagnosi del cancro cervicale: (i) screening del papillomavirus umano (HPV) nelle urine mediante spettroscopia e (ii) diagnosi con tecnologia assistita da intelligenza artificiale da NSV, un'organizzazione privata azienda. Il progetto recluterà 3.200 donne e le sottoporrà a screening per l'HPV.

Il progetto sarà realizzato in due parti. Parte 1. Miglioramento della tecnologia per ottenere due miglioramenti chiave.

• Migliora le prestazioni della spettroscopia e dell'intelligenza artificiale per rilevare l'hr-HPV nei campioni di urina.
• Migliora le prestazioni del dispositivo n-Gyn e dell'intelligenza artificiale per acquisire le immagini cervicali e interpretarle.

Parte 2. Nella seconda parte dello studio, i ricercatori testeranno la funzionalità e l'efficacia degli algoritmi e dei dispositivi di intelligenza artificiale sviluppati attraverso la Parte 1 nello stesso contesto in Zimbabwe. Il sistema sviluppato di interpretazione AI dei campioni di urina sarà valutato come test di screening per rilevare lesioni CIN2+ e confrontato con un test di rilevamento HPV validato. L'accuratezza diagnostica AI del sistema n-Gyn per rilevare lesioni CIN2+ sulla base di immagini cervicali acquisite sarà valutata come test di triage per donne positive all'HPV nel rilevamento di lesioni CIN 2+ confermate istopatologicamente.

Impostazioni, procedure e analisi:

Il progetto PASQUA (Parte 1 e Parte 2) sarà implementato in due policlinici di screening (Epworth e Mbare) ad Harare dove le donne vengono regolarmente sottoposte a screening (con una media del 15% dei partecipanti al WLHIV). Alle donne di età compresa tra 25 e 49 anni che accettano di partecipare e firmare i corrispondenti moduli di consenso approvati dall'IRB (Institutional Review Board) verrà richiesto di fornire due campioni autoraccolti, 1) un primo campione di urina vuota e 2) un campione vaginale autoraccolto. I campioni di reclutamento verranno testati per l'HPV con Ampfire. Le donne positive all'HPV in entrambi i campioni verranno sottoposte a colposcopia per l'accertamento della malattia.

Il colposcopista esaminerà le immagini cervicali sullo schermo n-Gyn e, indipendentemente dall'IA, documenterà la visibilità e la posizione della SCJ, il tipo di TZ, il punteggio Swede, il sito più appropriato per eseguire la biopsia (se sono presenti anomalie) e l'idoneità per trattamento mediante ablazione. Verranno ottenute immagini sequenziali della zona di trasformazione prima e dopo la pulizia con soluzione salina normale e quindi dopo l'applicazione di acido acetico al 5% per un minuto. Verranno utilizzati ingrandimenti appropriati per consentire la delineazione dell'SCJ e per identificare l'area peggiore di sospetta anomalia. Un'immagine finale verrà catturata dopo l'applicazione dello iodio di Lugol. Dopo che le immagini sono state raccolte, il medico eseguirà almeno una biopsia dal sito più anomalo da lui determinato. Se non è visibile alcuna lesione, le biopsie verranno ottenute dalle posizioni delle ore 6 e 12 più vicine al SCJ. Tutti i vetrini istopatologici saranno esaminati dai patologi dei Lancet Laboratories di Harare. Il paziente verrà gestito in base al protocollo di gestione locale.

Le donne verranno gestite secondo la diagnosi clinica di colonscopia: le donne senza lesioni visibili usciranno dallo studio a questo punto. Le donne con lesioni visibili verranno trattate con ablazione termica se idonee o LLETZ se necessario e usciranno dallo studio. Le donne con diagnosi di cancro verranno indirizzate al sistema regolare per una gestione appropriata e usciranno dallo studio.

La gestione dei dati e la supervisione dello studio saranno responsabilità dell'Agenzia internazionale per la ricerca sul cancro (IARC) e dei ricercatori principali locali, che sono ricercatori esperti sull'HPV.

L'esito di interesse primario per la valutazione statica sarà la neoplasia intraepiteliale cervicale di grado 2 o peggiore (CIN2+) confermata istologicamente, comprese le lesioni CIN2 positive per p16. Per la Parte I, le nostre analisi si concentreranno sulla concordanza tra il rilevamento dell'hr-HPV mediante analisi spettroscopica delle urine e dell'HPV Ampfire, che sarà testato utilizzando la statistica kappa di Cohen. La spettroscopia sarà considerata valida quanto il test HPV nel definire i risultati dello screening se si ottiene un kappa di 0,7 (concordanza dell'80%). Per la Parte 2, verranno utilizzate formulazioni standard per calcolare le caratteristiche di prestazione del test (sensibilità/specificità). Per il confronto delle caratteristiche prestazionali dei test di screening, se ẟ è la sensibilità relativa (o specificità) ipotizzata, si dedurrà l'equivalenza dei due test se il rischio relativo reale rientra nell'intervallo (da ẟ a 1/ẟ) . Il test delle proporzioni servirà a valutare se le caratteristiche prestazionali dei test di triage non si discostano dal valore ipotizzato.