Sviluppo di un modello di machine learning per lo screening del carcinoma rinofaringeo basato sull'imaging della lingua

Il cancro rinofaringeo è comune in Cina, Sud-Est asiatico e Nord Africa ed è generalmente associato all’infezione da virus Epstein-Barr (EBV). L’utilizzo di anticorpi specifici per l’EBV o lo screening del DNA dell’EBV può aumentare la percentuale di pazienti con diagnosi di carcinoma nasofaringeo in fase iniziale da circa il 20% a oltre il 70%. In studi precedenti, i ricercatori hanno scoperto che i partecipanti sottoposti a screening avevano maggiori probabilità di ottenere una sopravvivenza a lungo termine dopo la diagnosi di carcinoma rinofaringeo rispetto al gruppo di controllo, e il rischio di morte specifica per carcinoma rinofaringeo era inferiore tra i pazienti sottoposti a screening (rischio relativo 0,22). . Tuttavia, l’applicazione dello screening del carcinoma rinofaringeo nella pratica clinica è ostacolata da bassi valori predittivi positivi, anche nelle aree in cui il virus EB è prevalente in Cina, il valore predittivo positivo è solo del 4,8%. Oltre il 95% dei partecipanti ad alto rischio identificati attraverso lo screening sierologico primario sono stati sottoposti a esami clinici e follow-up non necessari e dispendiosi in termini di tempo. La combinazione di vari biomarcatori, lo screening in più fasi e l'identificazione di nuovi biomarcatori vengono utilizzati per migliorare le prestazioni delle strategie di screening del cancro rinofaringeo. Tuttavia, i progressi raggiunti finora sono ancora insoddisfacenti, caratterizzati da bassa sensibilità, funzionamento complesso o costi elevati. Pertanto, esiste un urgente bisogno di identificare nuovi biomarcatori o strategie con elevata sensibilità e valore predittivo positivo per lo screening del carcinoma nasofaringeo.

Nel 《The New England Journal of Medicine》 nel 2023, il team del professor Xia Ningshao ha riferito dell'identificazione e della validazione dell'anticorpo totale anti BNLF2 (P85Ab) come nuovo biomarcatore sierologico per lo screening del cancro nasofaringeo. La sensibilità del carcinoma nasofaringeo P85-Ab è 97,9 %, con un valore predittivo positivo del 10,0%. Inoltre, sulla base della positività P85-Ab, se viene effettuata un'ulteriore rilevazione di doppi anticorpi EB (antigene nucleare 1 dell'EBV [EBNA1]-IgA e antigene del capside virale specifico dell'EBV [VCA]-IgA), rischio intermedio o medio-alto gli individui con doppi anticorpi EB possono sottoporsi all'esame rinofaringoscopia, che può aumentare il valore predittivo positivo dello screening del carcinoma rinofaringeo al 29,6% -44,6%, ovvero per ogni 2-3 rinofaringoscopi eseguiti, può essere diagnosticato un caso di carcinoma rinofaringeo. La sensibilità di questo studio è molto elevata, ma il valore predittivo positivo è solo del 10%. Anche se combinato con il tradizionale monitoraggio degli anticorpi EB e l’endoscopia nasale, da un terzo alla metà dei pazienti con carcinoma non nasofaringeo vengono comunque sottoposti a esami clinici inutili e dispendiosi in termini di tempo. Pertanto, è ancora necessario esplorare metodi semplici ed economicamente vantaggiosi per migliorare la strategia con valore predittivo positivo per lo screening del carcinoma rinofaringeo.

Uno studio pubblicato sulla rivista secondaria Lancet 《eClinicalMedicine》 nel 2023 ha mostrato che un modello di immagine della lingua basato sull'apprendimento automatico può servire come metodo diagnostico stabile per il cancro gastrico (AUC=0,89), ed è stato validato clinicamente in più centri. Questo studio ispira i ricercatori a introdurre la tecnologia di apprendimento automatico dell’intelligenza artificiale nella diagnosi e nel trattamento del cancro rinofaringeo.

In sintesi, questo piano esplora la creazione di modelli di apprendimento automatico delle immagini della lingua nei pazienti con carcinoma rinofaringeo per contribuire a migliorare il valore predittivo positivo dello screening del carcinoma rinofaringeo.