Misurazioni basate sull’intelligenza artificiale del carico tumorale nella PET-CT PSMA

In Svezia, il cancro alla prostata viene diagnosticato ogni anno in 10.000 uomini e il tasso di mortalità di 2.400 è tra i più alti a livello mondiale. Alcuni tumori della prostata sono ad alto rischio di progressione metastatica verso una malattia letale e richiedono una corretta stadiazione o il rilevamento di recidive e trattamenti multidisciplinari.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo basato sull’intelligenza artificiale per rilevare e quantificare tumori e metastasi nelle scansioni PET-CT 18F-PSMA-1007 in pazienti con cancro alla prostata. La metodica può individuare tumori alla prostata e metastasi ai linfonodi pelvici, ai linfonodi distanti e alle ossa, sia in pazienti sottoposti a PET-CT per la stadiazione primaria del cancro della prostata ad alto rischio che per la stadiazione secondaria per recidiva.

Saranno idonei all'inclusione i pazienti indirizzati alla PET-CT PSMA clinicamente indicata a causa della stadiazione iniziale del cancro alla prostata primario ad alto rischio o a causa di recidiva biochimica. Il metodo basato sull'intelligenza artificiale calcolerà automaticamente TV, TU e numero di lesioni sospette e queste informazioni verranno archiviate in un database. I valori verranno analizzati dopo un periodo di follow-up di 5 anni per quanto riguarda la sopravvivenza globale (OS) e la sopravvivenza libera da progressione (PFS).

Lo scopo principale del presente studio è valutare come il carico tumorale, misurato come TV e come assorbimento del tumore (TU: TV x SUVmean) nella prostata/letto prostatico, nei linfonodi pelvici, nei linfonodi distanti, nell'osso e come carico tumorale totale predice la sopravvivenza globale (OS) nei pazienti con cancro alla prostata (di nuova diagnosi e pazienti con recidiva biochimica). Un obiettivo secondario è valutare come le misurazioni derivate dall’intelligenza artificiale predicono il tempo alla recidiva biochimica in una sotto-coorte di pazienti con cancro alla prostata ad alto rischio di nuova diagnosi. Gli obiettivi terziari consistono nel valutare la differenza in TV e TU misurati con due diversi metodi di segmentazione (una soglia del 50% di SUVmax in ciascuna lesione e una soglia di SUV 4) in relazione all'OS e alla PFS biochimica. Verrà inoltre studiato l'impatto del numero di lesioni sospette calcolato automaticamente riguardo all'OS e alla PFS biochimica, nonché alla differenza nel carico tumorale misurato con AI e manualmente.