AUGUR-AI - Rappresentante dell'angiografia a fluorescenza con verde indocianina (AUGUR-AI)

La chirurgia rappresenta un contributo importante all’assistenza sanitaria, ma deve essere continuamente ottimizzata per massimizzarne l’efficacia riducendo al minimo rischi e costi. I risultati chirurgici complessi, che spesso richiedono risorse sanitarie significative, evidenziano la necessità di miglioramenti costanti in termini di sicurezza e precisione. Ogni procedura chirurgica consiste in una serie di passaggi critici che si basano sul giudizio del chirurgo, nonché sulla destrezza e abilità tecnica. Le decisioni vengono prese prevalentemente attraverso l'interpretazione visiva dei risultati nel contesto dei fattori specifici del paziente (compresi quelli profilati prima dell'intervento) e dell'esperienza dell'operatore (che include la formazione formale e l'esperienza accumulata). Ciò è particolarmente vero per la chirurgia mininvasiva che utilizza una telecamera posizionata internamente per visualizzare la scena interna insieme alle azioni dell'operatore su uno schermo per la visualizzazione (l'immagine digitalizzata viene creata da un computer per l'interpretazione da parte di un essere umano). Fondamentale per il successo dell'operazione è prendere le decisioni più accurate possibili per garantire ai pazienti un'operazione sicura e di successo che curi il problema con la minima perdita funzionale possibile. Per la chirurgia resezionale del colon-retto, ciò significa sapere che i tessuti residui sono sufficientemente perfusi per guarire, poiché la mancata guarigione delle anastomosi è associata a significativa morbilità e mortalità.

La laparoscopia nel vicino infrarosso è una tecnologia consolidata che mira a migliorare i risultati clinici fornendo un mezzo per vedere alcune caratteristiche dei tessuti che altrimenti sarebbero invisibili all'occhio umano per facilitare il processo decisionale intraoperatorio. Questa tecnologia utilizza energia nella gamma NIR (780-820 nm) per visualizzare i tessuti insieme all'interrogazione standard a luce bianca. L'energia in questa lunghezza d'onda non provoca danni cellulari e può penetrare in alcuni tessuti fino a una profondità di alcuni millimetri. A questa lunghezza d'onda, non c'è riflettanza biologica da parte del tessuto, quindi la presenza di un agente reattivo somministrato per via sistemica può essere confermata se l'agente è capace di fluorescenza (cioè assorbimento di energia ad una lunghezza d'onda e sua riemissione a una lunghezza d'onda diversa). Mentre sono in fase di sviluppo nuovi agenti fluorescenti, al momento l’agente più utile e più sicuro approvato per l’uso è il verde indocianina (ICG), che è stato approvato da tempo e si è dimostrato sicuro per la valutazione circolatoria, inclusa la perfusione dei tessuti microvascolari. Se somministrato per via sistemica, il colorante circola attraverso il corpo in pochi secondi, fornendo informazioni in tempo reale che possono essere valutate ripetutamente nelle varie fasi dell'intervento. Ad oggi, molti studi, inclusi studi randomizzati e controllati, hanno dimostrato che l’uso dell’angiografia con fluorescenza al verde di indocianina (ICGFA) è associato a tassi più bassi di perdite anastomotiche negli interventi chirurgici resezionali maggiori del colon-retto. Le interpretazioni soggettive di scene che cambiano dinamicamente possono essere difficili, soprattutto quando potrebbe essere necessario monitorare le diverse aree dello schermo nel tempo. Tuttavia, dato che l’uso dell’ICGFA è associato a tassi di perdita più bassi, l’interpretazione dei modelli di segnale da parte degli utenti esperti deve essere coerente e questo è stato dimostrato anche nel lavoro che esamina la variabilità tra utenti.

Il concetto di "chirurgia digitale" si riferisce all'applicazione della tecnologia per l'analisi dei dati in tempo reale durante le operazioni. Il termine Intelligenza Artificiale (AI) si riferisce alla tecnologia che tenta di imitare la cognizione umana. La visione artificiale si riferisce alla conversione della visualizzazione in set di dati numerici che poi diventano disponibili per l'apprendimento automatico attraverso l'applicazione di modelli statistici basati su un campione di dati per applicare il processo decisionale alle situazioni senza essere esplicitamente progettati per eseguire l'attività. Un modello predittivo può valutare percorsi diversi e un classificatore può quindi presentare suggerimenti di supporto decisionale insieme ai suoi livelli di confidenza. Nel lavoro precedente, abbiamo addestrato modelli di intelligenza artificiale basati sull'interpretazione esperta dei modelli di segnale di fluorescenza in pazienti che erano noti per non subire una perdita anastomotica postoperatoria. Abbiamo successivamente testato questo metodo in modo prospettico, intraoperatorio in pazienti consecutivi su un laptop (con GPU NVIDIA T500 da 2 GB). Il metodo software si è dimostrato accurato al 100% a livello di oggetto e corrispondeva all'effettivo posizionamento della suturatrice da parte del chirurgo operante. Abbiamo anche dimostrato che può imparare dalle interpretazioni di più chirurghi ed è generalizzabile ad altri chirurghi e sistemi di imaging. Da allora, abbiamo creato una piattaforma software su NVIDIA Jetson.

Il nostro obiettivo è testare il software basato sull’intelligenza artificiale per fornire come un chirurgo esperto interpreterebbe i segnali ICGFA in tempo reale, in sala operatoria durante l’intervento chirurgico. I chirurghi saranno accecati dalle previsioni fatte dall’algoritmo AI.

Per fare ciò, l'ICGFA sarà utilizzato come approvato nei pazienti sottoposti a chirurgia resezionale maggiore del colon-retto a cielo aperto, laparoscopica o robotica secondo i consueti protocolli di cura clinica. Le registrazioni video verranno analizzate dal modello AI durante l'operazione, tuttavia il chirurgo sarà cieco rispetto alla rappresentazione.

Infine, al termine della procedura, le informazioni generate dal modello verranno confrontate con le interpretazioni effettuate intraoperatoriamente dal chirurgo. La fase iniziale dello studio riguarderà il test del modello di intelligenza artificiale già sviluppato. Le fasi successive comporteranno la sperimentazione simultanea di nuovi modelli di intelligenza artificiale sviluppati utilizzando le interpretazioni dei siti partecipanti.

In breve, in questo studio, i pazienti sottoposti a chirurgia aperta, laparoscopica o robotica per la malattia del colon-retto riceveranno ICG ai fini della determinazione della sufficienza della perfusione intestinale. Le registrazioni video di queste immagini verranno esaminate matematicamente in tempo reale per quanto riguarda i modelli di fluorescenza e confrontate con l'interpretazione del chirurgo e il decorso clinico sia per testare il modello che per costruire ulteriormente il suo set di apprendimento.

Non verrà apportata alcuna modifica alla gestione sulla base delle nuove informazioni analitiche generate per i pazienti in questo studio: lo studio è pertanto uno studio prospettico osservazionale di coorte. La modellazione dell'intelligenza artificiale richiederà l'invio di dati pseudonimizzati rilevanti fuori sede sotto forma di video e la classificazione dei metadati ai partner di ricerca dell'University College di Dublino.

Tutti i potenziali pazienti partecipanti riceveranno il consenso esplicito riguardo agli obiettivi, ai protocolli e ai percorsi dello studio. La condivisione dei dati sarà conforme alle normative GDPR e i processi in questo studio sono stati mappati dal responsabile GDPR dell'ospedale. Nessuna informazione di identificazione personale lascerà il gruppo di ricerca o sarà disponibile al personale non coinvolto.

La laparoscopia NIR e ICGFA prevedono la somministrazione sistemica di ICG nell'ambito della sua licenza, ovvero la caratterizzazione primaria della perfusione tissutale, pertanto si tratta di uno studio non CTIMP. La dose utilizzata sarà a discrezione del chirurgo operante secondo la sua pratica clinica standard.

L'ICGFA è stato utilizzato per valutare la sufficienza della perfusione intestinale in diversi studi ed è in fase di valutazione in studi randomizzati per stabilirne i benefici. L'agente utilizzato, l'ICG, è in uso clinico da diversi decenni con ulteriori applicazioni in oftalmologia, terapia intensiva, epatologia (valutazione del volume del fegato) e intraoperatoria per la definizione dell'anatomia dell'albero biliare. Come agente di marcatura del cancro è stato utilizzato per il cancro al fegato e le metastasi, per il cancro del polmone e del pancreas, oltre ad essere stato recentemente approvato dalla FDA per la mappatura linfatica per i tumori maligni ginecologici. È stato utilizzato anche come agente per tatuaggi endoscopici. In generale è ben tollerato con un basso tasso di anafilassi e un alto profilo di sicurezza essendo escreto non metabolizzato dal fegato.

L'illuminazione NIR è ora integrata nel sistema realizzato da diverse importanti società commerciali tra cui Stryker, Arthrex, Karl Storz, Olympus e Intuitive con una vasta esperienza di utilizzo senza tossicità sui tessuti. In questo studio, i video NIR verranno registrati utilizzando il sistema Stryker/Arthrex.