LMIC における子宮頸がんのスクリーニング、トリアージ、および治療選択の斬新でワンストップ、手頃な価格のポイント・オブ・ケアおよび AI 支援システム (EASTER)

子宮頸がんは公衆衛生上の主要な課題であり、人生で最も生産的な時期に年間 30 万人以上の女性が死亡しており、LMIC の女性に過度の影響を与えています。 米国のような先進国でも、低所得者層と高所得者層の格差は顕著です。 子宮頸がんによる死亡は、家族や社会の力学を劇的に変化させます。 サハラ以南のアフリカ (SSA) では、子宮頸がんで死亡する女性 100 人ごとに、間接的な結果として 14 ～ 30 人の子どもが死亡しています。 実際、子宮頸がんによる死亡率は、2030 年までに非感染性疾患 (NCD) による早期死亡を 3 分の 1 削減するという WHO の持続可能な開発目標を達成するための真の障害となっています。 WHOも最近、世界的に子宮頸がんを撲滅する決議を採択しました。 HPV ワクチン接種は間違いなく次世代の少女たちのこの目標を支援するものですが、このビジョンには効果的なスクリーニングと治療プログラムも必要です。 しかし、特に現在の LMIC のスクリーニング、調査、治療体制には大きな欠陥があり、広く採用されていません。

EASTER プロジェクトは、子宮頸がんのスクリーニングと診断のための 2 つの新しい技術をさらに開発し、検証することを目的としています。(i) 分光法による尿中のヒトパピローマウイルス (HPV) のスクリーニング、および (ii) 民間企業 NSV の人工知能支援技術による診断です。会社。 このプロジェクトでは3200人の女性を募集し、HPVの検査を行う。

このプロジェクトは 2 つのパートに分けて実施されます。 パート 1. 2 つの重要な改善を達成するためのテクノロジーの改善。

• 尿サンプル中の hr-HPV を検出するための分光法と AI のパフォーマンスを向上させます。
• n-Gyn デバイスと AI のパフォーマンスを向上させ、子宮頸部画像をキャプチャして解釈します。

パート 2. 研究の後半では、研究者らはジンバブエの同じ環境で、パート 1 で開発された AI アルゴリズムとデバイスの機能と有効性をテストします。 開発された尿サンプルの AI 解釈システムは、CIN2+ 病変を検出するためのスクリーニング検査として評価され、検証済みの HPV 検出検査と比較されます。 撮影された子宮頸部画像に基づいて CIN2+ 病変を検出する n-Gyn システムの AI 診断精度は、病理組織学的に確認された CIN2+ 病変の検出における HPV 陽性女性のトリアージ検査として評価されます。

設定、手順、分析:

EASTER プロジェクト (パート 1 とパート 2) は、ハラレにある 2 つの検査ポリクリニック (エプワースとムバレ) で実施され、女性は定期的に検査を受けています (WLHIV 参加者の平均 15%)。 参加に同意し、対応する治験審査委員会（IRB）承認の同意書に署名した25～49歳の女性は、2つの自己採取サンプル、1）最初の排尿サンプル、および2）自己採取の膣サンプルの提供が求められます。 採用された検体はAmpfireを使用してHPV検査を受けます。 いずれかのサンプルで HPV 陽性の女性は、疾患を確認するためにコルポスコピー検査を受けることになります。

コルポスコピストは、n-Gyn 画面で子宮頸部画像を検査し、AI とは独立して、SCJ の視認性と位置、TZ の種類、スウェーデンスコア、生検を行うのに最適な部位 (異常が存在する場合)、および生検の適性を記録します。アブレーションによる治療。 変態ゾーンの連続画像は、生理食塩水による洗浄の前後、および 5% 酢酸を 1 分間適用した後に取得されます。 適切な倍率を使用して、SCJ の輪郭を描写し、異常が疑われる最悪の領域を特定します。 ルゴールヨウ素の適用後に最終画像が撮影されます。 画像が収集された後、臨床医は、自身が決定した最も異常な部位から少なくとも 1 つのパンチ生検を採取します。 病変が見つからない場合は、SCJ に最も近い 6 時と 12 時の位置から生検が行われます。 すべての病理組織スライドは、ハラレにあるランセット研究所の病理学者によって検査されます。 患者は、現地の管理プロトコルに従って管理されます。

女性は臨床結腸鏡検査の診断に従って管理されます。目に見える病変のない女性はこの時点で研究を終了します。 目に見える病変のある女性は、適格であれば熱アブレーション、または必要であればLLETZで治療され、研究を終了します。 がんと診断された女性は、適切な管理のための定期的なシステムに紹介され、研究を終了します。

データ管理と研究の監督は、国際がん研究機関（IARC）と経験豊富なHPV研究者である現地の主任研究者が担当します。

静的評価で最も重要な結果は、p16 陽性の CIN2 病変を含む、組織学的に確認された子宮頸部上皮内腫瘍グレード 2 以上 (CIN2+) です。 パート I では、尿の分光分析による hr-HPV 検出と、コーエンのカッパ統計を使用してテストされる Ampfire HPV による hr-HPV 検出との間の一致に焦点を当てて分析します。 分光法は、カッパ値 0.7 (80% 一致) が達成された場合、スクリーニング結果を定義する際に HPV 検査と同等に優れているとみなされます。 パート 2 では、標準処方を使用してテストのパフォーマンス特性 (感度/特異度) を計算します。スクリーニング検査のパフォーマンス特性を比較する場合、ẟ が仮説の相対感度 (または特異度) である場合、真の相対リスクが区間 (ẟ から 1/ẟ) 内にある場合、2 つの検査の同等性が推測されます。 。 比率検定は、トリアージ テストのパフォーマンス特性が仮説値と異ならないかどうかを評価するために使用されます。