CLASSICA: 실시간 수술에서 암을 분류하는 AI 검증 연구 1

크기가 2cm를 초과하는 직장 ​​폴립(유럽에서만 연간 약 10,000명의 환자에게 영향을 미침)은 상당한 임상적 도전을 나타냅니다. 더 작은 용종은 일상적인 내시경 용종절제술로 치료할 수 있고 솔직한 임상 암은 전통적인 암 수술 패러다임을 통해 발전할 것이지만, 이 크기의 용종은 경항문 내시경 절제술(경항문 최소 침습 수술이라고도 함)에 의해 온전하게 국소 절제될 수 있는 옵션이 있습니다. 타미스). 이것은 다른 양식(예: 내시경 점막하 절제술). 경항문 절제술을 가능하게 하는 기술과 교육이 지난 10년 동안 훨씬 더 많이 이용 가능해졌지만(특히 TAMIS) 더 많은 환자가 큰 양성 병변을 가질 수 있고 심지어 지역 전문 센터에서 일부 조기 직장암을 절제할 수도 있지만 이제 이러한 치료에 큰 제동이 걸렸습니다. 환자 선택: 즉, 절제 전에 해당 환자가 양성 용종인지 암인지 확인하는 방법입니다.

내시경 생검은 이러한 병변의 최대 20%에서 악명 높게 부정확합니다(직장암은 선종성 병변으로 가장 자주 시작되므로 표면 생검은 악성 초점을 놓칠 수 있음). 암을 양성 병변으로 잘못 식별하고 국소 절제로 치료하면 예후가 크게 악화되고 재건 가능한 절제 부위(즉, 전방 절제에 적합한 병변)를 재건 불가능한 부위(즉, 영구적인 결장루가 있는 복부 회음부 절제술이 필요함) 그리고 특히 앞쪽에 위치한 병변의 경우와 같이 암 세포를 깊은 변연 또는 다른 면에 심음으로써 가능합니다. 추가로, 경항문 절제 기술은 계속해서 상대적으로 높은 비율의 긍정적인 마진을 가지고 있습니다. 이것은 양성 병변의 재성장을 위험에 빠뜨리고 주요 종양 덩어리에 가까운 불현성 질병의 존재로 인해 초기 단계 암에 대한 효과적인 국소 치료를 제한합니다.

우리는 이전에 형광 인도시아닌 그린(ICG)을 사용하여 관류가 종양과 건강한 조직 사이에서 눈에 띄게 다르다는 것을 입증했습니다. 이 차이는 적외선 비디오를 통해 캡처할 수 있으며 수학적 분석을 통해 동일한 내시경 보기에서도 볼 수 있는 모든 양성/정상 조직과 악성 영역의 관류 패턴을 구별할 수 있습니다. 요컨대, 각 관심 영역(예: 종양 또는 정상 점막 영역)의 형광 포화도는 IBM에서 개발한 기존 소프트웨어를 사용하여 녹화된 비디오에서 측정할 수 있습니다. 시간 경과에 따른 형광의 변화는 관심 영역 내의 관류 패턴에 따라 달라지는 ICG의 유입, 피크 및 유출을 보여주는 곡선에 플롯될 수 있습니다. 이 곡선은 검사하는 조직에 따라 다르므로 유출량을 측정하기 위해 흡수 기울기와 곡선 아래 면적을 계산하여 양성 종양과 악성 종양을 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 따라서 암이 의심되는 위치(예: 직장)에서 비디오 분석을 사용하여 건강한 조직과 암 조직을 구별할 수 있습니다. 이 발견은 컴퓨터 비전 및 기계 학습을 포함한 AI 방법을 적용하여 임상 용도로 활용될 수 있습니다. 본질적으로 관심 있는 조직을 표시하는 픽셀의 형광 강도는 혈액이 ICG로 염색되고 근적외선(NIR) 빛으로 비춰질 때 혈류(관류)에 따라 달라집니다. 강도는 여러 비디오 프레임에서 시간 경과에 따라 캡처되며 이 강도는 곡선으로 표시됩니다. 종양 조직의 강도 곡선은 건강한 조직의 강도 곡선과 다르고, 양성 종양의 강도 곡선은 악성 종양과 다릅니다. 따라서 관심 영역의 각 픽셀에 대한 곡선 특징의 분석은 분류로 이어질 수 있습니다.

이러한 AI 시스템은 이전에 Mater 병원에서 두 지역 센터의 아일랜드 암 환자 모집단의 비디오를 사용하여 시제품화되고 훈련되어 관류 패턴을 통해 건강한 조직에서 악성 종양과 양성 병변을 자동으로 식별할 수 있습니다. 이 프로토타입은 이전에 >80%의 정확도를 입증했습니다.

이 연구에서 우리는 형광 신호 특성에 따라 조직을 분류하는 기본 개념 또는 방법을 임상적으로 검증하는 동시에 이를 기반으로 UCD 직원이 비디오에서 생성하는 데이터를 외삽할 수 있는 장치를 구축할 수 있는지 확인합니다. 우리는 또한 일반화 가능성의 문제를 해결합니다. 다른 외과의가 시스템을 사용하고 특정 환자 코호트에서 유사한 결과를 얻을 수 있습니까? 이것은 생검의 역할을 결정하기 위해 계획된 향후 연구를 위한 길을 열어줄 것입니다(시스템이 생검 조직의 최적 선택을 가능하게 하여 생검 오류를 줄일 수 있습니까?). 및 종양 절제(시스템이 종양 절제의 완전성과 정확성을 높일 수 있습니까?).