AI-EBUS-elastografie voor LN Staging (AI-EBUS-E)

Voordat er beslissingen worden genomen over de behandeling van patiënten met longkanker, is het van cruciaal belang om te bepalen of de kanker is uitgezaaid naar de lymfeklieren in de borst. Traditioneel wordt dit bepaald door biopsiemonsters te nemen van deze lymfeklieren, met behulp van de Endobronchial Ultrasound Transbronchial Needle Aspiration (EBUS-TBNA)-procedure. Helaas zijn de resultaten van EBUS-TBNA in 40% van de gevallen niet informatief en worden verkeerde behandelbeslissingen genomen. Er is daarom een ​​erkende behoefte aan een betere manier om te bepalen of de kanker zich heeft verspreid naar de lymfeklieren in de borst. De onderzoekers denken dat elastografie, een recent ontdekte beeldvormende technologie, in deze behoefte kan voorzien. In deze studie stellen de onderzoekers voor om te bepalen of elastografie kanker in de lymfeklieren kan diagnosticeren. Elastografie bepaalt de weefselstijfheid in de verschillende delen van de lymfeklier en genereert een kleurenkaart, waarbij het stijfste deel van de lymfeklier blauw lijkt en het zachtste deel rood. Er is gesuggereerd dat als een lymfeklier overwegend blauw is, deze kanker bevat en als deze overwegend rood is, deze goedaardig is. Om dit te bestuderen, hebben de onderzoekers een experiment ontworpen waarbij de lymfeklieren in beeld worden gebracht door EBUS-elastografie, en de beelden worden vervolgens geanalyseerd door een computeralgoritme met behulp van kunstmatige intelligentie. Het algoritme wordt getraind om eerst de beelden te lezen en vervolgens te voorspellen of deze beelden kanker in de lymfeklier laten zien. Om het succes van het algoritme te evalueren, zullen de onderzoekers de voorspellingen vergelijken met de pathologieresultaten van de lymfeklierbiopten of chirurgische monsters.