Prediksjonsverktøy for kunstig intelligens i thymusepitelsvulster (INTHYM)

Thymiske epiteltumorer er sjeldne neoplasmer i fremre mediastinum. Hjørnesteinen i behandlingen er kirurgisk reseksjon. Administrering av postoperativ strålebehandling er vanligvis indisert hos pasienter med mer omfattende lokal sykdom, ufullstendig reseksjon og/eller mer aggressive subtyper, definert av WHOs histopatologiske klassifisering.

I denne klassifiseringen skilles tymomtyper A, AB, B1, B2, B3 og tymisk karsinom. Studier har vist store uoverensstemmelser mellom patologer i subtyping av disse svulstene. Dessuten forutsier ikke WHO-klassifiseringen alene nøyaktig risikoen for tilbakefall, ettersom pasienter innen subtyper har divergerende prognoser.

Vi vil utvikle AI-modeller ved å bruke digital patologi og relevante kliniske variabler for å forbedre nøyaktigheten av histopatologisk klassifisering av tymusepitelsvulster, og for bedre å forutsi risikoen for tilbakefall.

I dette multisentriske og internasjonale prosjektet vil tre eksisterende databaser bli brukt fra Rotterdam, Maastricht og Lyon. For alle modellene vil én database bli brukt til å bygge AI-modeller, og de to andre for ekstern validering.

Det endelige målet med dette prosjektet er å utvikle AI-modeller som støtter patologen i korrekt subtyping av tymiske epiteliale svulster, for å forhindre pasienter fra under- eller overbehandling med adjuvant strålebehandling.