Tomografia komputerowa w diagnostyce COVID-19 (STOIC)

Wybuch nowego koronawirusa SARS-CoV-2, początkowo ze środkowym epicentrum w Chinach i odpowiedzialnego za zapalenie płuc COVID-19, rozprzestrzenił się obecnie na Francję, z 7730 potwierdzonymi przypadkami i 175 zgonami na dzień 17 marca. Diagnoza opiera się na identyfikacji wirusowego RNA za pomocą reakcji łańcuchowej polimerazy z odwrotną transkrypcją (RT-PCR), ale jej dodatni wynik może być opóźniony. Seria badań oparta na 1014 chińskich pacjentach wykazała większą czułość tomografii komputerowej (TK), ze średnim odstępem czasu między początkowym negatywnym a dodatnim wynikiem RT-PCR wynoszącym 5,1 ± 1,5 dnia (PMID: 32101510). Ponadto, uzyskanie wyników RT-PCR wymaga kilku godzin, co jest problematyczne dla triażu pacjentów.

TK klatki piersiowej może umożliwić wczesne wykrycie COVID-19, zwłaszcza gdy jest wykonywana więcej niż 3 dni po wystąpieniu objawów. Ważne jest odróżnienie COVID-19 od bakteryjnych przyczyn infekcji płuc, co wymaga doświadczenia w obrazowaniu klatki piersiowej. Dlatego ważne jest zidentyfikowanie wiarygodnych kryteriów diagnostycznych TK opartych na ocenie wizualnej, a także opracowanie rozwiązań opartych na głębokim uczeniu się dla wczesnej pozytywnej diagnozy, które mogłyby być wykorzystywane przez mniej doświadczonych czytelników, w kontekście dużej epidemii.

Kilka czynników ryzyka złego rokowania jest już zidentyfikowanych, takich jak starszy wiek, choroby współistniejące lub podwyższony poziom d-dimerów przy przyjęciu (PMID: 32171076). Rozległe nieprawidłowości w TK są związane ze złym rokowaniem, ale niektórzy pacjenci pogarszają się wtórnie pomimo niewielkich nieprawidłowości w pierwszej ocenie, co podkreśla potrzebę przewidywania pogorszenia na podstawie początkowych wyników obrazowania. Wreszcie, obecnie nie ma leku o udowodnionej skuteczności dla pacjentów z zespołem ostrej niewydolności oddechowej, których leczenie opiera się na wentylacji mechanicznej i opiece wspomagającej. Niektórzy przypuszczają, że Remdesivir, terapia przeciwwirusowa, może być skuteczna (PMID: 32147516), z trwającymi randomizowanymi próbami przeprowadzanymi w Chinach i USA. Automatyczne narzędzia umożliwiające ilościowe określenie rozległości choroby w TK byłyby pożądane w celu oceny skuteczności nowych metod leczenia.

Budowa dużego zbioru danych obrazów TK jest potrzebna do identyfikacji dokładnych kryteriów TK oraz rozwoju rozwiązań opartych na głębokim uczeniu się do diagnozy, ilościowej oceny i szacowania rokowania.

Celem tego projektu jest trójstronny: (i) stworzenie wieloośrodkowego otwartego repozytorium bazy danych dotyczącej skanów TK w odniesieniu do COVID-19, (ii) stworzenie wieloeksperckiego protokołu anotacji z różnymi poziomami anotacji przedstawiającymi nasilenie choroby, (iii) umożliwienie rozwoju niekomercyjnych rozwiązań wspomaganych komputerowo (akademia i przemysł) do automatycznej ilościowej oceny chorób i rokowania poprzez wykorzystanie najnowszych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Dla pacjentów walidacja wiarygodnych kryteriów diagnostycznych umożliwi wczesne wykrycie choroby oraz lepsze odróżnienie od innych potencjalnych przyczyn ostrych objawów oddechowych, wymagających specyficznego leczenia, takich jak bakteryjne zapalenie oskrzeli i płuc. Będzie to przyczyniać się do standaryzacji opieki oraz równego dostępu do diagnozy i leczenia dla całej populacji.

Korzyścią dla zdrowia publicznego będzie dostęp do diagnostyki TK COVID-19 niezależnie od dostępności lokalnej ekspertyzy w obrazowaniu klatki piersiowej. Możliwość przewidzenia potrzeby wentylacji, oparta na opracowanych wynikach nasilenia TK, również pozytywnie wpłynie na zarządzanie pacjentami, szczególnie w kontekście masowego napływu pacjentów, jakiego oczekuje się w szczycie epidemii. Ten projekt pozwoli ocenić odsetek pacjentów, u których prawdopodobnie wystąpią następstwa oddechowe, na podstawie nasilenia i rozległości nieprawidłowości płuc w ostrej fazie choroby.

Dostępność automatycznych narzędzi ilościowej oceny pomoże w ocenie skuteczności leczenia, jeśli zostaną opracowane nowe podejścia terapeutyczne.

Wreszcie, opracowane narzędzia do wczesnej diagnozy, oceny nasilenia i przewidywania wyników mogą okazać się przydatne, jeśli w przyszłości wystąpią inne pandemie wirusowe. Rzeczywiście, wybuchowi SARS-CoV2 towarzyszyły wybuchy SARS i MERS spowodowane przez inne koronawirusy.