Ocena AI zewnątrzwydzielniczej niewydolności trzustki u pacjentów z MPD

Przewlekłe zapalenie trzustki (CP) to przewlekła choroba zapalna charakteryzująca się bólem brzucha, nawracającym stanem zapalnym i zwłóknieniem trzustki. Globalna częstość występowania PZT wynosi około 10/100 000 i z roku na rok wykazuje tendencję rosnącą.

Zewnątrzwydzielnicza niewydolność trzustki (PEI) jest istotną zmianą czynnościową występującą w przebiegu przewlekłego zapalenia trzustki. Częstość występowania PEI u pacjentów z MPD w ciągu 10–15 lat od rozpoznania wynosi około 35–50%, a częstość występowania znacznie wzrasta 15 lat od rozpoznania. Objawy kliniczne PEI różnią się u poszczególnych osób i mogą obejmować objawy takie jak biegunka, utrata masy ciała, ból brzucha, wzdęcia i biegunka tłuszczowa. U niektórych pacjentów mogą nie występować objawy, co prowadzi do niedoborów witamin rozpuszczalnych w tłuszczach i mikroelementów w wyniku nieprawidłowego trawienia makroskładników odżywczych, co jest stanem określanym jako „subkliniczny PEI”. Ze względu na niedobory żywieniowe u pacjentów z PEI występuje zwiększone ryzyko powikłań związanych z niedożywieniem , osteoporoza, choroby układu krążenia i podwyższona śmiertelność. Co ważne, jakość życia pacjentów z PEI ulega znacznemu pogorszeniu, a terminowa diagnoza i leczenie mają kluczowe znaczenie, aby zapobiec poważnym konsekwencjom. Wczesne i właściwe zastosowanie terapii zastępczej enzymami trzustkowymi może poprawić samopoczucie pacjenta i ogólną jakość życia. Dlatego regularne badania przesiewowe w kierunku PEI i szybkie leczenie są niezbędne u pacjentów z MPD, aby zmniejszyć ryzyko powikłań i poprawić rokowanie. Aktualne wytyczne kliniczne zalecają, aby w momencie rozpoznania PZT oceniać czynność zewnątrzwydzielniczą trzustki, a w przypadku braku PEI wykryte, zaleca się coroczne badania przesiewowe. Pomimo tych zaleceń PEI jest nadal często błędnie diagnozowana i niewłaściwie leczona w praktyce klinicznej.

Badanie czynności zewnątrzwydzielniczej trzustki obejmuje zarówno metody bezpośrednie, jak i pośrednie. Testy bezpośrednie, takie jak test stymulacji cholecystokininy i pankreozyminy, uważane są za najbardziej czułą i swoistą metodę oceny zewnątrzwydzielniczej funkcji trzustki. Test ten wymaga wlewu dożylnego lub wstrzyknięcia cholecystokininy w celu stymulacji wydzielania trzustki, a następnie pobrania treści dwunastnicy przez cewnik w celu pomiaru wydzielania płynu trzustkowego. Jednak ze względu na wysoki koszt, inwazyjność i znaczny dyskomfort dla pacjenta test ten jest rzadko stosowany w praktyce klinicznej. Do testów pośrednich zalicza się testy kału, testy oddechowe, badania moczu i badania krwi. Wśród nich wykrywanie elastazy-1 (Fe-1) w kale jest obecnie stabilną, dokładną i wygodną metodą pośrednią. Kiedy poziomy Fe-1 mieszczą się w zakresie 100-200 μg/g, sugeruje to łagodną do umiarkowanej PEI, podczas gdy poziomy Fe-1 poniżej 100 μg/g wskazują na poważną PEI. Kilka badań wykazało, że poziom Fe-1 poniżej 200 μg/g ma swoistość większą niż 90% w diagnozowaniu PEI. Jednakże ograniczona dostępność zestawu testowego ograniczyła jego powszechne zastosowanie.

W badaniach obrazowych zastosowanie cholangiopankreatografii rezonansu magnetycznego ze wzmocnieniem sekretyny do pomiaru przepływu płynu trzustkowego po stymulacji sekretyną jest nieinwazyjną metodą oceny PEI. Jednak jego wykonalność kliniczna jest ograniczona ze względu na czasochłonność, wysoki koszt, złożoność i brak powszechnej dostępności wymaganych odczynników. Tomografia komputerowa (CT) jest najpowszechniej stosowanym badaniem obrazowym w ocenie klinicznej porażenia mózgowego, ale nie ma dowodów potwierdzających jej przydatność w wykrywaniu PEI. Dlatego istnieje zapotrzebowanie na nową, nieinwazyjną i wygodną metodę wczesnego wykrywania PEI.

W ostatnich latach głębokie uczenie się okazało się obiecujące w analizie obrazów medycznych. W porównaniu z tradycyjnym uczeniem maszynowym, głębokie uczenie się wykorzystuje modele do analizy danych i wyodrębniania funkcji wyższego poziomu. Następnie wykorzystuje te funkcje do uzyskiwania wyników, umożliwiając modelowanie złożonych relacji w danych. Powszechnie stosowane metody obejmują splotowe sieci neuronowe, generatywne modele kontradyktoryjne i inne. Obecnie głębokie uczenie się jest szeroko stosowane w chorobach trzustki, w tym w wykrywaniu nowotworów, diagnostyce różnicowej raka trzustki i przewidywaniu rokowań pacjenta. Jednakże nie przeprowadzono badań wykorzystujących głębokie uczenie się do oceny PEI. Celem tego badania jest opracowanie i walidacja modelu głębokiego uczenia się opartego na w pełni zautomatyzowanej segmentacji trzustki do oceny zewnątrzwydzielniczej funkcji trzustki. Ponadto badacze będą współpracować z radiologami, aby wspólnie ocenić działanie modelu.