Subclassificação de ressonância magnética não invasiva de carcinoma hepatocelular - HepCaSt-Study (HepCaSt)

Os carcinomas hepatocelulares (CHCs) são um grupo heterogêneo de subtipos tumorais com diferentes comportamentos de resposta e prognóstico. Como reação, a Organização Mundial da Saúde (OMS) em sua 5ª versão (atualizada em 2019) classifica não mais dois, mas oito subtipos, cada um com biologia tumoral e desfecho diferentes. A nova classificação pode servir como um fator chave para otimizar uma abordagem terapêutica mais personalizada e, portanto, especialmente as disciplinas diagnósticas devem implementar esses novos subtipos o mais rápido possível em seus algoritmos de rotina clínica diária.

A imagiologia desempenha um papel fundamental nesta situação. Técnicas de ressonância magnética mais recentes e avançadas permitem uma caracterização precisa do tecido. Além disso, com a ajuda de agentes de contraste hepatobiliar de última geração, como o uso de Gd-EOB (Primovist), é possível quantificar e medir a função do órgão e o comportamento específico de captação de lesões hepáticas focais. Outra abordagem promissora para o avanço da caracterização da heterogeneidade dos HCCs é o uso e desenvolvimento de algoritmos de pós-processamento de imagem baseados em inteligência artificial (IA), incluindo análise radiômica.

Até o momento, não há nenhum recurso de imagem estabelecido correlacionado com nenhum dos novos subtipos de CHC da OMS. O objetivo do nosso projeto é identificar biomarcadores de imagem correlacionados com os novos subtipos de CHC, ajudando a classificá-los de forma não invasiva. Como próximo passo, com a ajuda de nossos colaboradores, facilitaremos um banco de dados de referência radiológico-patológica. Em uma terceira etapa e com a ajuda dos dados que selecionamos, tentaremos identificar características morfológicas de imagem pelo uso de algoritmos de pós-processamento baseados em IA para classificar os subtipos de forma não invasiva e prever / estimar a resposta individual à terapia e o prognóstico dos pacientes. O último desafio será implementar esses algoritmos na rotina clínica diária, portanto, temos que identificar dilemas de interface e apresentar soluções inteligentes para resolvê-los.

Estamos convencidos de que, ao implementar os critérios atualizados da OMS nos fluxos de trabalho clínicos, as crenças e diretrizes atuais no diagnóstico e terapia do CHC mudarão. A imagem MRI HCC com Primovist desempenhará um papel fundamental neste projeto. Os resultados do nosso projeto podem fornecer o conhecimento para representar uma pedra angular na avaliação por imagem e terapia do CHC para melhorar uma abordagem de terapia personalizada.