Desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina para triagem de carcinoma nasofaríngeo baseado em imagens da língua

O câncer nasofaríngeo é comum na China, Sudeste Asiático e Norte da África e geralmente está associado à infecção pelo vírus Epstein-Barr (EBV). O uso de anticorpos específicos para EBV ou triagem de DNA para EBV pode aumentar a proporção de pacientes diagnosticados com carcinoma nasofaríngeo precoce de aproximadamente 20% para mais de 70%. Em estudos anteriores, os pesquisadores descobriram que os participantes submetidos ao rastreio tinham maior probabilidade de alcançar a sobrevivência a longo prazo após serem diagnosticados com carcinoma nasofaríngeo em comparação com o grupo de controlo, e o risco de morte específica do carcinoma nasofaríngeo foi menor entre os pacientes rastreados (risco relativo 0,22). . No entanto, a aplicação do rastreio do carcinoma nasofaríngeo na prática clínica é dificultada por baixos valores preditivos positivos, mesmo em áreas onde o vírus EB é prevalente na China, o valor preditivo positivo é de apenas 4,8%. Mais de 95% dos participantes de alto risco identificados através da triagem sorológica primária foram submetidos a exames clínicos e acompanhamento desnecessários e demorados. A combinação de vários biomarcadores, o rastreio em múltiplas etapas e a identificação de novos biomarcadores são utilizados para melhorar o desempenho das estratégias de rastreio do cancro nasofaríngeo. No entanto, o progresso alcançado até agora ainda é insatisfatório, caracterizado por baixa sensibilidade, operação complexa ou alto custo. Portanto, existe uma necessidade urgente de identificar novos biomarcadores ou estratégias com alta sensibilidade e valor preditivo positivo para o rastreio do carcinoma nasofaríngeo.

No 《The New England Journal of Medicine》 em 2023, a equipe do professor Xia Ningshao relatou a identificação e validação do anticorpo total anti BNLF2 (P85Ab) como um novo biomarcador sorológico para rastreamento de câncer nasofaríngeo. A sensibilidade do carcinoma nasofaríngeo P85-Ab é de 97,9 %, com valor preditivo positivo de 10,0%. Além disso, com base na positividade para P85-Ab, se for realizada detecção adicional de anticorpos duplos EB (antígeno nuclear 1 [EBNA1]-IgA de EBV e antígeno de capsídeo viral específico de EBV [VCA]-IgA), risco intermediário ou médio alto indivíduos com anticorpos duplos EB podem ser submetidos ao exame de nasofaringoscopia, o que pode aumentar o valor preditivo positivo do rastreamento do carcinoma nasofaríngeo para 29,6% -44,6%, ou seja, para cada 2-3 nasofaringoscópios realizados, um caso de carcinoma nasofaríngeo pode ser diagnosticado. A sensibilidade deste estudo é muito alta, mas o valor preditivo positivo é de apenas 10%. Mesmo quando combinado com o tradicional monitoramento duplo de anticorpos contra EB e endoscopia nasal, um terço a metade dos pacientes com carcinoma não nasofaríngeo ainda são submetidos a exames clínicos desnecessários e demorados. Portanto, ainda é necessário explorar métodos simples e custo-efetivos para melhorar a estratégia de valor preditivo positivo para rastreio do carcinoma nasofaríngeo.

Um estudo publicado na sub revista Lancet 《eClinicalMedicine》 em 2023 mostrou que um modelo de imagem da língua baseado em aprendizado de máquina pode servir como um método de diagnóstico estável para câncer gástrico (AUC = 0,89), e foi clinicamente validado em vários centros. Este estudo inspira pesquisadores a introduzir tecnologia de aprendizado de máquina de inteligência artificial no diagnóstico e tratamento do câncer nasofaríngeo.

Em resumo, este plano explora o estabelecimento de modelos de aprendizado de máquina de imagens da língua em pacientes com carcinoma nasofaríngeo para ajudar a melhorar o valor preditivo positivo do rastreamento do carcinoma nasofaríngeo.