Avaliação por IA da insuficiência exócrina pancreática em pacientes com PC

A pancreatite crônica (PC) é uma doença inflamatória crônica caracterizada por dor abdominal, inflamação recorrente e fibrose pancreática. A incidência global da PC é de cerca de 10/100.000 e mostra uma tendência crescente ano após ano.

A insuficiência pancreática exócrina (IPE) é uma alteração funcional significativa na pancreatite crônica. A prevalência de PEI em pacientes com PC dentro de 10 a 15 anos após o diagnóstico é de cerca de 35% a 50%, e a prevalência aumenta significativamente 15 anos após o diagnóstico. As manifestações clínicas da PEI variam entre os indivíduos e podem incluir sintomas como diarreia, perda de peso, dor abdominal, distensão abdominal e esteatorreia. Alguns pacientes podem permanecer assintomáticos, levando a deficiências de vitaminas lipossolúveis e micronutrientes devido à digestão anormal de macronutrientes, uma condição conhecida como "PEI subclínica". Devido às deficiências nutricionais, os pacientes com PEI correm um risco aumentado de complicações relacionadas à desnutrição. , osteoporose, doenças cardiovasculares e taxas de mortalidade elevadas. É importante ressaltar que a qualidade de vida dos pacientes com IEP é significativamente reduzida e o diagnóstico e o tratamento oportunos são cruciais para prevenir consequências graves. O uso precoce e apropriado da terapia de reposição enzimática pancreática pode melhorar o bem-estar do paciente e melhorar a qualidade de vida geral. Portanto, a triagem regular para IEP e o tratamento imediato são essenciais para pacientes com PC para reduzir o risco de complicações e melhorar o prognóstico. As diretrizes clínicas atuais recomendam que a função exócrina pancreática seja avaliada no momento do diagnóstico de PC, e se nenhuma IPE for detectado, recomenda-se triagem anual. Apesar destas recomendações, a IEP ainda é frequentemente mal diagnosticada e tratada de forma inadequada na prática clínica.

O teste da função exócrina pancreática envolve métodos diretos e indiretos. Testes diretos, como o teste de estimulação com colecistocinina-pancreozimina, são considerados o meio mais sensível e específico de avaliação da função exócrina pancreática. Este teste requer infusão intravenosa ou injeção de colecistocinina para estimular a secreção pancreática, seguida de coleta de conteúdo duodenal por meio de um cateter para medição da secreção de líquido pancreático. Porém, devido ao seu alto custo, invasividade e desconforto significativo para os pacientes, esse exame raramente é utilizado na prática clínica. Os exames indiretos abrangem exames de fezes, exames respiratórios, exames de urina e exames de sangue. Entre estes, a detecção de elastase-1 fecal (Fe-1) é um método indireto atualmente estável, preciso e conveniente. Quando os níveis de Fe-1 variam entre 100-200 μg/g, isso sugere PEI leve a moderada, enquanto níveis de Fe-1 abaixo de 100 μg/g indicam PEI grave. Vários estudos demonstraram que um nível de Fe-1 abaixo de 200 μg/g tem uma especificidade superior a 90% para o diagnóstico de IEP. No entanto, a disponibilidade limitada do kit de ensaio restringiu a sua utilização generalizada.

Em exames de imagem, o uso da colangiopancreatografia por ressonância magnética com secretina para medir o fluxo de líquido pancreático após estimulação com secretina é um método não invasivo para avaliar a IPE. No entanto, a sua viabilidade clínica é limitada devido à sua natureza demorada, alto custo, complexidade e falta de disponibilidade generalizada dos reagentes necessários. A tomografia computadorizada (TC) é o exame de imagem mais utilizado na avaliação clínica da PC, mas não há evidências que sustentem sua utilidade na detecção de IEP. Portanto, existe a necessidade de um método novo, não invasivo e conveniente para a detecção precoce de PEI.

Nos últimos anos, o aprendizado profundo tem se mostrado uma promessa significativa na análise de imagens médicas. Comparado ao aprendizado de máquina tradicional, o aprendizado profundo utiliza modelos para analisar dados e extrair recursos de nível superior. Em seguida, utiliza esses recursos para obter resultados, permitindo a modelagem de relacionamentos complexos dentro dos dados. Os métodos comumente usados ​​incluem redes neurais convolucionais, modelos adversários generativos e outros. Atualmente, o aprendizado profundo tem sido amplamente aplicado em doenças pancreáticas, incluindo detecção de tumores, diagnóstico diferencial de câncer pancreático e previsão do prognóstico do paciente. No entanto, não houve pesquisas utilizando aprendizagem profunda para avaliar PEI. Este estudo visa desenvolver e validar um modelo de aprendizagem profunda baseado na segmentação pancreática totalmente automatizada para avaliar a função exócrina pancreática. Além disso, os investigadores colaborarão com radiologistas para avaliar conjuntamente o desempenho do modelo.