Новая, универсальная, доступная система скрининга, сортировки и выбора лечения рака шейки матки в странах с низким и средним уровнем дохода, поддерживаемая искусственным интеллектом. (EASTER)

Рак шейки матки является серьезной проблемой общественного здравоохранения, ежегодно убивающей более 300 000 женщин в наиболее продуктивный период их жизни и непропорционально затрагивающей женщин в странах с низким и средним уровнем доходов. Даже в таких развитых странах, как США, разница между населением с низкими и высокими доходами поразительна. Смерть от рака шейки матки резко меняет семейную и социальную динамику. В странах Африки к югу от Сахары (АЮС) на каждые 100 женщин, умирающих от рака шейки матки, от 14 до 30 детей умирают как косвенное следствие. Действительно, смертность от рака шейки матки является реальным препятствием на пути достижения Цели устойчивого развития ВОЗ по снижению преждевременной смертности от неинфекционных заболеваний (НИЗ) на треть до 2030 года. ВОЗ также недавно приняла резолюцию по ликвидации рака шейки матки во всем мире. Хотя вакцинация против ВПЧ, несомненно, поддержит эти амбиции для следующего поколения девочек, эта концепция также требует эффективной программы скрининга и лечения. Тем не менее, нынешние режимы скрининга, расследования и лечения в странах с низким и средним доходом особенно глубоко ошибочны и не получили широкого распространения.

Целью проекта EASTER является дальнейшая разработка и проверка двух новых технологий скрининга и диагностики рака шейки матки: (i) скрининг на вирус папилломы человека (ВПЧ) в моче с помощью спектроскопии и (ii) диагностика с помощью технологии искусственного интеллекта от NSV, частной частной компании. компания. Проект наберет 3200 женщин и проведет их проверку на ВПЧ.

Проект будет реализован в двух частях. Часть 1. Совершенствование технологий для достижения двух ключевых улучшений.

• Улучшите производительность спектроскопии и искусственного интеллекта для обнаружения вируса папилломы человека в образцах мочи.
• Улучшите производительность устройства n-Gyn и искусственного интеллекта для захвата изображений шейки матки и их интерпретации.

Часть 2. Во второй части исследования исследователи проверят функциональность и эффективность алгоритмов и устройств искусственного интеллекта, разработанных в рамках части 1, в тех же условиях в Зимбабве. Разработанная система интерпретации AI образцов мочи будет оцениваться как скрининговый тест для выявления поражений CIN2+ и сравниваться с валидированным тестом на выявление ВПЧ. Диагностическая точность искусственного интеллекта системы n-Gyn для обнаружения поражений CIN2+ на основе полученных изображений шейки матки будет оцениваться как сортировочный тест для ВПЧ-положительных женщин при обнаружении гистопатологически подтвержденных поражений CIN2+.

Настройки, процедуры и анализ:

Проект EASTER (Часть 1 и Часть 2) будет реализован в двух скрининговых поликлиниках (Эпворт и Мбаре) в Хараре, где женщины регулярно проходят обследование (в среднем 15% участников ЖЖВИЧ). Женщинам в возрасте 25–49 лет, которые согласны участвовать и подписать соответствующие формы согласия, утвержденные Институциональным наблюдательным советом (IRB), будет предложено предоставить два самостоятельно собранных образца: 1) первый образец мочи и 2) самостоятельно собранный вагинальный образец. Образцы набора будут проверены на ВПЧ с помощью Ampfire. Женщины с положительным результатом на ВПЧ в любом образце будут направлены на кольпоскопию для установления заболевания.

Кольпоскопист исследует изображения шейки матки на экране n-Gyn и независимо от искусственного интеллекта документирует видимость и расположение ПКС, тип ТЗ, оценку по Шведу, наиболее подходящее место для взятия биопсии (при наличии каких-либо отклонений) и пригодность для лечение методом абляции. Последовательные изображения зоны трансформации будут получены до и после очистки физиологическим раствором, а затем после применения 5% уксусной кислоты в течение одной минуты. Соответствующее увеличение будет использоваться для очерчивания SCJ и выявления наихудшей области предполагаемой аномалии. Окончательное изображение будет получено после применения йода Люголя. После того, как изображения будут собраны, врач возьмет как минимум одну пункционную биопсию из определенного им/ею наиболее аномального участка. Если поражения не видно, биопсию будут брать из положений на 6 и 12 часов, ближайших к ПКС. Все гистопатологические препараты будут изучены патологами лаборатории Lancet в Хараре. Лечение пациента будет осуществляться в соответствии с местным протоколом ведения.

Лечение женщин будет проводиться в соответствии с диагнозом, поставленным с помощью клинической колоноскопии: на этом этапе женщины без видимых поражений выходят из исследования. Женщинам с видимыми поражениями будет проведена термическая абляция, если она соответствует критериям, или LLETZ, если необходимо, и они выйдут из исследования. Женщины с диагнозом рак будут направлены в обычную систему для надлежащего лечения и выхода из исследования.

За управление данными и надзор за исследованием будут отвечать Международное агентство по изучению рака (IARC) и местные главные исследователи, которые являются опытными исследователями ВПЧ.

Результатом, представляющим основной интерес для статической оценки, будет гистологически подтвержденная цервикальная интраэпителиальная неоплазия 2 степени или хуже (CIN2+), включая поражения CIN2, положительные на p16. В части I наш анализ будет сосредоточен на согласованности между обнаружением вр-ВПЧ с помощью спектроскопического анализа мочи и ВПЧ Ampfire, который будет проверен с использованием каппа-статистики Коэна. Спектроскопия будет считаться столь же эффективной, как и тестирование на ВПЧ при определении результатов скрининга, если будет достигнута каппа 0,7 (согласованность 80%). В Части 2 для расчета характеристик эффективности теста (чувствительность/специфичность) будут использоваться стандартные формулы. Для сравнения характеристик эффективности скрининговых тестов, если ẟ представляет собой предполагаемую относительную чувствительность (или специфичность), эквивалентность двух тестов будет сделана, если истинный относительный риск находится в пределах интервала (от ẟ до 1/ẟ). . Тест пропорций будет использоваться для оценки того, не отличаются ли рабочие характеристики сортировочных тестов от предполагаемого значения.