Оценка искусственного интеллекта в диагностике и оценке риска потенциально злокачественных заболеваний полости рта

Потенциально злокачественные заболевания полости рта (ПЗЗПР) описываются как поражения слизистой оболочки, которые могут переродиться в рак полости рта. К ним относятся оральная лейкоплакия (ОЛ), оральный красный плоский лишай (ОКПЛ), оральная эритроплакия (ОЭ), дискоидная красная волчанка, пролиферативная веррукозная лейкоплакия, кандидозная лейкоплакия, нёбо курильщика наизнанку, веррукозная гиперплазия, врождённый дискератоз, актинический хейлит, кератоакантома и подслизистый фиброз полости рта. Согласно литературным данным, распространённость ПЗЗПР достигает 5%, а наиболее частыми локализациями являются язык, дно полости рта и десна. Частота злокачественной трансформации ОЭ, ОЛ и ОКПЛ оценивается примерно в 14,3%-50%, 0,13%-17,5% и 0,4%-6,5% соответственно. Поскольку многие плоскоклеточные карциномы полости рта (ПККПР) развиваются из ПЗЗПР, клиницисты должны отличать эти поражения с помощью тщательной диагностики и ведения для предотвращения злокачественной трансформации. Недостаток знаний и осведомлённости о ПЗЗПР распространён среди населения, а исследования показывают, что врачи-стоматологи общей практики не полностью информированы/подготовлены к работе с этими состояниями. Диагностика ПЗЗПР как определённых заболеваний также является сложной задачей из-за многообразия форм, различных проявлений и перекрывающихся признаков. Однако исследования показали, что когда ПЗЗПР приобретает неоднородный характер, это с большей вероятностью считается неблагоприятным прогрессированием; другими словами, неоднородные поражения имеют более высокий риск злокачественной трансформации по сравнению с однородными. Биопсия тканей полости рта и гистопатологический анализ часто считаются золотым стандартом для оценки риска рака при ПЗЗПР. Однако, поскольку биопсия является инвазивным методом, она может не подходить для мониторинга хронического развития ПЗЗПР по сравнению с неинвазивными методами обнаружения. Ещё одним недостатком биопсии является то, что для получения заключения требуется в среднем полтора дня. Хотя тщательные клинические обследования в сочетании с биопсией могут выявить большинство ПЗЗПР и рака полости рта, могут использоваться и другие диагностические методы, такие как витальное окрашивание, микрофлюидика, диагностика по слюне и цитопатологические платформы. Окрашивание толуидиновым синим (ТС) — это основной метахроматический краситель группы тиазинов, проявляющий сродство к перинуклеарным цистернам ДНК и РНК с более глубоким проникновением и временным удержанием красителя в межклеточных пространствах быстро делящихся клеток in vivo РНК. Он обладает высокой чувствительностью (73,9%) и низкой специфичностью (30%). Сообщается, что задержка толуидинового синего наблюдается в ПЗЗПР высокого риска и высокорисковых молекулярных клонах, даже в поражениях с минимальной дисплазией или без неё. В то же время акридиновый оранжевый (АО) — это гистохимический флуорохром с избирательным сродством к нуклеиновым кислотам. При концентрации 0,01% и pH 6, рекомендованных фон Бертланфи, ДНК флуоресцирует от жёлтого до зеленовато-белого, а РНК — красным. АО — это низкомолекулярный, слабоосновной краситель, который легко проникает через клеточные мембраны. АО обладает метахроматическими свойствами и при возбуждении синим светом (488 нм) испускает зелёную флуоресценцию. Эксфолиативная цитология — это диагностическая процедура, общепринятая для ранней диагностики рака. Конфокальная лазерная сканирующая микроскопия — это усовершенствованная методика микроскопической визуализации, которая показала хорошую чувствительность в идентификации злокачественных клеток при эксфолиативной цитологии. Преимуществами этой техники являются быстрота обработки и скрининга образца, а также повышение объективности процесса клинической диагностики. Конфокальные микроскопические изображения, окрашенные акридиновым оранжевым, показали хорошую чувствительность и специфичность (93%) для обнаружения ПЗЗПР. Искусственный интеллект (ИИ) — это раздел компьютерных наук, который можно определить как способность компьютера имитировать когнитивные способности человека. ИИ соответствует широкому спектру техник. Среди них глубокое обучение — это потенциально прорывная технология, которая пытается моделировать высокоуровневые абстракции на медицинских изображениях для определения диагностического значения. Глубокое обучение, в частности, реализованное с использованием свёрточных нейронных сетей (СНС), стало стандартной техникой для классификации, обнаружения и сегментации объектов на медицинских изображениях. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) получили широкое внимание в стоматологии для достижения когнитивных функций клиницистов, таких как дифференциация, решение проблем и обучение. В настоящее время системы компьютерной диагностики (СКД), работающие на основе свёрточных нейронных сетей (СНС), способны обнаруживать и классифицировать некоторые раковые поражения. Некоторые недавние исследования, касающиеся использования ИИ в раннем выявлении, диагностике и оценке результатов лечения рака полости рта, пришли к выводу, что техника машинного обучения имеет потенциал для помощи в скрининге и диагностике рака полости рта на основе наборов данных. Кроме того, алгоритмы глубокого и обычного обучения успешно предсказывают злокачественную трансформацию оральной лейкоплакии и оральных лихеноидных поражений. Глубокие СНС могут быть эффективным методом для создания визуальных устройств с ограниченной памятью для диагностики рака полости рта, в то время как модели Faster R-CNN демонстрируют наивысшую производительность обнаружения с AUC 74,34% и потенциалом для классификации с высокой чувствительностью и специфичностью (100% и 90%) соответственно для классификационной модели на основе СНС. Таким образом, данное исследование направлено на создание модели алгоритма глубокого обучения, способной к оценке риска, а также обнаружению и классификации ПЗЗПР с высокой точностью, чувствительностью и специфичностью по сравнению с экспертами.