Datorassisterad upptäckt och urval av sågtandade adenom och neoplastiska polyper - ett nytt kliniskt utkast (CASSANDRA II)

Adenom är polyper i kolorektum som har potential att utvecklas till tjocktarmscancer [1]. Vissa adenom blir dock aldrig maligna och om de gör det tar utvecklingen från adenom till cancer vanligtvis lång tid. Som ett resultat etablerades screening-koloskopiprogram för att upptäcka och avlägsna adenom i ett tidigt skede [2]. Efter resektion ska polyper skickas till patologi för att göra en histologisk diagnos. Inte varje kolorektal polyp har adenomatös histologi. Cirka 40-50 % av alla polyper innehåller annan godartad histologi (t. hyperplastiska polyper). Dessa polyper bär inte risken för tjocktarmscancer.

Genomförandet av screeningprogram har lett till ett ökat antal koloskopier under de senaste åren [3]. Detta tillvägagångssätt innebär naturligtvis högre mängder upptäckta polyper. Att ta bort dessa polyper och konsultera en patolog för att ställa en diagnos är tidskrävande och dyrt. En optiskt baserad förutsägelse av polyphistologi (adenomatös kontra icke-adenomatös) skulle göra det möjligt för endoskopister att spara pengar och informera patienter snabbare om undersökningsresultat. Tillvägagångssättet att förutsäga polyphistologi på basis av optiska egenskaper kallas "optisk biopsi"-metoden. Förutsägelsen görs av endoskopister under koloskopi i realtid. Syftet med denna strategi är att göra en optisk diagnos som gör det möjligt för användare att avlägsna polyper utan att skicka provet till patologi. Narrow Band Imaging (NBI) är en ljusfilteranordning som kan slås på under koloskopi. NBI är användbart för att bättre visa vaskulära mönster i tjocktarmens slemhinna. Det har visat sig att användningen av NBI kan underlätta optisk klassificering av kolorektala polyper [5]. Det finns ett NBI-baserat klassificeringsschema som kan användas för att tilldela polyper i specifika polypkategorier (adenomatös kontra icke-adenomatös) [6].

Före implementeringen av den optiska klassificeringsmetoden för rutinmässig användning inom endoskopi är det nödvändigt att bevisa dess genomförbarhet och noggrannhet [7]. I annat fall skulle tillvägagångssättet innebära risk för felaktiga diagnoser som skulle kunna leda till felaktiga rekommendationer om ytterligare diagnostiska eller terapeutiska steg.

Hittills har vissa kliniska prövningar visat god noggrannhet för den optiska biopsimetoden [5]. Det finns dock växande bevis för att optisk biopsi ännu inte uppfyller de efterfrågade noggrannhetströskelvärdena [8]. Syftet med vår studie är att skapa ett datorprogram som kan skilja mellan adenom, tandade adenom och hyperplastiska polyper. Videosekvenser av kolorektala polyper kommer att användas för maskininlärning (valideringsfas). Efteråt kommer en uppsättning av 100 filmer att användas för att testa om datorprogrammet kan skilja mellan adenomatösa och icke-adenomatösa polyper (primär endpoint). Statistiska mått (noggrannhet, känslighet, specificitet) kommer att beräknas. De 100 videorna kommer också att presenteras för mänskliga experter som också kommer att förutsäga polypdiagnoser baserat på optiska egenskaper. Att jämföra noggrannheten hos optiska förutsägelser gjorda av datorn och av mänskliga experter kommer att vara en annan slutpunkt för studien.