Den VISSA studien: Kombinera endo-manschett i en randomiserad prövning för navigering med artificiell intelligens (CERTAIN)

Koloskopi används kliniskt som guldstandard för upptäckt av tjocktarmscancer (CRC) och avlägsnande av adenomatösa polyper. Trots framgången med koloskopi för att minska cancerrelaterade dödsfall, finns det en nedslående nivå av adenom som missas vid koloskopi. "Back-to-back" koloskopier har indikerat signifikanta missfrekvenser på 27 % för små adenom (< 5 mm) och 6 % för adenom med mer än 10 mm i diameter. Studier som utför både CT-kolonografi och koloskopi uppskattar att missfrekvensen vid koloskopi för polyper över 10 mm i storlek kan vara så hög som 12 %. Den kliniska betydelsen av missade lesioner bör betonas eftersom dessa lesioner i slutändan kan utvecklas till CRC. Begränsningar i mänsklig visuell perception och andra mänskliga fördomar såsom trötthet, distraktion, vakenhetsnivå under undersökning ökar igenkänningsfel och sätt att mildra dem kan vara nyckeln till att förbättra polypdetektering och ytterligare minskning av dödligheten från CRC.

De senaste framstegen inom artificiell intelligens (AI), djupinlärning (DL) och datorseende har gjort det möjligt att utveckla flera AI-plattformar som redan har bevisat sin effektivitet för att öka adenomdetektion under koloskopi9,10. I själva verket är förbättringen av detektionen på grund av AI-system endast relaterad till den ökade kapaciteten att upptäcka lesioner inom synfältet, vilket är beroende av mängden slemhinna som exponeras av endoskopisten under borttagningen av scopet.

Att öka exponeringen av slemhinnan skulle teoretiskt sett vara en kompletterande strategi för att ytterligare förbättra polyperdetekteringen. Ett antal distala fästen har testats för att öka slemhinneexponeringen genom att platta slemhinneveck, inklusive en genomskinlig mössa, manschett eller ringar. Det ytterligare diagnostiska utbytet som erhölls av den andra generationens manschett (Endocuff Vision; Olympus America, Center Valley, Pa, USA) undersöktes nyligen genom en metaanalys av randomiserade kontrollerade studier, som visade en signifikant förbättring i adenomdetektionsfrekvens, och adenom per koloskopi, med en minskning av den genomsnittliga utsättningstiden utan någon ökning av biverkningar jämfört med standard högupplöst koloskopi utan någon distal bindning.

Sammanfattningsvis förbättrade tekniker som ger antingen slemhinnebildförbättring (artificiell intelligens assisterad koloskopi) eller slemhinneexponeringsanordning (Endocuff Vision assisterad koloskopi) signifikant adenomdetektionsfrekvens (ADR). Det diagnostiska utbytet som erhålls genom att kombinera de olika strategierna är dock fortfarande okänt.