Systematiskt tränade inlärningsalgoritmer för tolkning av oral karcinogenes genom optisk koherenstomografi (SYMILIS OCT)

Bakgrund och behov:

Trots framsteg inom oral screeningteknik kvarstår diagnostiska förseningar, vilket gör det nödvändigt att utforska icke-invasiva metoder för tidig upptäckt av oral cancer. Den nuvarande standardmetoden för diagnostik, histologisk analys, kräver ofta invasiva biopsier och kan vara tidskrävande, vilket leder till förseningar i behandlingsstart. Dessutom kan traditionella screeningmetoder inte alltid upptäcka orala lesioner i ett tidigt skede korrekt. Därför finns det ett kritiskt behov av att förbättra diagnostikkapaciteten genom att använda innovativ teknik.

I detta sammanhang framstår Optical Coherence Tomography (OCT) som en lovande teknik som kräver undersökning. OCT erbjuder flera fördelar jämfört med konventionella diagnostiska metoder. Dess icke-invasiva karaktär möjliggör realtids- och icke-invasiv avbildning av vävnadsmorfologi med hög upplösning, vilket gör det möjligt för läkare att visualisera strukturella förändringar i orala vävnader. Genom att tillhandahålla tvärsnittsbilder av vävnadslager har OCT potential att identifiera subtila förändringar som tyder på orala lesioner i ett tidigt stadium, inklusive potentiellt maligna sjukdomar (OPMD) och skivepitelcancer (OSCC). Dessutom kan OCT underlätta tidig upptäckt genom att möjliggöra upprepade undersökningar över tid, och därigenom övervaka lesionsförlopp eller regression utan behov av upprepade biopsier.

Utforskningen av OCT som ett diagnostiskt verktyg ligger i linje med det akuta behovet av att förbättra effektiviteten och noggrannheten för diagnostik av oral cancer. Genom att utnyttja kapaciteten hos OCT kan läkare potentiellt påskynda identifieringen av misstänkta lesioner, vilket leder till snabba ingripanden och förbättrade patientresultat. Dessutom har integreringen av OCT i rutinmässig klinisk praxis potential att minska bördan förknippad med invasiva procedurer och diagnostiska förseningar, vilket i slutändan förbättrar kvaliteten på vården för individer med risk för oral cancer.

Men trots dessa potentiella fördelar kvarstår flera utmaningar. För närvarande finns det en brist på exakt definition av OCT-mönster som är specifika för olika orala lesioner. Detta hindrar den konsekventa tolkningen av OCT-bilder och begränsar dess diagnostiska användbarhet. Dessutom är den exakta anpassningen av OCT-fynd med histologisk analys väsentlig för validering och klinisk tillämpbarhet. Ändå finns det fortfarande ett behov av standardiserade protokoll för att säkerställa korrekt överlagring av OCT-bilder med motsvarande histopatologiska egenskaper.

Dessutom, även om datoriserad OCT-analys lovar att förbättra diagnostisk noggrannhet, kan befintliga metoder vara benägna att fördomar. Dessa fördomar måste åtgärdas för att utveckla robusta algoritmer som på ett tillförlitligt sätt kan upptäcka tidiga tecken på oral cancer, tränade på standardiserade tekniker för jämförelse mellan OCT och histologi.

Därför är det absolut nödvändigt att ta itu med dessa utmaningar genom standardisering av ULT-avbildningsprotokoll, upprättande av konsekventa ULT-mönster och utveckling av opartiska datoriserade analysmetoder. Att göra det kommer inte bara att främja den kliniska användbarheten av OCT i oral cancerdiagnos utan också förbättra patientresultaten genom att möjliggöra tidigare upptäckt och intervention.

Mål och tillvägagångssätt:

1. Standardisering av teknik för OCT-skanningar och biopsi av orala lesioner:

   • Mål: Att standardisera biopsiinsamlingstekniken för både OCT och histologisk analys, vilket säkerställer en tillförlitlig korrelation mellan avbildningsmodaliteter.
   • Tillvägagångssätt: Vi kommer att utveckla och implementera ett standardiserat biopsiinsamlingsprotokoll, som optimerar vävnadsbevarande och anpassning till OCT-avbildningsparametrar. Detta kan involvera specialiserad instrumentering och procedurriktlinjer skräddarsydda för att maximera diagnostiskt utbyte, med fokus på standardisering av plats och dimension för optisk och kirurgisk provtagning. Detaljerade protokoll kommer att upprättas för OCT-avbildning, vilket säkerställer konsekventa förvärvsparametrar på alla platser. På liknande sätt kommer histologisk bearbetning av biopsiprover att följa standardiserade protokoll för att upprätthålla integritet och underlätta korrekt korrelation med OCT-fynd. En ny optisk och histologisk procedur för Target-biopsi kommer att utföras och utvärderas.

2. Standardisering av OLT-mönster för oral karcinogenes:

   • Mål: Att upprätta standardiserade mönster för OCT-avbildning av OPMD och OSCC, vilket förbättrar diagnostisk noggrannhet.
   • Tillvägagångssätt: Utvärderingen av OCT-bilder kommer att innebära noggrann analys för att identifiera konsekventa mönster som reflekterar olika orala lesioner. Genom att korrelera dessa mönster med histologiska fynd strävar vi efter att utveckla en omfattande referensguide för tolkning av bilder från OCT med precision och konsistens.

3. Skapande av bilddataset för utveckling av diagnostisk programvara:

   • Mål: Att samla in ett omfattande arkiv med bilder från OCT, vilket underlättar utvecklingen av digitala diagnostiska verktyg.
   • Tillvägagångssätt: En robust datauppsättning bestående av OCT-bilder och motsvarande histologiska data kommer att noggrant kureras. Denna datauppsättning kommer att fungera som grunden för utbildning och validering av maskininlärningsalgoritmer som syftar till att utveckla sofistikerad diagnostisk programvara som kan upptäcka tidiga tecken på oral cancer med hög känslighet och specificitet.

Genom att eftersträva dessa mål strävar vi efter att inte bara utvärdera effektiviteten av OCT vid tidig oral cancerdiagnos utan också bidra till standardiseringen av diagnostiska metoder och bana väg för integrering av avancerad teknologi i klinisk praxis.