UEG WEEK: Zlepšení diagnostiky střevních malignit díky pokročilým technologiím
Ač je kolonoskopie klíčovým nástrojem onkologické prevence, pro řadu pacientů je toto vyšetření zdrojem obav a tvoří bariéru v širším využití preventivních programů. Jedním ze „zlatých grálů“ gastroenterologie je tedy bezesporu vývoj méně invazivních či neinvazivních metod kolorektálního screeningu. V rámci loňského United European Gastroenterology (UEG) Week ve Vídni se diskutovalo mimo jiné o tom, jak si mezi nimi stojí počítačově asistovaná diagnostika a modely založené na strojovém učení.
Optická biopsie v diagnostice střevních lézí
Kolonoskopie tvoří zlatý standard v detekci a odstraňování premaligních polypů, z tandemových studií však vyplývá, že až 26 % lézí může být opomenuto. Šanci na zlepšení záchytu slibuje počítačově asistovaná diagnostika (CADx – computer-aided diagnosis).
V japonské prospektivní pilotní studii bylo pomocí CADx analyzováno 395 drobných polypů od 181 vhodných pacientů, včetně 259 adenomů (65,6 %) a 25 přisedlých vroubkovaných lézí (SSL; 6,3 %). Míra spolehlivosti diagnózy byla vysoká (92,7 %), stejně tak i senzitivita pro diagnostiku drobných neoplazmat (95,8 %). Autoři z Jokohamy tak mohli konstatovat, že metoda CADx prokázala diagnostickou kompetenci, která umožňuje implementaci strategií „optické biopsie“ do klinické praxe.
Screening CRC na základě strojové analýzy mikrobiomu
Algoritmy strojového učení by mohly být vhodné pro časný screening kolorektálního karcinomu (CRC) a adenomu. Techniku založenou na analýze mikrobiomu vyvinuli rakouští vědci. Cílem jejich studie bylo identifikovat mikrobiální signatury a optimalizovat algoritmy strojového učení pro časný screening na základě mikrobiomu stolice.
Zkoumaný model strojového učení byl superiorní oproti jiným neinvazivním metodám – vůči testování okultního krvácení ve stolici pomocí guajakové pryskyřice (gFOBT) při detekci CRC a adenomu i vůči imunochemickému testu (FIT) při detekci adenomu. Autoři zdůraznili, že detekce ve fázi adenomu je zásadní pro zvýšení úspěšnosti léčby CRC.
(esr)
Zdroje:
1. Misawa M., Kudo S., Miyata Y. et al. A prospective study of real-time use of computer aided characterization for colorectal lesions. UEG Week, Vídeň, 8.–11. 2022. Dostupné na: https://uegwhighlights.com/medfyles/p06-computer-aided-characterization-for-colorectal-lesions
2. Priselac K., Jansen C., Pacífico C. et al. Analysis of colorectal cancer and adenoma microbiome signatures and the application of machine learning classification as a potential screening tool. UEG Week, Vídeň, 8.–11. 2022. Dostupné na: https://uegwhighlights.com/medfyles/p18-potential-screening-tools-in-crc