Revoluční AI model odhalí rakovinu slinivky ve stadiu 0, a to až 475 dní před klinickou diagnózou

Umělá inteligence (AI) s názvem REDMOD dokáže zachytit velmi rané, jemné změny tkáně u duktálního adenokarcinomu slinivky břišní, což je nejčastější forma rakoviny slinivky. Tyto změny jsou pro konvenční zobrazovací metody a lidské oko téměř neviditelné.

Umělá inteligence (AI) s názvem REDMOD dokáže zachytit velmi rané, jemné změny tkáně u duktálního adenokarcinomu slinivky břišní, což je nejčastější forma rakoviny slinivky. Tyto změny jsou pro konvenční zobrazovací metody a lidské oko téměř neviditelné. Tento průlom nabízí naději na posun diagnózy z pozdního, často terminálního stadia do stadia 0, kdy je onemocnění ještě léčitelné. Vědci zdůrazňují, že včasná diagnóza je klíčová pro přežití.

Rakovina slinivky břišní má bohužel velmi špatnou prognózu přežití, protože je obvykle diagnostikována pozdě, v době, kdy se ještě neprojevují žádné symptomy ani viditelné změny tkáně, a rychle progreduje. Pro řešení těchto problémů vyvinuli vědci AI systém nazvaný Radiomics-based Early Detection MODel (REDMOD). Ten je speciálně navržen tak, aby zachytil jemné vzory textury tkání (radiomiku) z běžných CT skenů, které standardní metody nedokážou rozpoznat. Součástí systému je i automatická segmentace slinivky, která eliminuje potřebu ručního ohraničování orgánu a s ní spojené riziko nepřesností.

Spolehlivost a účinnost REDMODu byla ověřena na CT skenech břicha od 219 pacientů z několika nemocnic, u kterých radiologové původně nenašli žádné známky onemocnění, ale u nichž byla rakovina slinivky později diagnostikována. V 87 případech (40 %) se tak stalo 3 až 12 měsíců po skenu, v 76 případech (35 %) 12 až 24 měsíců a v 56 případech (25 %) dokonce více než 24 měsíců (až tři roky) před klinickou diagnózou. Skeny byly porovnány se skeny 1243 pacientů, u nichž se onemocnění nerozvinulo. REDMOD dokázal detekovat „neviditelnou“ signaturu předklinického duktálního adenokarcinomu slinivky v průměru 475 dní před klinickou diagnózou.

Výsledky ukázaly, že REDMOD byl výrazně přesnější než zkušení radiologové. Byl téměř dvakrát citlivější (73 % oproti 39 %) při přesném zachycení „neviditelných“ raných maligních buněčných změn. U případů detekovaných více než dva roky před klinickou diagnózou byl dokonce téměř třikrát přesnější (68 % oproti 23 %). Model také správně identifikoval přes 81 % skenů v nezávislé skupině a 87,5 % v databázi NIH-PCT jako bez rakoviny slinivky. Předklinické změny detekované REDMODem se ukázaly jako spolehlivý ukazatel následného klinického onemocnění, neboť model poskytoval stejnou odpověď v 90–92 % opakovaných skenů stejného pacienta. Vědci zdůrazňují, že prodloužení časového okna pro detekci má zásadní význam, protože by podstatně zvýšilo pravděpodobnost vyléčení a zlepšilo přežití. Modelové studie naznačují, že zvýšení podílu lokalizovaných karcinomů slinivky z 10 % na 50 % by více než zdvojnásobilo míru přežití.