Pentru a aborda această lacună în detectare, o echipă de cercetători de la Mayo Clinic, condusă de radiologul și specialistul în medicină nucleară Ajit Goenka, MD, a dezvoltat și validat un model de inteligență artificială bazat pe radiomică numit REDMOD (Model de Detectare Timpurie Bazat pe Radiomică), care poate detecta semnături de imagine subtile ale PDAC înainte ca tumori să fie vizibile. Prin analizarea caracteristicilor texturale și structurale cantitative încorporate în scanările CT rutine, REDMOD identifică schimbările biologice timpurii asociate cu carcinogeneza. Într-un studiu de validare multi-instituțional reflectând condițiile clinice din viața reală, modelul a detectat 73% din cancerele prediagnostice cu un timp mediu de detectare de aproximativ 16 luni – dublând practic sensibilitatea radiologilor care revizuiesc manual aceleași scanări. În mod remarcabil, ratele de detectare erau chiar mai mari cu peste doi ani înainte de diagnostic, indicând potențialul REDMOD pentru a permite intervenții mult mai timpurii.
Procesul automatizat al lui REDMOD integrează ingineria avansată a caracteristicilor radiomice, inclusiv analiza bazată pe undelete, și o abordare de clasificare a ansamblului instruită pentru a gestiona natura de prevalență scăzută a detectării timpurii. Stabilitatea sa longitudinală și performanța sa constantă pe diverse sisteme de imagistică ar putea contribui la adoptarea sa clinică eventuală.
În mod important, REDMOD este conceput să funcționeze pe scanările CT deja efectuate în îngrijirea rutină, în special în populațiile cu risc ridicat, cum ar fi persoanele cu diabet de debut. Acest lucru ridică posibilitatea de a îngloba evaluarea riscului condusă de AI direct în fluxurile clinice existente, permițând screeningul oportun fără o povară suplimentară de imagistică. Dacă va fi validat prospectiv, cum ar fi în cadrul studiului AI-PACED în curs, REDMOD ar putea schimba paradigma de la diagnosticul în stadii avansate la detectarea proactivă, crescând potențial proporția de pacienți eligibili pentru tratament curativ și îmbunătățind supraviețuirea în această boală altfel letală.
Revista Inside Precision Medicine l-a intervievat recent pe Goenka pentru a oferi o perspectivă detaliată asupra dezvoltării REDMOD, a capacităților sale de detectare și a potențialului său de a oferi semnale timpurii ale dezvoltării PDAC.
IPM: Puteți explica cum a fost dezvoltat REDMOD, de la conceptul inițial la un sistem complet automatizat, și ce avansuri tehnice cheie l-au făcut capabil să detecteze cancerul pancreatic înainte ca tumori să fie vizibile?
Goenka: Originea REDMOD-ului se întoarce la o întrebare pe care am adresat-o acum câțiva ani: dacă cancerul pancreatic este aproape întotdeauna letal pentru că îl găsim…
Sursa articol https://insideprecisionmedicine.com
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
