O echipă internaţională formată din chirurgi maxilofaciali şi numeroşi alţi specialişti a colaborat pentru a dezvolta o platformă inteligentă web care poate genera automat predicţii despre riscul de apariţie a cancerului oral pe o perioadă de timp de 20 de ani. Instrumentul bazat pe un algoritm dezvoltat cu ajutorul inteligenţei artificiale va fi disponibil gratuit online.
Cancerul oral este un subtip de malignitate a gâtului şi capului. Aproximativ 50% dintre pacienţii cu cancer oral nu supravieţuiesc mai mult de cinci ani, chiar şi după tratament, întrucât mulţi dintre ei solicită ajutor medical în stadiile târzii ale bolii.
De cele mai multe ori, atunci când pacienţii caută ajutor cancerul necesită deja un tratament avansat şi s-a răspândit şi în alte zone.
Cancerul oral se dezvoltă adesea din leuziuni orale care apar la nivel bucal ca nişte pete albe, leucoplazii orale (OL) şi mucozită lichenoidă orală (OLM). Aceste pete albe pot apărea cu mult înaintea diagnosticului, iar depistarea precoce şi monitorizarea continuă sunt cruciale pentru a preveni dezvoltarea cancerului.
De cele mai multe ori este dificil de estimat care leziuni se vor dezvolta în cancer oral, rata globală de risc pentru progresie de la OL/OLM la cancer variind de la 0,4 la 40,8%.
Vizitele de rutină la medic şi biopsiile multiple sunt deseori necesare în timpul supravegherii progresiei OL/OLM. Monitorizarea pacienţilor poate continua timp de mulţi ani, devenind un proces obositor care-i poate determina pe pacienţi să nu mai respecte programul de monitorizare.
Pentru a uşura acest proces, specialiştii şi-au propus să determine riscul de dezvoltare a cancerului oral în mod individual, ceea ce va permite profesioniştilor din domeniul sănătăţii să utilizeze informaţiile pentru a formula tratamente specifice şi programe de monitorizare pentru fiecare pacient.
Un grup de cercetători de la facultăţile de stomatologie şi medicină Li Ka Shing, a universităţii din Hong Kong (HK), departamentul de patologie a spitalului Regina Maria, din HK şi de la colegiul de medicină şi stomatologie a universităţii James Cook, din Queensland, Australia, a colaborat pentru a dezvolta o platformă web care poate fi aplicată pentru a genera automat o predicţie a riscului de apariţie a cancerului oral la pacienţii cu OL sau OLM pe o perioadă de până la 20 de ani de la diagnosticare.
Cercetarea a fost publicată în revista Cancers.
Instrumentul web disponibil gratuit, bazat pe algoritmul de inteligenţă artificială DeepSurv, a fost instruit şi testat cu date de la pacienţii cu OL/OLM trataţi în Hong Kong (716 pacienţi) şi Marea Britanie (382 de pacienţi).
Întrucât pacienţii se aflau în curs de examinare de mai mulţi ani, nivelul lor real de risc era deja cunoscut, iar studiul a arătat că modelul IA a fost capabil să prezică cu precizie nivelurile de risc în diferite momente, pe parcursul vizitelor regulate ale pacienţilor la spital.
Algoritmul DeepSurv a fost selectat pentru predicţia riscului de cancer oral datorită performanţelor sale superioare în utilizarea datelor demografice, clinice, patologice şi de tratament ale acestor pacienţi şi în urma unei serii de teste de validare.
Pe un subset de validare a cohortei din Hong Kong, DeepSurv a reuşit să prezică nivelul corect al riscului de cancer în 95% dintre cazuri, fiind în conformitate cu scorul Brier de 0.04, cu un scor sub 0.25, dovedindu-se un instrument util în aplicaţiile din lumea reală.
De asemenea, algoritmul a fost capabil să genereze niveluri corecte de risc pentru 82% dintre pacienţii din cohorta britanică, ceea ce sugerează utilitatea sa şi în alte populaţii.
Platforma interactivă web are nevoie de 26 de informaţii privind demografia, descrierea clinică şi patologică a bolii şi tratamentul primit de pacientul OL/OLM pentru a face o estimare de risc.
Rezultatul include un grafic pe care pot fi vizualizate diferite niveluri de risc (axa verticală), în fiecare punct de timp (axă orizontală).
Nivelurile de risc estimate s-au dovedit exacte până la 17 ani de la data la care informaţiile au fost introduse în platforma electronică.
Informaţiile obţinute cu ajutorul IA îi vor ajuta pe profesioniştii din domeniul sănătăţii în selectarea şi prioritizarea strategiilor de tratament şi a programelor de monitorizare atentă pentru pacienţii cu risc ridicat, în special în spitalele cu resurse limitate.
De asemenea, curba de predicţie poate fi utilizată pentru estimarea riscului de cancer a fiecărui individ şi poate informa profesioniştii din domeniul sănătăţii când să înceapă o monitorizare mai atentă a pacienţilor atunci când se atinge un anumit nivel de risc.
Curba de risc prezisă se poate schimba odată cu datele introduse, cînd anumite date despre starea pacientului se schimbă, ca de exemplu, când sunt introduse date noi despre fumat, consumul de alcool, zone ale gurii care sunt afectate, tratamentul primit, reapariţia leziunii şi severitatea displaziei epiteliale în timpul monitorizării tratamentului.
Este de aşteptat ca platforma inteligentă să îmbunătăţească metodele disponibile în prezent de prevenire şi diagnosticare precoce a cancerului oral.
Pentru pacienţii cu OL/OLM, conştientizarea riscurilor îi poate motiva să participe în mod regulat la vizitele de monitorizare de rutină şi le poate permite să ia decizii în cunoştinţă de cauză, când îşi dau consimţământul pentru biopsie atunci când este necesar, spun specialiştii.
„Deşi instrumentul web a obţinut rezultate promiţătoare la exerciţiilor noastre de validare, utilizatorii trebui să ştie că momentan este în primul rând un instrument de cercetare care necesită optimizări suplimentare. Dezvoltarea cancerului implică multe modificări la nivel molecular care pot apărea înainte de diagnosticarea bolii, aşa că vom optimiza în viitor instrumentul web ca să includă informaţii privind biomarkerii moleculari pentru dezvoltarea cancerului în OL şi OLM“, a declarat dr. Richard Su, profesor în chirurgie orală şi maxilo-facială la facultatea de stomatologie a HKU, care a condus cercetarea.
Este de aşteptat ca includerea acestor informaţii în platforma online să îmbunătăţească precizia estimărilor de risc. După actualizare, platforma inteligentă va fi evaluată pentru eficacitatea sa clinică şi impactul său în îngrijirea OL şi OLM într-un studiu clinic.
