היסטופתולוגיה מונחית בינה מלאכותית לניבוי לגרורות במוח בחולי סרטן ריאות

גרורות במוח יכולות להופיע בכמעט מחצית מהחולים עם סרטן ריאות של תאים לא קטנים (NSCLC) בשלב מוקדם ומתקדם מקומי (פאזה I-III). אין אמצעים היסטופתולוגיים או מולקולריים מהימנים לזהות את אלו שעלולים לפתח גרורות במוח.

לאחרונה, פורסמו בכתב העת The Journal Of Pathology, ממצאיו של מחקר בו חוקרים ביקשו להעריך האם ניתן ליישם למידה עמוקה (DL) על קטעי רקמת גידול ראשוניים שגרתיים מוכתמים ב-H&E מחולי NSCLC בפאזה I-III כדי לחזות התפתחות של גרורות במוח.

החוקרים השתמשו בשקופיות אבחנתיות מ-158 חולי NSCLC פאזה I-III  שבוצעו במעקב במשך 5 שנים לפחות להתפתחות של גרורות מוחיות (65 חולי Met+) לעומת שום התקדמות (93 חולי Met-). שקופיות אפשרו הדמיה של שקף שלם.

במחקר הוכללו 118 חולים (45 Met+,י73 Met-). החוקרים ביצעו שלוש איטרציות נפרדות על חולים אלו כדי לאמן ולאמת את אלגוריתם ה-DL, בעוד 40 חולים נפרדים (20 Met+,י20 Met-) שימשו כמערך הבדיקה. האלגוריתם המבוסס על DL הצליח להבחין בהתפתחות הסופית של גרורות במוח בדיוק של 87% (p < 0.0001) בהשוואה לממוצע של 57.3% על ידי ארבעת הפתולוגים ונראה כי הוא שימושי במיוחד בחיזוי גרורות במוח בחולי פאזה 1. נראה שאלגוריתם DL מתמקד בקבוצה מורכבת של תכונות היסטולוגיות.

החוקרים הסיקו כי אלגוריתמים מבוססי DL המשתמשים בשקפים שגרתיים מוכתמים ב-H&E עשויים לזהות חולים שצפויים לפתח גרורות במוח מבין אלו שיישארו ללא ממחלה לאורך מעקב ממושך (>5 שנים) ולכן עשויים לחסוך טיפול סיסטמי.

מקור:

Zhou, H., Watson, M., Bernadt, C.T., Lin, S., Lin, C.-y., Ritter, J.H., Wein, A., Mahler, S., Rawal, S., Govindan, R., Yang, C. and Cote, R.J. (2024), AI-guided histopathology predicts brain metastasis in lung cancer patients. J. Pathol.. https://doi.org/10.1002/path.6263