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AI 双染色方法提高了 NCI 研究中宫颈癌筛查的准确性和效率

来源:互联网 作者:羽昕 人气:0 发布时间:2021-09-01 17:49:35
在一项新研究中,与细胞学(巴氏试验)相比,计算机算法提高了宫颈癌筛查的准确性和效率,细胞学检查是对原发性人乳头瘤病毒 (HPV) 筛查呈阳性的女性进行随访的当前标准。新方法使用人工智能 (AI) 自动进行双染色评估,对临床护理具有明确的意义。

AI 双染色方法提高了 NCI 研究中宫颈癌筛查的准确性和效率

在一项新研究中,与细胞学(巴氏试验)相比,计算机算法提高了宫颈癌筛查的准确性和效率,细胞学检查是对原发性人乳头瘤病毒 (HPV) 筛查呈阳性的女性进行随访的当前标准。新方法使用人工智能 (AI) 自动进行双染色评估,对临床护理具有明确的意义。

 

该研究的结果于 2020 年 6 月 25 日发表在《国家癌症研究所杂志》上。该算法是由美国国立卫生研究院 (National Institutes of Health) 下属的国家癌症研究所 (NCI) 的研究人员与其他几家机构的研究人员合作开发和进行的。

 

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NCI 的医学博士、医学博士 Nicolas Wentzensen 说:“我们很高兴地表明,我们有一种完全自动化的宫颈癌筛查方法,作为对阳性 HPV 检测的后续检查,该方法优于我们研究中的标准方法。”领导这项研究的癌症流行病学和遗传学部。 “根据我们的结果,它可以通过发现更多的癌前病变和减少假阳性来提高宫颈癌筛查的效率,这有可能在 HPV 阳性女性中消除大量不必要的手术。”

 

近年来,临床医生希望利用数字成像和机器学习的进步来改善宫颈癌筛查。 HPV 检测阴性的女性在接下来的十年中患宫颈癌的风险很低,即使大多数宫颈 HPV 感染(导致 HPV 检测呈阳性)也不会导致癌前病变。面临的挑战是确定哪些 HPV 检测结果呈阳性的女性最有可能在其宫颈细胞中发生癌前病变,因此应进行阴道镜检查以检查宫颈并取样进行活检,或者需要立即治疗的女性。

 

目前,HPV 检测呈阳性的女性可能需要进行额外的 HPV 检测或巴氏细胞学检测,以评估是否需要进行阴道镜检查、活检或治疗。巴氏细胞学,其中受过专门培训的实验室专业人员(细胞技术专家)分析染色的载玻片以寻找异常细胞,用于在癌前病变进展为癌症之前发现它们。但这些方法并不理想。例如,巴氏细胞学测试耗时、不是很敏感,并且容易出现假阳性结果。

 

双染色检测已成为一种更准确地预测 HPV 检测呈阳性的女性发生宫颈癌前病变几率的方法。该测试测量宫颈样本中两种蛋白质 p16 和 Ki-67 的存在。在之前的两项研究中,Wentzensen 博士和他的同事发现,双染色试验呈阴性的女性在接下来的五年内患宫颈癌前期的风险较低,而且与双染色试验呈阳性的女性相比,双染色试验呈阳性的女性较少。巴氏细胞学。 2020 年 3 月,美国食品和药物管理局 (FDA) 批准了手动双染色细胞学检测,适用于初次 HPV 筛查结果呈阳性的女性。

 

手动双染色测试具有主观成分,细胞技术人员必须查看载玻片以确定结果。在这项新研究中,研究人员想看看全自动双染色测试是否可以匹配或超过手动方法的性能。他们与海德堡大学附属的 Steinbeis 医疗系统生物学转移中心的 Niels Grabe 博士和 Bernd Lahrmann 博士合作,开发了一个全载玻片成像平台,在接受深度学习训练,可以确定是否有任何宫颈细胞被 p16 和 Ki-67 染色。他们将这种方法与传统巴氏细胞学和手动双染色检测的样本进行了比较,这些样本来自总共 4 个,

 

研究人员发现,基于 AI 的双染色检测的阳性检测率低于巴氏细胞学和手动双染色,具有更好的灵敏度(正确识别癌前病变的能力)和更高的特异性(正确识别癌前病变的能力)那些没有癌前病变)而不是巴氏细胞学检查。与巴氏涂片相比,基于人工智能的双染色将阴道镜转诊减少了约三分之一(约 42% 对 60%)。该测试方法也很可靠,在肛门细胞学中表现出相当的性能。

 

简而言之,自动化测试超越了当前标准巴氏细胞学的性能,减少了假阳性结果的数量,并大大减少了不必要的阴道镜检查程序的转诊。结果还支持进一步评估该测试作为肛门癌筛查的一种选择。研究人员指出,他们的方法具有明确的临床应用,并且通过基于云的实施,可以在全球范围内访问。该平台的其他应用包括辅助评估、第二意见和质量控制。

 

由于手动双染色检测最近才获得 FDA 批准用于筛查具有 HPV 阳性检测结果的女性,因此它的使用才刚刚开始。需要额外的监管批准才能使用全自动双染色测试筛查 HPV 阳性女性。研究人员表示,他们的发现是将数字病理学和深度学习引入临床实践的重要例子,他们的方法有可能显着改善宫颈癌筛查,每年影响数百万检测 HPV 阳性的女性。

 

 

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还有这些:
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