Nowe możliwości w skriningu raka piersi dzięki AI

Nowe badanie przeprowadzone przez zespół naukowców z UCLA Health Jonsson Comprehensive Cancer Center sugeruje, że sztuczna inteligencja (AI) może pomóc we wczesnym wykrywaniu tzw. nowotworów piersi przedziałowych (ang. interval breast cancers) – czyli tych, które rozwijają się między rutynowymi badaniami przesiewowymi. Może to prowadzić do udoskonalenia metod skriningowych, wcześniejszego wdrażania terapii i poprawy rokowań pacjentek.

AI wychwytuje nowotwory niewidoczne dla ludzkiego oka

Badanie opublikowane na łamach Journal of the National Cancer Institute wykazało, że algorytmy AI potrafiły wcześniej wykrywać tzw. “widoczne mammograficznie” nowotwory przedziałowe poprzez ich oznaczenie już podczas przesiewowego badania. Chodzi o guzy, które są widoczne na mammogramach, lecz nie zostały zauważone przez radiologów lub prezentowały subtelne objawy trudne do wykrycia przez ludzkie oko.

Szacuje się, że włączenie AI do programów skriningowych mogłoby zredukować liczbę nowotworów przedziałowych aż o 30%.

„To ważne odkrycie, ponieważ te typy nowotworów można by wykrywać wcześniej, kiedy leczenie jest mniej inwazyjne i skuteczniejsze” – powiedziała dr Tiffany Yu, adiunkt radiologii na David Geffen School of Medicine w UCLA i główna autorka publikacji.

Różnice między USA a Europą w kontekście badań przesiewowych

W przeciwieństwie do Europy, gdzie wykorzystuje się głównie klasyczną cyfrową mammografię (DM) i przeprowadza badania co 2–3 lata, w Stanach Zjednoczonych stosuje się najczęściej cyfrową tomosyntezę piersi (DBT, tzw. mammografię 3D), a skrining odbywa się corocznie. To jedno z pierwszych badań w USA analizujących skuteczność AI w detekcji nowotworów przedziałowych w takim kontekście.

Analizie poddano niemal 185 000 mammogramów z lat 2010–2019, z czego 148 przypadków stanowiły nowotwory przedziałowe. Radiolodzy ponownie ocenili obrazy, aby ustalić przyczyny przeoczenia zmian i zaklasyfikowali je według europejskiego systemu na: błędy odczytu, subtelne zmiany możliwe do działania, subtelne zmiany bez możliwości działania, prawdziwe nowotwory przedziałowe, zmiany niewidoczne oraz błędy techniczne.

Rola narzędzia AI Transpara i najważniejsze wyniki

Do analiz użyto komercyjnego narzędzia AI – Transpara, które oceniało ryzyko raka na skali od 1 do 10. Wynik 8 lub wyższy uznawano za niepokojący.

Najważniejsze odkrycia:

• AI oznaczyła jako podejrzane 76% mammogramów, które początkowo oceniono jako prawidłowe, a później wiązały się z nowotworem przedziałowym.
• W 90% przypadków, gdzie nowotwór był widoczny, ale przeoczony przez radiologa (błąd odczytu), AI poprawnie go wykryła.
• Około 89% zmian subtelnych, możliwych do działania, zostało oznaczonych przez AI, podobnie jak 72% przypadków subtelnych, ale niekwalifikujących się do działania.
• W przypadku zmian całkowicie niewidocznych na mammogramie (okultystycznych), AI oznaczyła 69% z nich.
• W przypadku „prawdziwych” nowotworów przedziałowych (które rozwinęły się po badaniu), AI oznaczyła 50% przypadków.

„Chociaż wyniki są obiecujące, zauważyliśmy również niedoskonałości AI, np. AI wskazała 69% mammogramów z rakiem okultystycznym jako podejrzane, ale trafnie zaznaczyła właściwe miejsce zmiany tylko w 22% przypadków” – powiedziała dr Hannah Milch, współautorka badania.

Wyzwania i przyszłe kierunki

Naukowcy podkreślają konieczność przeprowadzenia większych badań prospektywnych, które pomogą ustalić, jak AI mogłaby być używana w codziennej praktyce i jak radzić sobie z sytuacjami, w których AI oznacza obszary niewidoczne dla człowieka, ale nie zawsze dokładnie wskazuje lokalizację zmiany.

„AI nie powinna działać samodzielnie, ale może służyć jako drugie spojrzenie, szczególnie w przypadkach nowotworów trudnych do wykrycia. To może poprawić skuteczność wczesnej detekcji i uratować więcej żyć” – podsumowała dr Yu.

Autorzy i finansowanie

Wszyscy autorzy badania są związani z UCLA. Pracę wsparły m.in. National Institutes of Health, National Cancer Institute, Agency for Healthcare Research and Quality oraz Early Diagnostics Inc.