Искусственный интеллект в гистопатологии рака яичников: систематический обзор

npj Precision Oncology, том 7, номер статьи: 83 (2023 г.) Цитировать эту статью

Подробности о метриках

В этом исследовании оценивается качество опубликованных исследований с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики или прогноза рака яичников с использованием данных гистопатологии. Систематический поиск в PubMed, Scopus, Web of Science, Cochrane CENTRAL и WHO-ICTRP проводился до 19 мая 2023 года. Критерии включения требовали, чтобы ИИ использовался для прогностических или диагностических выводов на гистопатологических изображениях рака яичников человека. Риск систематической ошибки оценивался с использованием PROBAST. Информация о каждой модели была сведена в таблицу и представлена ​​сводная статистика. Исследование было зарегистрировано на PROSPERO (CRD42022334730), при этом были соблюдены правила отчетности PRISMA 2020. Поиск выявил 1573 записи, из которых 45 подходили для включения. Эти исследования содержали 80 представляющих интерес моделей, в том числе 37 диагностических моделей, 22 прогностических модели и 21 другую диагностически значимую модель. Общие задачи включали прогнозирование ответа на лечение (11/80), классификацию статуса злокачественности (10/80), количественную оценку окраски (9/80) и гистологическое подтипирование (7/80). Модели были разработаны с использованием 1–1375 гистопатологических слайдов от 1–776 больных раком яичников. Во всех исследованиях был обнаружен высокий или неясный риск систематической ошибки, чаще всего из-за ограниченного анализа и неполной отчетности о наборе участников. Было проведено ограниченное количество исследований по применению ИИ к гистопатологическим изображениям в диагностических или прогностических целях при раке яичников, и ни одна из моделей не продемонстрировала готовность к практическому внедрению. Ключевые аспекты ускорения клинического перевода включают прозрачную и полную отчетность о происхождении данных и подходах к моделированию, а также улучшенную количественную оценку с использованием перекрестной и внешней проверки. Эта работа финансировалась Исследовательским советом инженерных и физических наук.

Рак яичников занимает восьмое место по распространенности среди женщин во всем мире1. Известно, что его сложно обнаружить и диагностировать из-за неэффективного скрининга2 и неспецифических симптомов, подобных тем, которые возникают при менопаузе3. Охватывая первичные злокачественные опухоли яичников, фаллопиевых труб и брюшины, заболевание часто начинает распространяться в брюшную полость на момент постановки диагноза (FIGO4, стадия 3). Эта типичная поздняя стадия диагностики делает рак яичников особенно смертоносным заболеванием: ежегодно диагностируется 314 000 новых случаев, что приводит к 207 000 смертей в год во всем мире1.

Большинство видов рака яичников представляют собой карциномы (рак эпителиального происхождения), которые преимущественно делятся на пять гистологических подтипов: серозный высокой степени злокачественности, серозный низкой степени злокачественности, светлоклеточный, эндометриоидный и муцинозный. Неэпителиальный рак яичников встречается гораздо реже и включает герминогенные, стромальные и мезенхимальные опухоли полового канатика. Подтипы рака яичников различаются морфологически и прогностически и имеют разные варианты лечения5. Серозная карцинома высокой степени злокачественности является наиболее распространенной формой рака яичников, на ее долю приходится примерно 70% всех случаев6.

Гистопатология, исследование образцов тканей на клеточном уровне, является золотым стандартом диагностики рака яичников. Патологи обычно интерпретируют ткани, окрашенные гематоксилином и эозином (H&E), хотя интерпретация может быть субъективным и трудоемким процессом, при этом некоторые задачи имеют высокий уровень вариаций между наблюдателями7,8,9. При оценке сложных случаев патологоанатомы общего профиля могут обратиться за помощью к узким специалистам по гинекологической патологии и/или использовать вспомогательные тесты, такие как иммуногистохимия (ИГХ). Направления и вспомогательное тестирование могут иметь важное значение для точности диагностического процесса, но за это приходится платить за то, что он становится более длительным и дорогим. Во всем мире спрос на патологоанатомов превышает предложение, при этом существует значительная разница в количестве патологоанатомов между странами10, а страны с лучшим снабжением все еще не могут удовлетворить спрос11.