Введение

Точная предоперационная диагностика метастазов в лимфатические узлы имеет решающее значение для оптимизации тактики лечения низкого рака прямой кишки. Однако точность существующих диагностических методов остается несовершенной и требует улучшения.

Цель

Разработать высокоточный метод диагностики метастазов в лимфатические узлы при низком раке прямой кишки с использованием технологий искусственного интеллекта.

Дизайн исследования

Ретроспективное обсервационное исследование.

Место проведения

Онкологический центр и инженерный колледж в Японии.

Пациенты

В исследование были включены пациенты с аденокарциномой нижнеампулярного отдела прямой кишки, перенесшие проктэктомию с билатеральной латеральной диссекцией тазовых лимфатических узлов и контрастную мультидетекторную КТ (срез ≤1 мм) в период с июля 2015 по август 2021 года. Извлечены все тазовые лимфатические узлы от бифуркации аорты до верхнего края анального канала, вне зависимости от их расположения в зоне выполненной тотальной мезоректумэктомии или за ее пределами. Патологоанатомические диагнозы были использованы для обучения и валидации модели.

Основные оцениваемые параметры

Чувствительность, специфичность, прогностическая ценность положительного результата, прогностическая ценность отрицательного результата и точность диагностики.

Результаты

В исследование были включены 52 пациента, у которых было извлечено и описано 596 патоморфологически отрицательных лимфатических узлов и 43 положительных узла. Сравнивались четыре метода диагностики, использующие и не использующие высокое разрешение изображений, а также 3D-данные формы узлов. Метод, использующий высокое разрешение и трехмерный анализ формы узлов, показал наилучшие диагностические характеристики по сочетанию чувствительности, прогностической ценности отрицательного результата и точности (0,964, 0,966 и 0,968 соответственно). В то же время метод, основанный только на высоком разрешении, продемонстрировал наилучшие показатели специфичности и прогностической ценности положительного результата (0,994 и 0,993 соответственно).

Ограничения

Небольшое число пациентов в одном центре и отсутствие внешней валидации.

Выводы

Полученные результаты демонстрируют потенциал искусственного интеллекта в качестве инновационного метода диагностики и лечения низкого рака прямой кишки, который может стать значимым прорывом в данной области.

Источник: Ouchi A, Iwahori Y, Suzuki K, et al. Artificial Intelligence Imaging Diagnosis Using Super-Resolution and Three-Dimensional Shape for Lymph Node Metastasis of Low Rectal Cancer: A Pilot Study From a Single Center. Dis Colon Rectum. 2024;67(9):1131-1138. doi:10.1097/DCR.0000000000003381