Détection précoce du cancer du poumon grâce à l'intelligence artificielle

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May 29, 2024

Détection précoce du cancer du poumon grâce à l'intelligence artificielle

Scientific Reports volume 13, Numéro d'article : 13702 (2023) Citer cet article 498 Accès 5 Détails de Altmetric Metrics La structure de la chromatine supranucléosomale, y compris la conformation du domaine de la chromatine, est

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 13702 (2023) Citer cet article

498 accès

5 Altmétrique

Détails des métriques

La structure supranucléosomale de la chromatine, y compris la conformation du domaine chromatinien, est impliquée dans la régulation de l'expression des gènes et sa dérégulation a été associée à la carcinogenèse. Des études antérieures ont montré que les cellules de la muqueuse buccale portent une signature moléculaire du cancer du poumon parmi la population fumeuse de cigarettes, phénomène connu sous le nom de carcinogenèse sur le terrain ou champ de blessure. Ainsi, nous avons émis l’hypothèse que les changements structurels de la chromatine dans la muqueuse buccale pouvaient être prédictifs du cancer du poumon. Cependant, la petite taille de la chaîne de chromatine (environ 20 nm) repliée en domaines d'emballage de la chromatine, eux-mêmes généralement inférieurs à 300 nm de diamètre, empêche la détection d'altérations de la conformation de la chromatine intradomaine à l'aide de la microscopie optique limitée par diffraction. Dans cette étude, nous avons développé une technique de nanodétection statistique spectroscopique optique pour détecter les modifications du domaine d'emballage de la chromatine dans la muqueuse buccale en tant que biomarqueur du cancer du poumon : la microscopie spectroscopique à ondes partielles sensible à la chromatine (csPWS). L'intelligence artificielle (IA) a été appliquée aux mesures csPWS des altérations de la chromatine pour améliorer les performances diagnostiques. Notre nanocytologie buccale csPWS améliorée par l'IA de 179 patients répartis sur deux sites cliniques a distingué le cancer du poumon de stade I par rapport aux témoins sans cancer avec une aire sous la courbe ROC (ASC) de 0,92 ± 0,06 pour le site 1 (emplacement dans l'État) et de 0,82. ± 0,11 pour le site 2 (emplacement hors de l'État).

Idéalement, les tests de dépistage du cancer devraient identifier le cancer avant l’apparition des symptômes et pendant que la tumeur est petite afin d’augmenter efficacement les chances de traitement et de réduire la mortalité. Le cancer du poumon est la principale cause de décès par cancer, toutes races et sexes confondus, aux États-Unis, avec un taux de survie global à 5 ​​ans de 22,9 %, ce qui est nettement inférieur aux cancers colorectal (65,1 %), du sein (90,6 %) et de la prostate (96,8 %). )1. Cependant, si le cancer du poumon est détecté à un stade précoce, il est hautement curable par résection chirurgicale. Le taux de survie à 5 ans pour le cancer du poumon non petit (NSLC) à un stade avancé (à distance) est inférieur à 8 %, mais s'améliore à 64 % s'il est détecté à un stade localisé, et atteint 80 % s'il est détecté au stade IA2. La tomodensitométrie à faible dose (LDCT) a été établie comme la référence en matière de dépistage du cancer du poumon et est associée à une diminution de 20 % de la mortalité chez les patients dépistés avec cette technique. L'accessibilité, le coût, la stigmatisation et le manque de respect des lignes directrices du TPMD comptent parmi les défis majeurs qui limitent son impact, puisque seulement 5 % environ de la population éligible au TPMD subit un dépistage3, ce qui entraîne que 55 % des cas de cancer du poumon sont détectés à un stade avancé. où le taux de survie est inférieur à 8%4. Nous proposons donc un test de dépistage peu invasif, accessible, sensible et précis avec une sensibilité élevée (Se) au cancer du poumon à un stade précoce.

Les méthodes de dépistage autres que la LDCT, telles que les radiographies pulmonaires et la cytologie des crachats, se sont révélées insatisfaisantes lorsqu'elles ont été évaluées dans des contextes de dépistage clinique à grande échelle5. Les nouvelles méthodes basées sur des biomarqueurs protéiques standards utilisés pour la détection du cancer n'offrent pas une sensibilité et une spécificité (Sp)6 suffisantes. Récemment, le développement de protocoles reposant sur les sécrétions tumorales dans le sang, comme la biopsie liquide, a suscité un intérêt considérable. Les tests développés par des sociétés telles que Grail, Freenome, Guardant, Delfi et Thrive identifient le cancer en analysant les propriétés de l'ADN tumoral circulant (ADNct) ou de l'ADN libre circulant dérivé de la tumeur (ADNcf) telles que les mutations génétiques, la méthylation et la fragmentation7,8,9. ,10,11. Bien que les premiers résultats se soient révélés prometteurs dans la détection de divers cancers, notamment le cancer du poumon, la sensibilité au stade I et aux lésions plus petites chute précipitamment en dessous d'un niveau cliniquement acceptable. Il a été suggéré qu’il ne s’agit pas principalement d’une limitation technologique, mais qu’elle pourrait plutôt être liée à la biologie de la source et au type de biomarqueur. Les lésions plus petites sécrètent moins d’ADNc tumoral (~ 1 ADNc/10 ml de sang), tandis que l’hétérogénéité tumorale ne peut être modélisée qu’à l’aide de nombreux biomarqueurs de sous-produits tumoraux, ce qui rend difficile la recherche des quantités nécessaires d’ADNc dans un échantillon de sang cliniquement pratique12. Par exemple, la sensibilité globale du test Grail de détection précoce de plusieurs cancers (MCED) passe de 90,1 % [intervalle de confiance (IC) à 95 % 87,5 à 92,2 %)] chez les patients de stade IV à 16,8 % [IC à 95 % 14,5 à 92,2 %). 19,5%] chez les patients de stade I13. La biopsie liquide peut être un outil puissant pour les cancers non dépistables (pancréatiques, etc.), mais pour les cancers pour lesquels des protocoles de dépistage ont été établis, comme ceux colorectaux et du poumon, des méthodes permettant de détecter des lésions à un stade précoce hautement traitables restent nécessaires de toute urgence. Pour résoudre ces problèmes et développer un test de dépistage efficace du cancer du poumon, nous avons optimisé trois aspects cruciaux : (1) la source du biomarqueur, (2) le type de biomarqueur et (3) la technologie habilitante.

 30 cells were collected, where the sample size number was determined by power analysis with the confidence interval (CI) on mean D restricted to less than 5% of the difference between cancer and control population45. We created a sample transport solution of 25% ethanol and used our custom-built cell deposition device to spray deposit a non-deformed, non-overlapping monolayer of buccal cells with clear nuclear boundaries on the glass slide. An airdrying step enhanced the attachment of cells to the glass, followed by fixation with 95% ethanol and csPWS microscopy. The csPWS microscope was controlled via custom software with a graphical user interface (GUI). The imaging procedure began by scanning the whole slide using a 10X air objective. A semi-automated slide-map module was developed to rapidly generate a low-magnification image by collecting and stitching individual slide region images. This assisted a trained user blinded to the diagnostic information in selecting over 30 buccal cells across the entire slide in a timely manner. Our cell screening protocol selected non-folded and non-overlapping cells with clear nucleus boundaries. The csPWS spectral acquisition was performed with the cells in a liquid medium (95% ethanol) using a liquid-dipping 40X optical objective (Nikon, Melville, NY, USA) to match the RI between the buccal cell and liquid cover (shown in Fig. 1a). The csPWS acquisition algorithm automatically acquired spectral data for selected cells, and the analysis algorithm rapidly generated the processed spectral data. These processes facilitated reliable and reproducible results, making csPWS suitable for larger future studies that include additional clinical sites./p> 0.24)./p>

3.0.CO;2-Q" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1002%2F1097-0142%28195309%296%3A5%3C963%3A%3AAID-CNCR2820060515%3E3.0.CO%3B2-Q" aria-label="Article reference 15" data-doi="10.1002/1097-0142(195309)6:53.0.CO;2-Q"Article Google Scholar /p>