Kỹ thuật học sâu dành cho phát hiện nhạy cảm Helicobacter pylori trong sinh thiết dạ dày
Đã được đăng tải trên tạp chí: BMC Gastroenterology, tập 20 kỳ 1, số báo 417
Ngày xuất bản: 11/12/2020
Nhóm tác giả: Sebastian Klein 1 2, Jacob Gildenblat 3, Michaele Angelika Ihle 2, Sabine Merkelbach-Bruse 2, Ka-Won Noh 2, Martin Peifer 4, Alexander Quaas 2, Reinhard Büttner 2
Đơn vị công tác
- Else-Kröner-Forschungskolleg, Tiến hóa Vô tính trong Ung thư, Bệnh viện Đại học Cologne, Cologne, Đức
- Viện Bệnh lý học, Bệnh viện Đại học Cologne, Cologne, Đức.
- DeePathology.ai, Raanana, Israel
- Khoa nghiên cứu Hệ gen học chuyển giao, Trung tâm Ung bướu Tích hợp Cologne-Bonn, Khoa Y, Đại học Cologne, Cologne, Đức
Sapo: Kỹ thuật học sâu, một thuật toán của trí tuệ nhân tạo bước đầu được ứng dụng và chứng minh cho tiềm năng hỗ trợ các nhà bệnh học chẩn đoán chính xác sự hiện diện của Helicobacter pylori trên sinh thiết dạ dày. Có thể phát hiện Helicobacter pylori trên các file ảnh lát cắt mô học nhuộm Giemsa và H&E thường quy.
Tóm tắt
Tổng quan: Helicobacter pylori, một loại vi khuẩn hình xoắn ốc kích thước 2 × 1 μm, là yếu tố nguy cơ phổ biến nhất của ung thư dạ dày trên toàn thế giới. Về mặt lâm sàng, bệnh nhân có biểu hiện các triệu chứng của viêm dạ dày thường sẽ được làm sinh thiết dạ dày. Việc đánh giá hình thái mô học đi kèm sẽ định hướng cho các quyết định điều trị, trong đó kháng sinh được sử dụng để tiệt trừ H. pylori. Có một cơ sở lý luận chắc chắn để đẩy nhanh quá trình phát hiện H. pylori trên các mẫu mô học bằng cách sử dụng các công nghệ mới, chẳng hạn như kỹ thuật học sâu (deep learning).
Phương pháp nghiên cứu: Chúng tôi thiết kế một thuật toán hỗ trợ quyết định (decision support algorithm) dựa trên kỹ thuật học sâu có thể được áp dụng cho các file ảnh của toàn bộ lát cắt mô học (whole slide image) thường quy của sinh thiết dạ dày. Cụ thể là, ta có thể phát hiện H. pylori dựa trên các file ảnh của toàn bộ lát cắt mô học nhuộm Giemsa và nhuộm H&E thường quy.
Kết quả: Với sự trợ giúp của thuật toán hỗ trợ quyết định, chúng tôi cho thấy độ nhạy tăng lên trong một nhóm nhỏ gồm 87 trường hợp được xét nghiệm bổ sung PCR và hóa mô miễn dịch để thiết lập “sự thật nền tảng” (ground truth) nhạy cảm với sự hiện diện của H. pylori. Đối với các tiêu bản nhuộm Giemsa, thuật toán hỗ trợ quyết định đạt được độ nhạy 100% so với 68,4% (chẩn đoán bằng kính hiển vi), cùng độ đặc hiệu chấp nhận được của thuật toán hỗ trợ quyết định là 66,2% so với 92,6% (chẩn đoán bằng kính hiển vi).
Kết luận: Chúng tôi cùng nhau cung cấp bằng chứng đầu tiên của thuật toán hỗ trợ quyết định, chứng minh đây là một lựa chọn sàng lọc nhạy với H. pylori có tiềm năng hỗ trợ các nhà bệnh học chẩn đoán chính xác sự hiện diện của H. pylori bằng sinh thiết dạ dày.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo; Mạng nơ-ron tích chập; Kỹ thuật học sâu; Phòng ngừa ung thư dạ dày; Helicobacter pylori; Sàng lọc.
PMID: 33308189
PMCID: PMC7731757
DOI: 10.1186/s12876-020-01494-7
Tag:
Helicobacter pylori
Kỹ thuật học sâu
Sinh thiết mô bệnh học
Thuật toán hỗ trợ quyết định
Ung thư dạ dày
Được trích dẫn: 6 bài báo
- Comparison of high and low-dose epinephrine & endoclip application in peptic ulcer bleeding: A case series analysis observational study.
- Machine Learning for Future Subtyping of the Tumor Microenvironment of Gastro-Esophageal Adenocarcinomas.
- Shifting Gears in Precision Oncology-Challenges and Opportunities of Integrative Data Analysis.
- Role of artificial intelligence in multidisciplinary imaging diagnosis of gastrointestinal diseases.
- State of machine and deep learning in histopathological applications in digestive diseases.
- Data driven precision medicine: who is the driver?
Tài liệu tham khảo
- Murdoch TB, Detsky AS. The inevitable application of big data to health care. JAMA. 2013;309(13):1351. doi: 10.1001/jama.2013.393. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
- Solnick JV, O’Rrourke J, Lee A, et al. An uncultured gastric spiral organism is a newly identified Helicobacter in humans. J Infect Dis. 1993;168(2):379–385. doi: 10.1093/infdis/168.2.379. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
- Weiss SM, Kulikowski CA, Amarel S, et al. A model-based method for computer-aided medical decision-making. Artif Intell. 1978;11(1–2):145–172. doi: 10.1016/0004-3702(78)90015-2. [CrossRef] [Google Scholar]
- IARC Working Group Schistosomes, liver flukes and Helicobacter pylori. IARC working group on the evaluation of carcinogenic risks to humans. Lyon, 7–14 June 1994. IARC Monogr Eval Carcinog Risks Hum. 1994;61:1–241. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- Parsonnet J, Friedman GD, Vandersteen DP, et al. Helicobacter pylori infection and the risk of gastric carcinoma. N Engl J Med. 1991;325(16):1127–1131. doi: 10.1056/NEJM199110173251603. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
- Forman D, Newell DG, Fullerton F, et al. Association between infection with Helicobacter pylori and risk of gastric cancer: evidence from a prospective investigation. BMJ (Clin Res Ed) 1991;302(6788):1302–1305. doi: 10.1136/bmj.302.6788.1302. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
- Nomura A, Stemmermann GN, Chyou PH, et al. Helicobacter pylori infection and gastric carcinoma among Japanese Americans in Hawaii. N Engl J Med. 1991;325(16):1132–1136. doi: 10.1056/NEJM199110173251604. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
- Ford AC, Forman D, Hunt R, et al. Helicobacter pylori eradication for the prevention of gastric neoplasia. Cochrane Database Syst Rev. 2015;7:CD005583. doi: 10.1002/14651858.CD005583.pub2. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
- Take S, Mizuno M, Ishiki K, et al. The effect of eradicating Helicobacter pylori on the development of gastric cancer in patients with peptic ulcer disease. Am J Gastroenterol. 2005;100(5):1037–1042. doi: 10.1111/j.1572-0241.2005.41384.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
- Wu C, Kuo KN, Wu M, et al. Early Helicobacter pylori eradication decreases risk of gastric cancer in patients with peptic ulcer disease. Gastroenterology. 2009;137(5):1641–1648.e2. doi: 10.1053/j.gastro.2009.07.060. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Để đọc chi tiết tài liệu tham khảo của nghiên cứu này, vui lòng truy cập tại đây.
Nguồn tra cứu: Theo bmcgastroenterol.biomedcentral.com