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I ricercatori propongono un nuovo metodo non invadente per distinguere i noduli della tiroide da cancro

Un massello nella ghiandola tiroide è chiamato un nodulo della tiroide e 5-10% di tutti i noduli della tiroide è diagnosticato come tumore della tiroide. Il tumore della tiroide ha una buona prognosi, un alto tasso di sopravvivenza e una tariffa bassa di ricorrenza, in modo dalla diagnosi precoce ed il trattamento sono cruciali. Recentemente, un gruppo di ricerca unito in Corea ha proposto un nuovo metodo non invadente per distinguere i noduli della tiroide da cancro combinandosi fotoacustica (PA) e dalla tecnologia di immagine di ultrasuono con l'intelligenza artificiale.

Il gruppo di ricerca unito - composto di professor Chulhong Kim e di Dott. Byullee Park del dipartimento di POSTECH di ingegneria elettrica, del dipartimento di assistenza tecnica di convergenza l'IT e del dipartimento di ingegneria meccanica, del professor Dong-Giugno Lim e del professor Jeonghoon Ha dell'ospedale di Seoul St Mary dell'università cattolica di Corea e del professor Jeesu Kim dell'università nazionale di Pusan - ha condotto una ricerca per acquistare le immagini di PA dai pazienti con i noduli maligni e benigni e li ha analizzati con intelligenza artificiale. Nel rispetto del loro significato, i risultati da questo studio sono stati pubblicati nella ricerca sul cancro.

Corrente, la diagnosi di un nodulo della tiroide è eseguita facendo uso di una biopsia di aspirazione del fine-ago di stampa (FNAB) facendo uso di un'immagine di ultrasuono. Ma circa 20% di FNABs sono inesatti che piombo alle biopsie ripetitive ed inutili.

Per superare questo problema, il gruppo di ricerca unito ha esplorato l'uso della rappresentazione di PA ottenere un segnale ultrasonico generato da indicatore luminoso. Quando l'indicatore luminoso (laser) è irradiato sul nodulo della tiroide del paziente, un segnale di ultrasuono chiamato un segnale di PA è generato dalla ghiandola tiroide e dal nodulo. Acquistando ed elaborando questo segnale, le immagini di PA sia della ghiandola che del nodulo sono raccolte. Attualmente, se i segnali multispettrali di PA sono ottenuti, le informazioni di saturazione dell'ossigeno del nodulo ghiandola tiroide e della tiroide possono essere calcolate.

I ricercatori hanno messo a fuoco sul fatto che la saturazione dell'ossigeno dei noduli maligni è più bassa di quella dei noduli normali e sulle immagini acquistate di PA dei pazienti con i noduli maligni della tiroide (23 pazienti) e quelli con i noduli benigni (29 pazienti). Eseguendo la rappresentazione in vivo multispettrale di PA sui noduli della tiroide del paziente, i ricercatori hanno calcolato i parametri multipli, compreso il livello di saturazione dell'ossigeno dell'emoglobina nell'area del nodulo. Ciò è stata analizzata facendo uso delle tecniche di apprendimento automatico a con successo ed automaticamente classifica se il nodulo della tiroide era maligno o benigno. Nella classificazione iniziale, la sensibilità per classificare la malignità come maligno era benigno 78% e la specificità per classificare per quanto benigno era 93%.

I risultati dell'analisi di PA ottenuti mediante tecniche di apprendimento automatico nella seconda analisi si sono combinati con i risultati dell'esame iniziale basato sulle immagini di ultrasuono utilizzate normalmente in ospedali. Di nuovo, è stato confermato che i noduli maligni della tiroide potrebbero essere distinti con una sensibilità di 83% e una specificità di 93%.

Andando un punto più avanti, quando i ricercatori hanno tenuto la sensibilità a 100% nella terza analisi, la specificità ha raggiunto 55%. Ciò era circa tre volte più superiore alla specificità di 17,3% (una sensibilità di 98%) dell'esame iniziale dei noduli della tiroide facendo uso dell'ultrasuono convenzionale.

Di conseguenza, la probabilità correttamente di diagnostica dei noduli benigni e benigni ha aumentato più di tre volte, che indica che il overdiagnosis e le biopsie inutili e le prove ripetute possono essere diminuiti drammaticamente e quindi ridurre gli eccessivi costi medici.

Questo studio è significativo in quanto è il primo per acquistare le immagini fotoacustiche dei noduli della tiroide e per classificare i noduli maligni facendo uso dell'apprendimento automatico. Oltre a minimizzare le biopsie inutili nei pazienti di tumore della tiroide, questa tecnica può anche applicarsi a vari altri cancri, compreso cancro al seno.„

Il professor Chulhong Kim, POSTECH

“L'unità ultrasonica basata sulla rappresentazione fotoacustica sarà utile efficacemente nella diagnostica del tumore della tiroide trovato comunemente durante i controlli di salubrità e nella diminuzione del numero delle biopsie,„ il professor spiegato Dong-Giugno Lim dell'ospedale di Seoul St Mary. “Può essere sviluppata in un apparecchio medico che può essere utilizzato prontamente sui pazienti del nodulo della tiroide.„

Questa ricerca è stata condotta con il supporto dalle fondamenta di ricerca nazionali della Corea, gli istituti di ricerca chiave nel centro di innovazione dell'apparecchio medico delle università (MDIC) del ministero della pubblica istruzione, della scuola post-laurea del supporto di intelligenza artificiale del Ministero di scienza e della TIC e del progetto BK21 QUATTRO.

Source:
Journal reference:

Kim, J., et al. (2021) Multiparametric Photoacoustic Analysis of Human Thyroid Cancers In Vivo. Cancer research. doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-20-3334.