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Os pesquisadores propor um método não invasor novo distinguir nódulos do tiróide do cancro

Uma protuberância na glândula de tiróide é chamada um nódulo do tiróide, e 5-10% de todos os nódulos do tiróide são diagnosticados como o cancro de tiróide. O cancro de tiróide tem um bom prognóstico, uma taxa de sobrevivência alta, e uma baixa taxa do retorno, assim que o diagnóstico adiantado e o tratamento são cruciais. Recentemente, uma equipa de investigação comum em Coreia props um método não invasor novo distinguir nódulos do tiróide do cancro combinando photoacoustic (PA) e da tecnologia da imagem do ultra-som com a inteligência artificial.

A equipa de investigação comum - compor do professor Chulhong Kim e do Dr. Byullee Parque do departamento de POSTECH da engenharia elétrica, do departamento da engenharia da convergência a TI e do departamento da engenharia mecânica, do professor Dong-Junho Lim e do professor Jeonghoon Ha do hospital de Seoul St Mary da universidade católica de Coreia, e do professor Jeesu Kim da universidade nacional de Pusan - conduziu uma pesquisa para adquirir imagens do PA dos pacientes com os nódulos malignos e benignos e analisou-os com inteligência artificial. No reconhecimento de seu significado, os resultados deste estudo foram publicados na investigação do cancro.

Actualmente, o diagnóstico de um nódulo do tiróide é executado usando uma biópsia da aspiração da fino-agulha (FNAB) usando uma imagem do ultra-som. Mas aproximadamente 20% de FNABs são impreciso que conduz às biópsias repetitivas e desnecessárias.

Para superar este problema, a equipa de investigação comum explorou o uso da imagem lactente do PA obter um sinal ultra-sônico gerado pela luz. Quando a luz (laser) é irradiada no nódulo do tiróide do paciente, um sinal do ultra-som chamado um sinal do PA está gerado da glândula de tiróide e do nódulo. Adquirindo e processando este sinal, as imagens do PA da glândula e do nódulo são recolhidas. Neste tempo, se os sinais multispectral do PA são obtidos, a informação da saturação do oxigênio do nódulo da glândula de tiróide e do tiróide pode ser calculada.

Os pesquisadores centraram-se sobre o facto de que a saturação do oxigênio de nódulos malignos é mais baixa do que aquela de nódulos normais, e imagens adquiridas do PA dos pacientes com os nódulos malignos do tiróide (23 pacientes) e os aqueles com nódulos benignos (29 pacientes). Executando a imagem lactente in vivo multispectral do PA nos nódulos do tiróide do paciente, os pesquisadores calcularam os parâmetros múltiplos, incluindo o nível da saturação do oxigênio da hemoglobina na área do nódulo. Isto foi analisado usando técnicas de aprendizagem da máquina classifica a com sucesso e automaticamente se o nódulo do tiróide era maligno ou benigno. Na classificação inicial, a sensibilidade para classificar a malignidade como maligno era 78% e a especificidade para classificar benigno como benigno era 93%.

Os resultados da análise do PA obtidos por técnicas de aprendizagem da máquina na segunda análise foram combinados com os resultados do exame inicial baseado nas imagens do ultra-som usadas normalmente nos hospitais. Além disso, confirmou-se que os nódulos malignos do tiróide poderiam ser distinguidos com uma sensibilidade de 83% e uma especificidade de 93%.

Indo uma etapa mais, quando os pesquisadores mantiveram a sensibilidade em 100% na terceira análise, a especificidade alcançou 55%. Esta era aproximadamente três vezes mais altamente do que a especificidade de 17,3% (uma sensibilidade de 98%) do exame inicial de nódulos do tiróide usando o ultra-som convencional.

Em conseqüência, a probabilidade correctamente de diagnosticar nódulos benignos, não-malignos aumentou mais de três vezes, que mostra que o overdiagnosis e as biópsias desnecessárias e os testes repetidos podem dramàtica ser reduzidos, e para reduzir desse modo em custos médicos excessivos.

Este estudo é significativo que é o primeiro para adquirir imagens photoacoustic de nódulos do tiróide e para classificar nódulos malignos usando a aprendizagem de máquina. Além do que a minimização de biópsias desnecessárias em pacientes que sofre de cancro do tiróide, esta técnica pode igualmente ser aplicada a uma variedade de outros cancros, incluindo o cancro da mama.”

Professor Chulhong Kim, POSTECH

“O dispositivo ultra-sônico baseado na imagem lactente photoacoustic será útil eficazmente em diagnosticar o cancro de tiróide encontrado geralmente durante controles de saúde e em reduzir o número de biópsias,” professor explicado Dong-Junho Lim do hospital de Seoul St Mary. “Pode ser desenvolvido em um dispositivo médico que possa prontamente ser usado em pacientes do nódulo do tiróide.”

Esta pesquisa foi conduzida com o apoio da fundação de pesquisa nacional de Coreia, institutos de investigação chaves no centro de inovação do dispositivo médico das universidades (MDIC) do Ministério da Educação, da escola do apoio de inteligência artificial do ministério da ciência e da TIC, e do projecto BK21 QUATRO.

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.