中国团队开发新型早筛方案，以检测早期食管鳞状细胞癌

2022-07-04

早筛网讯：近日，由来自东南大学、南京福怡科技发展股份有限公司、东南大学附属中大医院、苏州大学附属第一医院组成的中国研究团队在《Wiley Online Library》上发表研究，为检测和筛查早期食管鳞状细胞癌（ESCC）和高级别上皮内瘤变（HGIN） 提供了一种新的细胞学方法。


研究文章名为“Artificial intelligence assisted cytological detection for early esophageal squamous epithelial lesions by using low-grade squamous intraepithelial lesion as diagnostic threshold”。



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大规模内窥镜筛查成本高昂

亟需细胞学检测评估新方案


食管鳞状细胞癌（ESCC）是导致癌症死亡的主要原因之一，全球食管鳞状细胞癌的发病率呈上升趋势。不过，虽然早期ESCC和HGIN的大规模内镜筛查已在中国进行了数十年，但由于大规模内窥镜筛查成本高昂，不仅医疗资源消耗大，百姓也有一定的经济负担。因此，细胞学检测病变的前置筛查引起了人们的关注。然而，由于该技术还尚未成熟，并未广泛实施。其中一个很重要的原因就是缺乏评估细胞学样本的新方法。


早期ESCC和HGIN的人工诊断始终以细胞学家手动扫描整个载玻片的方式进行。不仅工作量巨大，在评估基于人群的筛查中所有可用载玻片方面也存在着一些关键问题亟需解决，包括检测非典型鳞状细胞（ASC）异常的诊断阈值、通过人工评估难以对ASC进行分类、细胞学诊断评估过于依赖研究人员的经验。

因此，开发出一种高诊断效率和高精度的新型方法成为了一种迫切需求。



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AI辅助诊断 VS 人工诊断

更高的准确性、灵敏度和NPV


为了比较AI辅助诊断和人工诊断食管病变，实验分别选择了127、28、14和24名早期 ESCC、HGIN、LGIN（低级别上皮内瘤变）和 REE（反流性糜烂性食管炎） 患者的载玻片进行人工诊断和 AI 辅助诊断。

通过AI辅助诊断和人工诊断分别正确识别出食管早期病变154例和106例（图1）。在检测早期 ESCC 和 HGIN中，与人工诊断相比，AI辅助诊断显示出更高的诊断准确性、更高的灵敏度、和更高NPV ，特异性则没有显着差异（图2）。


  • 图1

  • 备注：（ASC，非典型鳞状细胞；ESCC，食管鳞状细胞癌；HGIN，高级别上皮内瘤变；HSIL，高级别鳞状上皮内病变；LGIN，低级别上皮内瘤变；LSIL，低级别鳞状上皮内病变；NILM，非上皮内恶性肿瘤；REE，反流糜烂性食管炎；SCC，鳞状细胞癌。）

图2


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建立新型诊断阈值

验证社区大规模筛查可行性


多年来，ASC一直被用作人工细胞学诊断中检测早期食管鳞状细胞病变的诊断阈值，但由于在临床上的效果不佳，ASC不是癌性病变细胞学检测的良好诊断阈值。因此，研究人员选择将LSIL作为诊断阈值，并将其与ASC进行了对比。


基于上述的AI诊断效果，研究人员进行了大规模人群筛查，在2019年至2020年前后，研究人员从南京市10个社区招募了2117名参与者（年龄≥40岁），他们被纳入早期 ESCC 和 HGIN 的细胞学和内镜筛查实验中。


筛查结果显示，NILM、ASC、LSIL、HSIL 和 SCC 分别出现的例数为1845、193、57、20 和2。使用LSIL作为辅助诊断阈值的异常细胞参与者比例显着低于使用ASC (3.73%, [79/2117] vs 12.84% [272/2117], p   = 1.59 × 10 -58 )。根据内镜和组织病理学结果，有1969、88、24、23 和 13 名参与者分别被诊断为阴性、REE、LGIN、HGIN 和早期 ESCC（图3）。


图3

于是，将 AI 辅助诊断阈值从ASC或以上水平更改为LSIL或以上水平，细胞学和内镜检查的一致性得到改善；特异性和PPV也得到增强；灵敏度和NPV则没有显着差异（图4）。这项结果证明了在早期ESCC和HGIN的细胞学检测中将LSIL作为诊断阈值是可行的 ，同时也验证了该方法用于大规模社区筛查的可行性。


图4




总的来讲，这个研究通过使用人工智能辅助诊断系统，能够自动检测食管鳞状细胞病变，并且通过实验验证了其检测效率。同时，研究使用了新的诊断阈值比与传统的诊断阈值进行比较，为大规模筛查早期 ESCC 和 HGIN 提供了一种新的筛查方案。


参考文献

【1】Yao, B, Feng, Y, Zhao, K, et al. Artificial intelligence assisted cytological detection for early esophageal squamous epithelial lesions by using low-grade squamous intraepithelial lesion as diagnostic threshold. Cancer Med. 2022; 00: 1- 9. doi: 10.1002/cam4.4984


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