עדכן רפואת שיניים - גיליון 179 מאי-יוני Israel Dental Update no.179 May-June 2022

.21 אבחון מבוסס היסטופתולוגיה של קרצינומת תאי קשקש בפה באמצעות למידה עמוקה

לדברי מחברי המאמר, סרטן הפה הינה מחלה קטלנית הקשורה למספר גורמי סיכון, כולל צריכת אלכוהול, עישון טבק, לעיסת IARC - International Agency , דיווחה הסוכנות הבינלאומית לחקר הסרטן ( 2020 אגוזי אריקה (לעיסת בטל קוויד) ועוד. בשנת מקרי מוות. בשל 177,757- מקרים חדשים של סרטן הפה ברחבי העולם, שהיו קשורים ל 377,713 ) על for Research on Cancer האבחון המאוחר והאפשרויות הטיפוליות המוגבלות במדינות מתפתחות, שיעורי ההישרדות משתנים ממדינות מפותחות למדינות מתפתחות. סרטן הפה הוא הגורם המוביל במקרי מוות הקשורים לסרטן בקרב גברים בהודו, ושכיחותו גבוהה בדרום מרכז אסיה אחוזים מהמתרפאים עם סרטן הפה מאובחנים עם 90 ובמלזיה, בשל הפופולריות של לעיסת אגוזי אריקה (בטל קוויד). בערך קרצינומה של תאי קשקש, שמקורה באפיתל רירית הפה. לחולי קרצינומה של תאי קשקש ישנם נגעים ברירית הבוקאלית, הלשון, השפה, החניכיים והחך. מכיוון שהתסמינים הראשוניים אינם בולטים והמחלה מתקדמת במהירות, הרי שקרצינומה של תאי קשקש בפה נחשבת ל"רוצח שקט" משום שלעיתים קרובות היא נותרת בלתי מזוהה עד לשלבים מאוחרים, כאשר הפרוגנוזה עלולה להיות גרועה יותר. ביופסיית רקמות הינה טכניקה המשמשת כאמת מידה לאבחון קרצינומה של תאי קשקש הפה. אחד מסימני ההיכר של המחלה הוא חדירת הגידול דרך הממברנה הבזאלית. מטרה במחקר הנוכחי שאפו החוקרים לפתח מודל למידה עמוקה וכן לאמן, לאמת ולבדוק את המודל באמצעות סט נתונים גדול של תמונות היסטופתולוגיה בצביעת המטוקסילין-אאוזין על מנת לאבחן במדויק את מצבי הקרצינומה של תאי קשקש הפה ללא כל התערבות אנושית. החוקרים שיערו כי מערכת של בינה מלאכותית יכולה להאיץ את האבחון, ולהפוך אותו למדויק יותר. לדברי המחברים, המחקר מקדם מספר תרומות קליניות. ראשית, רוב יישומי הבינה המלאכותית הינם מוגבלים על ידי הנתונים הזמינים, במיוחד בפתולוגיה של הפה. אי לכך, התמקדו החוקרים באיסוף המדגם הגדול ביותר האפשרי תוך פרק זמן ריאלי. שנית, ייחודו של המחקר הנוכחי הינו בכך שפתולוגים בכירים ופתולוגים זוטרים נכללו בניסויים לצורך אימות ידני. לבסוף, החוקרים מצאו כי שיטות הלמידה העמוקה השפיעו על הערכות האבחון של הפתולוגים הזוטרים ושל הבכירים בדרגות שונות. החוקרים פיתחו מודל למידה עמוקה בהתאמה אישית על מנת לסייע לפתולוגים באיתור מצבי קרצינומה של תאי קשקש של הפה מתמונות תמונות נכללו 100- תמונות נכללו בערכת ההדרכה ו 1,925 תמונות, מתוכן 2,025 היסטופתולוגיות. הם אספו וניתחו בסך הכל ,0.92 , ספציפיות של 0.98 בערכת הבדיקות. המודל הצליח להעריך באופן אוטומטי תמונות אלו ולהגיע לאבחנה עם רגישות של . באמצעות 0.951 - הממוצע ההרמוני בין דיוק לאחזור) של F ) F 1 , וציון 0.978 , ערך חיזוי שלילי של 0.924 ערך ניבוי חיובי של תמונות, בדקו החוקרים האם המודל יכול לשפר את הביצועים האבחוניים של פתולוגים זוטרים ובכירים. 100 תת-הקבוצה של דקות מהר יותר 6.26- החוקרים מצאו כי פתולוגים זוטרים הצליחו לשרטט את הקרצינומה של תאי קשקש הפה בתמונות אלו ב 0.9566- ל 0.9221- הממוצע שלהם השתפר מ F 1 בסיוע המודל, מאשר כאשר הם פועלים לבד. כאשר הקלינאים נעזרו במודל, ציון במקרה של פתולוגים בכירים. 0.9463- ל 0.9361- במקרה של פתולוגים זוטרים ומ מסקנות מסקנת מחברי המאמר הינה כי על פי הממצאים, למידה עמוקה עשויה לשפר את הדיוק והמהירות של אבחון של קרצינומה של תאי קשקש של הפה.

Yang SY, Li SH, Liu JL, et al. Histopathology- based diagnosis of oral squamous cell carcinoma using deep learning. J Dent Res 2022. doi:10.1177/ 00220345221089858

66