《Technical Innovations & Patient Support in Radiation Oncology》：Preoperative Prediction of Subtype and Artificial Intelligence-Driven Endomicroscopy Detection of Advanced Neoplasia in IPMNs
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非胃型分支 duct管内乳头状黏液瘤（BD-IPMN）预测及AI辅助诊断研究。通过三阶段分析发现：病理学家对亚型分类存在中度观察者间变异（k=0.52），需结合免疫组化共识评审；临床预测因素包括Kyoto高危险标志（aOR=11.56）、单中心病变（aOR=8.35）和低BMI（aOR=1.37）；nCLE-AI算法在非胃型中特异性达100%，显著优于胃型（44%），准确率87% vs 53%。
Bryn D Koehler|Wei Chen|Ashwini K Esnakula|Wendy L Frankel|Ahmed Abdelbaki|Stacey Culp|Ziwei Li|Wei-Lun Chao|Phil A Hart|Timothy M Pawlik|Zarine K Shah|Somashekar G Krishna
美国俄亥俄州哥伦布市俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心内科
摘要
背景与目的
非胃型分支导管（BD）导管内乳头状黏液性肿瘤（IPMN）与高级别异型增生/浸润性腺癌（HGD/IC）及疾病进展相关。本研究评估了术前预测胃型与非胃型BD-IPMN亚型的方法，并评估了一种基于针头的共聚焦激光内镜引导的人工智能算法（nCLE-AI）在检测病理学家重新分类的BD-IPMN中的HGD/IC方面的效果。
方法
研究对象为2015-2024年间接受切除手术的BD-IPMN患者。**第一阶段**：通过盲法病理学评估对病变进行亚型及异型增生级别的重新分类，对结果不一致的病例进行MUC免疫染色和共识审查。**第二阶段**：利用重新分类的病理数据，分析术前临床和形态学特征以预测BD-IPMN亚型。**第三阶段**：使用术前内镜视频评估nCLE-AI在重新分类的胃型和非胃型BD-IPMN中检测HGD/IC的表现。
结果
在63例切除的BD-IPMN（平均直径=35.0±10.1毫米）中，38%被归类为HGD/IC。**第一阶段**：病理学家在亚型分类上的观察者间一致性为中等（k=0.52；95%CI：0.27-0.77）。**第二阶段**：多变量分析显示，京都高风险特征（aOR=11.568，p=0.007）、单发病变（aOR=8.354，p=0.041）以及较低的BMI（aOR=1.37，p=0.04）可预测非胃型亚型。**第三阶段**：nCLE-AI算法在检测非胃型和胃型BD-IPMN中的HGD/IC时显示出相似的敏感性（83% vs 82%，p=0.92），但在非胃型亚型中特异性（100% vs 44%，p=0.06）和准确性（87% vs 53%，p<0.02）显著更高。
结论
病理学家在BD-IPMN亚型分类上的中等程度变异性表明，在复杂病例中需要免疫组化和共识审查。术前临床变量可以预测与非胃型亚型相关、预后较差的情况。nCLE-AI在检测非胃型BD-IPMN中的HGD/IC方面表现更优，尤其是在风险较高的情况下，准确的风险分层尤为重要。
引言
横断面成像技术的广泛应用提高了胰腺囊性病变（PCL）的检出率，其中分支导管（BD）导管内乳头状黏液性肿瘤（IPMN）是最常见的肿瘤类型。优化临床结果需要准确评估恶性转化的风险，以避免不必要的手术，并确保早期发现高级别异型增生或浸润性腺癌（HGD/IC）。尽管包括2024年京都指南在内的风险分层方法有所改进，但目前的方法仍无法准确检测IPMN中的HGD/IC，这常常导致BD-IPMN的过度治疗。
BD-IPMN分为三种组织学亚型：胃型、肠型和胰胆型，每种亚型具有不同的黏蛋白表达特征。胃型BD-IPMN类似于胃窦上皮；肠型亚型具有特征性的肠上皮形成的绒毛状乳头；而胰胆型则表现为复杂的蕨类植物状乳头。胃型BD-IPMN通常表现为低级别病变，而非胃型亚型（肠型和胰胆型）与更高的HGD/IC风险、疾病进展、复发及异时性IPMN风险相关。
欧洲胃肠内镜学会（ESGE）推荐专家中心使用EUS引导的针头基共聚焦激光内镜（EUS-nCLE）进行实时观察囊壁上皮。我们已证明EUS-nCLE是区分PCL的有效工具。在此基础上，我们通过优化模型开发了一种基于nCLE成像的人工智能（AI）算法（nCLE-AI），该算法通过自动识别高价值诊断片段并利用乳头特征来检测BD-IPMN中的HGD/IC，从而提高了nCLE的临床实用性，并显著减少了人工解读的工作量。最近的研究表明，nCLE-AI在检测HGD/IC方面具有更高的准确性，同时消除了观察者间的差异。
研究设计
研究方法详见图1。研究对象来自两项在单一学术中心进行EUS-nCLE评估的前瞻性临床试验：(i) INDEX（n=144；2015-2018；NCT02516488）；(ii) CLIMB（n=278；2018-2023；NCT03492151）。研究获得了伦理委员会的批准（IRB #2024C0022），并获得了所有参与者或其法定监护人的知情同意。导管内上皮样乳头状肿瘤现在被视为独立病变类型，因此被排除在研究之外。
病理学分类及异型增生程度
基线特征
在63名经组织学确认为BD-IPMN的患者中（59%男性，41%女性），平均年龄为68.7±8.2岁。主要BD-IPMN的平均直径为35.0±10.1毫米，其中24例（38%）被归类为HGD/IC，其中8例伴有浸润性癌。根据手术病理学结果，52.4%的囊肿与主胰管扩张相关。约四分之一（n=14，22%）符合至少一项京都2024年高风险特征，95.2%（n=60）...
讨论
本研究是首批探讨BD-IPMN亚型术前临床预测因素并评估nCLE-AI在检测这些亚型中HGD/IC准确性的研究之一。虽然研究首先通过重新评估和亚型分类建立了病理学金标准，但随后评估了临床预测因素和nCLE-AI，获得了关于BD-IPMN评估的三个关键发现。
具体作者贡献
研究概念和设计：SGK、WC、AKE、W-L C、SC
手稿撰写：BDK、SGK、SC、WC
统计分析：SC
机器学习和人工智能分析：ZL、W-L C
患者数据生成：SGK、AA、WC、AKE
胃肠病理学家：WC、AKE、WLF
手稿最终修订：所有作者
数据解读及手稿最终批准：所有作者
利益冲突声明
SGK获得了来自法国Mauna Kea Technologies和美国Taewoong Medical的研究资助（研究者发起的研究）。其他作者均无需要报告的利益冲突。
