Geautomatiseerde foto-evaluatie bepaalt gloednieuw subtype van invaliderende longaandoening

Geautomatiseerde beeldanalyse identificeert nieuw subtype van slopende longziekte

Wetenschappers van de UCL hebben daadwerkelijk gebruik gemaakt van computergebaseerde beeldvormingsevaluatie om gloednieuwe patronen van longschade te herkennen bij mensen met idiopathische longfibrose (IPF), wat het eerste bewijs biedt van een voorheen ongeïdentificeerd en ook levensbeperkend subtype van de longaandoening.

IPF is een probleem waarbij markeringscellen of fibrose zich ophopen in de longen, waardoor ze dik en ook moeilijk worden. Het treft wereldwijd ongeveer 3 miljoen personen (ongeveer 32,500 personen in het VK), waarbij de getroffenen normaal gesproken tussen de 50 en 70 jaar oud zijn, en heeft ook een levensduur van 3 tot 5 jaar.

In deze onderzoeksstudie, uitgebracht in ECKlinischeGeneeskunde, hebben wetenschappers van het Center for Medical Image Computing (CMIC) aan de UCL een formule voor digitale beeldanalyse ontwikkeld, deels gebaseerd op diepgaande kennis, om te zien of longen die door IPF worden beïnvloed, ook littekenpatronen kunnen hebben die specifiek zijn voor een meer significante, maar veel minder goed gedocumenteerde longaandoening genaamd pleuroparenchymale fibroelastose (PPFE). Het wordt niet met zekerheid herkend waardoor IPF of PPFE ontstaat.

Hoofdschrijver Dr. Joe Jacob (UCL Division of Medicine) verklaarde de onderzoeksstudie: "Idiopathische longfibrose is een ziekte die de longen doet krimpen en wordt geassocieerd met een levensverwachting die vergelijkbaar is met veel kankers.

“Artsen hebben lang geloofd dat er subgroepen of endotypes van IPF zijn die unieke praktische of pathobiologische conditiesystemen hebben die het probleem veel dodelijker maken.

"Het identificeren van IPF-endotypes kan een zekere mate van gepersonaliseerd patiëntenbeheer mogelijk maken."

In dit onderzoek maakten wetenschappers gebruik van IPF CT-controles van 2 bevolkingsgroepen van ongeveer 145 personen. Een radioloog werd gevraagd om degenen te herkennen die bovendien daadwerkelijk PPFE hadden en stelde ook aanzienlijke PPFE vast in 31 van de 287 (of 11%) gevallen.

De onderzoeksgroep gebruikte daarna een digitaal beeldapparaat, gemaakt door dr. Eyjolfur Gudmundsson van CMIC, UCL om PPFE te herkennen op een deel van scans van de bevolking. De formule werd bijgevolg individueel beoordeeld op scans in beide cliëntpopulaties en eindigde ook dat 87 van de 287 scans (of 30%) wetenschappelijk vitale PPFE hadden, een drievoudige stijging ten opzichte van de analyse van de radioloog.

De schrijvers beweren dat de aanzienlijke variëteiten van IPF-clientscans, die bovendien PPFE hadden, onthullen dat dit een functie, kwaliteit is van een IPF-conditiesubgroep/endotype.

Dr. Jacob beweerde: “Met behulp van dit geautomatiseerde hulpmiddel hebben we het eerste endotype in IPF geïdentificeerd dat voorkomt bij ongeveer 30% van de IPF-patiënten.

"De vastgestelde PPFE heeft een nadelige invloed op de overleving en blijkt ook plaats te vinden en ook anders te verlopen dan de fibrose in de longen van de mensen."

Het onderzoeksteam heeft ook retrospectief de IPF-beelden met PPFE vergeleken met patiëntendossiers, en concludeerde dat de aanwezigheid van PPFE geassocieerd is met snellere klinische verslechtering en eerder overlijden bij IPF-patiënten.

Dr. Jacob voegde toe: “Onze onderzoeksstudie beveelt aan dat PPFE een voorheen ondergerapporteerde aandoeningsprocedure is die anders gebeurt dan longfibrose, maar die verband houdt met een verhoogd risico op overlijden bij IPF.

"Ons computeralgoritme identificeert patiënten met het PPFE-endotype van IPF, wat de selectie van patiënten in IPF-geneesmiddelenonderzoeken en klinische behandeling van ziekten kan informeren. Ons algoritme zou de verslechtering van PPFE in de loop van de tijd moeten kunnen meten bij patiënten met IPF.”.