Unter praktizierenden Pathologen und in der pathologischen Forschung ist seit langem bekannt, dass die Brustkrebsdiagnose mit vielen Herausforderungen verbunden ist, einschließlich mühsamer manueller Prozesse und diagnostischer Subjektivität. In den letzten Jahren ist die künstliche Intelligenz (KI) auf den Markt gekommen, um diese Herausforderungen zu lösen. Doch nicht jede Pathologie-KI ist gleich. Auf dem Digital Pathology & AI Congress in New York City in diesem Monat erläuterte Dr. David Klimstra, Gründer und Chief Medical Officer von Paige, die wichtigsten Merkmale, die KI laborsicher machen, und warum Paige einzigartig positioniert ist, um Pathologen bei der Bewältigung der Schwierigkeiten bei der Brustkrebsdiagnose zu unterstützen.
Zunächst erklärte Dr. Klimstra, dass einer der Schlüsselfaktoren, der Paige von anderen abhebt und unsere KI für die Klinik tauglich macht, unser innovativer Ansatz bei der Modellbildung ist. Wir nutzen Multiple Instance Learning (MIL), eine fortschrittliche Technik, die nur minimale Überwachung erfordert und es uns daher ermöglicht, das Modell auf extrem großen Datensätzen zu trainieren. In unserem Fall stammen die Daten vom Memorial Sloan Kettering Cancer Center, dessen weltweit führende Pathologen den Goldstandard für die Diagnose setzen, der dann als Paiges Basiswahrheit verwendet wird. Wichtig ist, dass die Daten von über 200 Einrichtungen weltweit gesammelt wurden, um sicherzustellen, dass sie nicht nur für ein breites Spektrum von Patientenszenarien repräsentativ sind, sondern auch für ein breites Spektrum von Laborvorbereitungstechniken, einschließlich Färbungsunterschieden und anderen präanalytischen Variationen. Auf diese Weise kann Paige Anwendungen erstellen, die in jedem Labor genaue Ergebnisse liefern, ohne dass eine Abstimmung vor Ort erforderlich ist.
Für die Brustkrebsdiagnose ist eine solche Verallgemeinerbarkeit wichtig, um eine der größten Herausforderungen zu bewältigen: die Subjektivität bei der Klassifizierung. Laut einer Studie aus dem Jahr 2015 lag die Übereinstimmung der Pathologen bei der Diagnose und Klassifizierung von Brustkrebs insgesamt bei nur 75 % und bei Subtypen wie DCIS und Atypien sogar noch darunter. 1 Paige Breast Neoplasm ist unsere Anwendung, die Pathologen bei der automatischen Identifizierung und Klassifizierung von invasiver Hyperplasie bis hin zu invasivem Karzinom mit außergewöhnlicher Empfindlichkeit und Spezifität unterstützt. Paige Breast Neoplasm ermöglicht es Pathologen, diagnostische Inkonsistenzen zu reduzieren und gleichzeitig die Diagnosesicherheit zu erhöhen, um sicherzustellen, dass die Patientin die genaueste Diagnose erhält.
Das Gleiche gilt für unsere KI-Anwendung zur Erkennung von Lymphknotenmetastasen, Paige Breast Lymph Node. Dieser diagnostische Schritt ist bekanntermaßen eine Herausforderung, insbesondere für Allgemeinpathologen; in einer Studie wurde bei bis zu 24 % der Patientinnen der N-Status bei der Überprüfung durch Brustexperten hochgestuft.2 Da Paige Breast Lymph Node robuste diagnostische Trainingsdaten nach dem Goldstandard verwendet, sind wir in der Lage, selbst kleine Mikrometerknoten mit hoher Empfindlichkeit zu erkennen – und zwar in jedem Labor. Auf diese Weise kann es die Kluft zwischen spezialisierten und generalistischen Pathologen überbrücken, die Subjektivität minimieren und jeden Pathologen in die Lage versetzen, den N-Status sicher zu bestimmen.
Als nächstes wies Dr. Klimstra auf ein weiteres einzigartiges Unterscheidungsmerkmal der KI-Anwendungen von Paige hin, nämlich unser Engagement für die Benutzerfreundlichkeit der Pathologen. Gegenwärtig ist die Mitosenzählung, die einen entscheidenden Schritt in der Diagnose darstellt, eine Herausforderung, die zum großen Teil auf die Einschränkungen der traditionellen Pathologie zurückzuführen ist. Bei einem Mikroskop reicht die geringere Leistung, die erforderlich ist, um eine Konzentration von Mitosen – auch als Hotspot bezeichnet – zu sehen, nicht aus, um die Mitosen selbst zu erkennen. Stattdessen neigen die Pathologen dazu, eine Mitose zu identifizieren und von dort aus zu zählen. Paige hat eine Visualisierung entwickelt, die es Pathologen ermöglicht, einen Hotspot schnell zu identifizieren und gleichzeitig die einzelnen Mitosen zu sehen, sowie ein Rasterwerkzeug, das das Zählen dieser einzelnen Mitosen vereinfacht. Paige Breast Mitosis bietet auch eine automatische Mitoseeinstufung sowohl innerhalb des Hotspots als auch für das gesamte Präparat, was die Mühsal des manuellen Zählens erheblich verringern kann. Indem Paige diese Funktionen in die Hände der Pathologen legt, schafft Paige nahtlose Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz und des Vertrauens und ermöglicht es den Pathologen, ihre Arbeitsabläufe an ihre bevorzugte Arbeitsweise anzupassen.
Dr. Klimstra fügte hinzu, dass es sich bei der Mitosenzählung wie bei den anderen Elementen der Diagnose um einen besonders subjektiven Bereich handelt. Die Hotspot-Visualisierung von Paige und andere Zählfunktionen erleichtern die Einbeziehung von KI-Erkenntnissen in die Diagnose, aber die endgültige Entscheidung trifft immer der Pathologe. Dieses Instrument ist lediglich ein Hilfsmittel, genau wie die Immunhistochemie (IHC) oder jedes andere analoge diagnostische Hilfsmittel.
Neben den KI-Anwendungen selbst erklärte Dr. Klimstra auch, dass die Offenheit der Paige-Plattform ihren Wert für Pathologen und die von ihnen betreuten Patienten weiter steigert. Die herstellerneutrale Paige-Plattform ermöglicht die nahtlose Integration in Laborinformationssysteme und erleichtert den Zugang zu wichtigen KI-Tools von Drittanbietern wie Mindpeak. Ohne eine offene Plattform müsste dies in einem anderen Viewer erfolgen, was nicht nur umständlich ist, sondern auch Verwirrung stiften und die Patientensicherheit gefährden könnte, wenn versehentlich mehrere Patienten gleichzeitig betrachtet werden. Mit Paiges vollständig integriertem Zugriff auf Mindpeaks automatisierte Identifizierung und Quantifizierung wichtiger Biomarker wie Ki-67 und HER2 können Pathologen ihre Arbeitsabläufe optimieren, die Effizienz steigern und die Subjektivität verringern.
Und schließlich ermöglicht Paiges Engagement für Innovationen den Pathologen, sich an die sich ändernden Patientenbedürfnisse anzupassen, wie z. B. bei der HER2-Bestimmung. In der Vergangenheit mussten Pathologen die Patienten lediglich als HER2-amplifiziert oder nicht-amplifiziert klassifizieren, weshalb alle auf dem Markt befindlichen Assays auf diese binäre Klassifizierung abgestimmt waren. Jetzt ist es wichtig, bei der HER2-Diagnose genauer zu werden, insbesondere im Hinblick auf HER2-niedrig oder wirklich HER2-negativ. Paige hat einen völlig neuen Ansatz für die HER2-Identifizierung gewählt, bei dem H&E zur Identifizierung von Brustkrebspatientinnen eingesetzt wird, deren Tumoren keine Anzeichen für eine HER2-Expression aufweisen. Diese neuartige Anwendung mit der Bezeichnung HER2Complete™ BETA ist als Ergänzung zu den herkömmlichen HER2-Testmethoden gedacht. HER2Complete BETA hilft bei der Aufdeckung von Untergruppen der HER2-Expression innerhalb von IHC-0-Fällen und liefert den Ärzten zusätzliche Informationen, die sie bei ihren Behandlungsentscheidungen unterstützen können.
Letztendlich trägt jedes von Paiges Unterscheidungsmerkmalen zum wichtigsten Merkmal jeder klinischen KI bei: Sicherheit. Durch die Entwicklung von robusten, präzisen Werkzeugen, die in der Praxis einfach zu verwenden sind, und durch die Entwicklung neuer Ansätze für aktuelle Herausforderungen bietet Paige eine klinikreife Lösung, die Pathologen in die Lage versetzt, sichere Entscheidungen zu treffen und die bestmöglichen Ergebnisse für ihre Patienten zu gewährleisten.
Wenn Sie mehr über die Paige Breast Suite erfahren möchten, fordern Sie eine Testversion an.
—
Referenzen
1ElmoreJG, Longton GM, Carney PA, et al. Diagnostische Konkordanz zwischen Pathologen, die Brustbiopsieproben interpretieren. JAMA. 2015;313(11):1122–1132. doi:10.1001/jama.2015.1405
2VestjensJHMJ, Pepels MJ, de Boer M, et al. Relevante Auswirkungen der zentralen pathologischen Untersuchung auf die Nodaleinstufung bei einzelnen Brustkrebspatientinnen Ann Oncol. 2012;23(10):2561-2566. doi:10.1093/annonc/mds072
*In der Europäischen Union und im Vereinigten Königreich sind die Paige Breast Suite AI-Anwendungen für den klinischen Einsatz mit Leica Aperio AT2 und GT450 Scannern CE-IVD und UKCA-gekennzeichnet. In den Vereinigten Staaten und dort, wo die Verwendung zu Forschungszwecken erlaubt ist, dürfen die Anwendungen der Paige Breast Suite nur zu Forschungszwecken und nicht für diagnostische Verfahren verwendet werden.
**HER2Complete BETA™ ist zur Produktevaluierung freigegeben und steht derzeit nicht zum Kauf zur Verfügung.
