胃がん病原体の診断における内視鏡画像解析への人工知能の応用

Scientific Reports volume 13、記事番号: 13380 (2023) この記事を引用

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ヘリコバクター ピロリ (H. ピロリ) 感染は、慢性胃炎、胃潰瘍、十二指腸潰瘍、胃がんの主な原因です。 臨床現場では、消化器科医による内視鏡画像の印象によるヘリコバクター・ピロリ感染の診断は不正確であり、消化器疾患の管理には使用できません。 この研究の目的は、内視鏡画像の前処理と機械学習手法により、ヘリコバクター ピロリ感染を診断するための人工知能分類システムを開発することでした。 人工知能分類システムの導出と検証のために、安南病院で迅速ウレアーゼ検査によりピロリ菌の状態が確認された内視鏡検査を受けた 302 人の患者から胃体部と胃洞の内視鏡画像が取得されました。 ピロリ菌の状態は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) および同時空間チャネル スクイーズおよび励起 (scSE) ネットワークによって、胃画像の深層学習用のさまざまな分類モデルと組み合わせて、陽性または陰性として解釈されました。 同じ患者の体部画像と前庭部画像の両方に対する scSE-CatBoost 分類モデルによるヘリコバクター ピロリの状態の包括的な評価では、精度 0.90、感度 1.00、特異度 0.81、陽性的中率 0.82、陰性的中率 1.00、および曲線下面積は 0.88 です。 このデータは、胃内視鏡画像に対する scSE-CatBoost 深層学習を使用した人工知能分類モデルが、ピロリ菌の状態を良好なパフォーマンスで識別でき、臨床現場でのヘリコバクター ピロリ感染の調査や診断に役立つことを示唆しています。

ヘリコバクター ピロリ (H. pylori) は胃の上皮内層に感染し、慢性胃炎、消化性潰瘍、胃がんの主な原因となります1。 ピロリ菌の除菌は、消化性潰瘍疾患を治療するための標準治療法となっています1。 胃腺癌の発生率が高い地域では、胃癌の発生を防ぐためにピロリ菌の除菌が推奨されています2。

ピロリ菌感染を検出するために、さまざまなレベルの感度と特異性を備えた侵襲的または非侵襲的技術を利用したいくつかの診断方法が開発されています。 迅速ウレアーゼ検査、組織学、培養などの侵襲的方法では、胃組織の生検による内視鏡検査が必要です3。 迅速ウレアーゼ検査は、ピロリ菌によるウレアーゼ酵素の生成に基づいています。 腸上皮化生患者や消化性潰瘍出血患者では、検査の感度が大幅に低くなります4、5、6。 さらに、プロトンポンプ阻害剤、抗生物質、ビスマス化合物による治療も偽陰性の結果につながる可能性があります。これらの薬剤はヘリコバクター ピロリ 3 によるウレアーゼの産生を妨げる可能性があるためです。 さらに、口腔または胃にいる肺炎桿菌、黄色ブドウ球菌、プロテウス ミラビリス、エンテロバクター クロアカエ、シトロバクター フロインディなどのいくつかの微生物もウレアーゼ活性を示し、偽陽性の結果をもたらす可能性があります6。 組織学検査は迅速ウレアーゼ検査よりも高価です。 組織学的検査の診断精度には、収集された生検材料の数と位置、病理学者の経験、染色技術、PPI または抗生物質の使用、他の細菌種の存在など、多くの要因が影響しますが、構造的にはヘリコバクターと類似しています 7。 。

いくつかの研究は、従来の白色光内視鏡によるヘリコバクター・ピロリ感染の判断は、びまん性の発赤、凹凸の肥大、または厚く白っぽい粘液の存在に基づいて行われる可能性があることを実証しています8。 しかし、内視鏡画像を用いた消化器内科医の印象による診断は不正確であり、臨床現場での消化器疾患の管理には使用できません8。