các dấu ấn sinh học hiện tại và xu hướng áp dụng kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo trong thực hành tương lai với liệu pháp miễn dịch

HỘI THẢO GIẢI PHẪU BỆNH- TẾ BÀO HỌC VIỆT NAM_ HÀ NỘI, NGÀY 10-11 THÁNG 12 NĂM 2022 Các dấu ấn sinh học xu hướng áp dụng kỹ thuật số trí tuệ nhân tạo thực hành tương lai với liệu pháp miễn dịch BS Thái Anh Tú Khoa Giải phẫu bệnh Bệnh viện Ung bướu TP Hồ Chí Minh Sự phát triển GPB KTS Nội dung Ứng dụng thuật tốn phân tích dấu ấn sinh học phổ biến Xu hướng ứng dụng GPB KTS AI Sự phát triển GPB KTS Một số phần mềm thuật toán FDA phê duyệt Source: The 2021 landscape of FDA-approved artificial intelligence/machine learning-enabled medical devices: An analysis of the characteristics and intended use International Journal of Medical Informatics Volume 165, September 2022, 104828 Sự phát triển GPB KTS mở kỷ nguyên ứng dụng AI ▪ Phát triển máy quét tiêu (tốc độ quét, khả chất lượng hình ảnh) ▪ Nhu cầu cao chẩn đốn GPB (thơng tin chi tiết hơn; dấu ấn sinh học CDx, ) ▪ 2017, FDA phê duyệt cơng cụ phân tích tồn tiêu ▪ 2019, FDA phê duyệt thuật toán phân tích tồn tiêu ▪ 2021, FDA phê duyệt tích hợp thuật tốn trí tuệ nhân tạo vào chẩn đoán Source: An update on the validation of whole slide imaging systems following FDA approval of a system for a routine pathology diagnostic service in the United States 2017 https://doi.org/10.1080/10520295.2017.1355476 Một số phần mềm thuật toán GPB FDA phê duyệt ▪ Số lượng ứng dụng Giải phẩu bệnh hạn chế ▪ Các giải pháp tập trung thuật tốn phân tích dấu ấn sinh học phổ biến như: p-53, Ki-67, ER, PR, HER2, PD-L1 từ công ty Roche, Leica, Dako… Source: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-Enabled Medical Devices | FDA Ứng dụng thuật tốn phân tích dấu ấn sinh học phổ biến Digital Image Analysis (DIA) P53 ĐÁNH GIÁ ▪ Bình thường (WT) ▪ Bất thường (Mut) ➢ Biểu mức ➢ Không biểu ▪ KTS thuật toán hổ trợ, việc đánh giá dể dàng nhiều ▪ https://www.pathologyoutlines.com/topic/stainsp53.html Ki67 Digital Image Analysis (DIA) ▪ The human-in-the-loop: an evaluation of pathologists’ interaction with artificial intelligence in clinical practice ▪ (2021) Histopathology 79, 210–218 https://doi.org/10.1111/his.14356 ER/PR Digital Image Analysis (DIA) • ĐÁNH GIÁ (ASCO / CAP guideline) ➢ Tỷ lệ bắt màu nhân TB bướu (0 - 100%) ➢ - 100% Dương tính ➢ < 1% Âm tính ➢ - 10% Dương tính thấp ▪ Tránh Âm tính giả Dương tính giả ▪ Nội chứng: quan trọng ➢ KTS AI hổ trợ cho việc đánh giá ER/PR thuận lợi hơn? 10 Kết hợp xu hướng chẩn đoán song hành thuật toán tăng cường chẩn đốn xác NHU CẦU ÁP DỤNG ✓ Liệu pháp điều trị trúng đích, điều trị miễn dịch ✓ Dấu ấn sinh học chẩn đoán song hành (CDx) biện giải phức tạp ✓ Chẩn đốn xác, chi tiết ➢ Phát triển khoa học máy tính ➢ Thuật tốn AI ➢ FDA/CE công nhận 16 Nền tảng kỹ thuật số hóa giải phẫu bệnh AI Kết nối chuyên gia ngồi nước Tích hợp thuật tốn AI cho dấu ấn sinh học → giá trị y khoa cao Xu hướng mở rộng sử dụng rộng trãi tồn cầu Tích hợp vào hệ thống liệu Trực tuyến hỗ trợ định điều trị lâm sàng 17 Một số phần mềm cho thuật toán phân tích hình ảnh giới thiệu VN Thuật toán xác định biểu PD-L1 cho liệu pháp điều trị miễn dịch 19 Thách thức phân tích dấu ấn sinh học PD-L1 ▪ PD-L1, dấu ấn sinh học quan trọng, chọn lựa bệnh nhân phù hợp liệu pháp điều trị miễn dịch ▪ PD-L1 nhiều dòng kháng thể, giá trị khác nhau: ▪ PD-L1 SP263 ▪ PD-L1 SP142 ▪ PD-L1 22C3 ▪… ▪ Cách tính điểm phức tạp khác nhau: loại bướu; dòng kháng thể ▪ Đánh giá PD-L1: TB bướu; TB miễn dịch; Không phải TB bướu; hoại tử,… ➢Nhiều thách thức đánh giá PD-L1, 20 Thách thức phân tích PD-L1 ▪ Xét nghiệm PD-L1 bị ảnh hưởng bởi: ✓Quá trình xử lý mẫu mơ ✓Lượng mẫu, mẫu nhỏ ✓ Không đồng mẫu mô ✓Sai lệch kết q trình biện giải kết ▪ Địi hỏi kinh nghiệm đào tạo để biện giải xác →Thuật tốn phân tích tự động cơng cụ chẩn đốn hữu ích Giảm thao tác, sai sót phân tích thủ cơng Phân tích nhanh chóng rút ngắn thời gian trả kết 21 Tích hợp giải pháp kỹ thuật số vào mục đích định hướng điều trị Cách tiếp cận uPath PD-L1 (SP263) IA vs MR for NSCLC 1% and 50% CE-IVD Method Comparison Report D150138 Rev.1 22 Nghiên cứu so sánh tương quan phân tích PD-L1 SP 263 ▪ BS GPB , 180 mẫu mô xn PD-L1/UTPKTBN (2 phương pháp): 1- Biện giải thủ công ➢Kiểm tra độ tái lặp kết phân tích BS GPB ➢Kiểm tra độ lặp lại kết BS GPB 2- Sử dụng thuật tốn phân tích PD-L1 ➢Kết so sánh với kết tham chiếu kết luận hội đồng BS GPB Phân bố kết 180 ca (Kết luận hội đồng BS GPB) Điểm đánh giá Số lượng 47 < 1% 10 – 5% 20 – 39% 28 40 – 49% 10 50 – 60% 10 > 60% 55 uPath PD-L1 (SP263) IA vs MR for NSCLC 1% and 50% CE-IVD Method Comparison Report D150138 Rev.1 23 Sơ đồ nghiên cứu Phân tích 180 ca bệnh UTPKTBN Chất lượng tiêu kiểm tra bác sĩ GPB Kết tham chiếu xác nhận hội đồng BS GPB cho case Phân tích độ tái lặp kết quả, phân tích lần, cách 14 ngày Biện giải thủ cơng Qt tiêu DP 200 Phân tích thuật toán PD-L1 xác nhận kết bời BS GPB Thống kê so sánh tương quan phương pháp uPath PD-L1 (SP263) IA vs MR for NSCLC 1% and 50% CE-IVD Method Comparison Report D150138 Rev.1 24 Kết so sánh tương đồng PD-L1 SP263 ▪ 93% 94% PPA NPA OPA BS.A vs BS.A (Sau 14 ngày) 95% 99% 97% PPA NPA OPA ▪ BS.A vs BS.B (trong hội đồng BS) 98% 100% 99% PPA NPA OPA Độ tái lặp BS GPB Độ tái lặp BS GPB 97% So sánh phương pháp Kết nghiên cứu thuật toán uPath PD-L1 (SP263) CE-IVD 9,10 ▪ BS vs Máy So sánh phân tích thủ cơng thuật tốn (Ngưỡng 50%) Độ tái lặp kết phân tích PD-L1 (ngưỡng 50%) BS GPB Độ tái lặp kết phân tích PD-L1 (ngưỡng 50%) BS GPB n=540 n=540 n=179 uPath PD-L1 (SP263) IA vs MR for NSCLC 1% and 50% CE-IVD Method Comparison Report D150138 Rev.1 10 uPath PD-L1 (SP263) IA vs MR for NSCLC 1% and 50% CE-IVD Method Comparison Report D150138 Rev.1 ▪ PPA_ Positive Percent Agreement ▪ NPA_ Negative Percent Agreement ▪ OPV_Overall Percent Agreement 25 Xu hướng ứng dụng GPB KTS AI Xu hướng ứng dụng GPB KTS AI Việt Nam ▪ Ứng dụng khoa học máy tính trí tuệ nhân tạo (AI) xu hướng chẩn đốn tồn giới ▪ Nhu cầu xu hướng ứng dụng Việt Nam bệnh viện tư nhân lớn Việt Nam ▪ Ưu điểm thuật toán ➢ Tăng cường chẩn đốn xác, đặc biệt dấu ấn quan trọng ➢ Tự động hóa, giảm sai sót thủ cơng ➢ Nhanh chóng tiếp cận dấu ấn mới, biện giải phức tạp 27 Xu hướng ứng dụng GPB KTS AI Việt Nam ▪ Khó khăn triển khai bệnh viện công lập: ➢Chi phí đầu tư lớn ➢Yêu cầu tảng nhân lực công nghệ thông tin ➢ Hiện VN chưa xem giải pháp chẩn đoán ➢ Kỹ thuật đồng thời chưa có áp dụng toán bảo hiểm 28 Tài liệu tham khảo The state of artificial intelligence-based FDA-approved medical devices and algorithms: an online database npj Digital Medicine volume 3, Article number: 118 (2020) The 2021 landscape of FDA-approved artificial intelligence/machine learning-enabled medical devices: An analysis of the characteristics and intended use International Journal of Medical Informatics Volume 165, September 2022, 104828 Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-Enabled Medical Devices | FDA uPath PD-L1 (SP263) IA vs MR for NSCLC 1% and 50% CE-IVD Method Comparison Report D150138 Rev.1 29 Trân trọng cảm ơn!