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

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... Một số phần mềm và thuật toán trong GPB được FDA phê

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

1 Sự phát triển của GPB KTS

Một số phần mềm và thuật toán được FDA phê duyệt

4 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 ra kỷ nguyên ứng dụng AI

▪ Phát triển máy quét tiêu bản (tốc độ quét, khả năng và chất lượng hình ảnh)

▪ Nhu cầu cao chẩn đoán GPB (thông tin chi tiết hơn; dấu ấn sinh học CDx, )

▪ 2017, FDA phê duyệt công cụ phân tích toàn tiêu bản

▪ 2019, FDA phê duyệt các thuật toán phân tích toàn tiêu bản

▪ 2021, FDA phê duyệt tích hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo vào chẩn đoán

5 Source: An update on the validation of whole slide imaging systems following FDA approval of a system for a routine pathology diagnostic

Một số phần mềm và thuật toán trong GPB được FDA phê duyệt

6

Source: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-Enabled Medical Devices | FDA

▪ Số lượng ứng dụng trong Giải phẩu bệnh còn hạn chế

▪ Các giải pháp tập trung ở các thuật toán phân tích các dấu ấn sinh học phổ biến như: p-53, Ki-67, ER, PR, HER2, PD-L1 từ các công ty như Roche, Leica, Dako…

2 Ứng dụng thuật toán phân tích các dấu ấn sinh học phổ biến

➢ Biểu hiện quá mức

➢ Không biểu hiện

10

▪ Nội chứng: quan trọng

▪ Tránh Âm tính giả và Dương tính giả

• ĐÁNH GIÁ (ASCO / CAP guideline)

➢ Tỷ lệ bắt màu nhân TB bướu (0 - 100%)

➢ < 1% Âm tính

➢ 1 - 10% Dương tính thấp

➢ KTS và AI hổ trợ gì cho việc đánh giá ER/PR sẽ thuận lợi hơn?

Digital Image Analysis (DIA)

HER2 Could artificial intelligence play a role in breast cancer diagnosis? – The example of HER2

➢ Nghiên cứu vai trò AI trong chẩn đoán ung thư vú?

➢ VD xét nghiệm HER2, áp dụng DIA + AI

11

▪ https://doi.org/10.1016/S0007-4551(21)00635-4

The main challenges and opportunities related to the implementation of digital pathology in the up-and-coming AI era.

2L Cervical cancer 1L HNSCC

2L Esophageal cancer 1L TNBC

PD-L1 = Programmed Cell Death Ligand 1; IHC = Immunohistochemistry; TPS = Tumor Proportion Score; CPS = Combined Positive Score

1 PD-L1 IHC 22C3 pharmDx Interpretation Manual, Agilent; 2 KEYTRUDA Prescribing Information -https://www.merck.com/product/usa/pi_circulars/k/keytruda/keytruda_pi.pdf (Accessed 04-29-19)

13

Ví dụ về phương pháp tínhMẫu mô không đồng nhất

Điểm CPS(80 + 30 + 50 + 100) / 4 ≅ 65Kết luận: Mẫu có biểu hiện PD-L1

CPS = combined positive score; GEJ = gastroesophageal junction; PD-L1 = programmed death ligand 1.

1 Agilent Technologies, Inc Instructions for Use: PD-L1 IHC 22C3 pharmDx 2 Agilent Technologies, Inc PD-L1 IHC 22C3 pharmDx Interpretation Manual—Cervical cancer

GIÀI PHÁP = DIA + AI

Chuyển tiếp sang ứng dụng GPB KTS và AI

Biện giải tự động Quét tiêu bản Phần mềm phân tích

Quy trình xét nghiệm giải phẫu bệnh hiện nay

Quy trình xét nghiệm giải phẫu bệnh kỹ thuật số

AI tăng cường chẩn đoán chính xác đem lại kết quả điều trị tốt

15

Nỗ lực hướng đến nhiều lĩnh vực bệnh học khác nhau

MRI não

➢ AI dự đoán chính xác tiến triển bệnh đa xơ cứng

Màu sắc của mắt

➢ AI chẩn đoán chính xác tiểu đường

Kết hợp xu hướng chẩn đoán song hành và thuật toán tăng cường

Nền tảng kỹ thuật số hóa giải phẫu bệnh và AI

17

Kết nối chuyên gia trong và ngoài nước

Tích hợp các thuật toán AI cho các dấu ấnsinh học → giá trị y khoa cao

Xu hướng mở rộng và sử dụng rộng trãitrên toàn cầu

Tích hợp vào hệ thống dữ liệuTrực tuyến hỗ trợ quyết định điều trị lâm sàng

Một số phần mềm cho thuật toán phân tích hình ảnh đã

được giới thiệu ở VN

Thuật toán xác định biểu hiện PD-L1 cho liệu pháp

điều trị miễn dịch

Thách thức khi 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:

▪ Cách tính điểm phức tạp và 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 khi đánh giá PD-L1,

20

Thách thức khi phân tích PD-L1

▪ Xét nghiệm PD-L1 có thể bị ảnh hưởng bởi:

✓Quá trình xử lý mẫu mô

✓Sai lệch kết quả do quá trình biện giải kết quả

▪ Đòi hỏi kinh nghiệm và đào tạo để có thể biện giải chính xác

1 Giảm thao tác, sai sót phân tích thủ công

2 Phân tích nhanh chóng và rút ngắn thời gian trả kết quả

21

Tích hợp giải pháp kỹ thuật số vào mục đích định hướng điều trị

22

Cách tiếp cận

9 uPath PD-L1 (SP263) IA vs MR for NSCLC 1% and 50% CE-IVD Method Comparison Report D150138 Rev.1

Nghiên cứu so sánh tương quan phân tích PD-L1 SP 263

(2 phương pháp):

1- Biện giải thủ công

➢Kiểm tra độ tái lặp kết quả phân tích giữa các BS

GPB

➢Kiểm tra độ lặp lại kết quả của cùng BS GPB

2- Sử dụng thuật toán phân tích PD-L1

➢Kết quả so sánh với kết quả tham chiếu được kết

luận bởi hội đồng BS GPB

23

Phân bố kết quả 180 ca

(Kết luận bởi hội đồng BS GPB)

Điểm đánh giá Số lượng

Sơ đồ nghiên cứu

Thống kê so sánh tương quan 2 phương pháp

Phân tích độ tái lặp kết quả, phân tích 3 lần, cách nhau 14 ngày

9 uPath PD-L1 (SP263) IA vs MR for NSCLC 1% and 50% CE-IVD Method Comparison Report D150138 Rev.1

9 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

(Sau 14 ngày)

(trong hội đồng BS)

3 Xu hướng ứng dụng GPB KTS và AI

Xu hướng ứng dụng GPB KTS và AI tại Việt Nam

▪ Ứng dụng của khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI) là xu hướng trong chẩn đoán trên toàn thế giới

▪ Nhu cầu và xu hướng ứng dụng tại Việt Nam đang bắt đầu từ các bệnh viện tư nhân lớn tại Việt Nam.

▪ Ưu điểm của các thuật toán

➢ Tăng cường chẩn đoán chính xác, đặc biệt các dấu ấn quan trọng

➢ Tự động hóa, giảm sai sót thủ công

➢ Nhanh chóng tiếp cận các dấu ấn mới, biện giải phức tạp

27

Xu hướng ứng dụng GPB KTS và AI tại Việt Nam

▪ Khó khăn khi triển khai tại các bệnh viện công lập:

➢ Chi phí đầu tư lớn

➢ Yêu cầu nền tảng nhân lực về công nghệ thông tin

➢ Hiện tại VN chưa xem là một giải pháp chẩn đoán

➢ Kỹ thuật mới và đồng thời chưa có áp dụng thanh toán bảo hiểm

28

Tài liệu tham khảo

1 The state of artificial intelligence-based FDA-approved medical devices and algorithms: an online

database npj Digital Medicine volume 3, Article number: 118 (2020)

2 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

3 Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-Enabled Medical Devices | FDA

4 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!