O nouă eră în diagnosticul cancerului mamar HER2-low cu sprijinul inteligenței artificiale

În cancerul mamar, nivelul de expresie al proteinei HER2 joacă un rol esențial în stabilirea tratamentelor țintite de care pot beneficia pacienții. Mulți pacienți clasificați în trecut drept „HER2-negativi” aveau, de fapt, expresie HER2 redusă sau ultraredusă; aceasta arată că ar putea beneficia de tratamentele cu conjugate anticorp-medicament dezvoltate în ultimii ani, precum Enhertu . Totuși, recunoașterea acestor diferențe nu este întotdeauna posibilă prin metodele clasice de anatomie patologică.

La Reuniunea Anuală ASCO 2025 , în cadrul comunicării cu numărul 1014 , a fost prezentat un nou studiu internațional, multicentric, potrivit căruia sprijinul inteligenței artificiale (IA) crește semnificativ precizia clasificării HER2. IA face o diferență esențială mai ales în identificarea corectă a categoriilor HER2-low și HER2-ultralow.

Rezumatul studiului: o nouă eră în diagnostic

Studiul, la care au participat 105 anatomopatologi din 10 țări, s-a desfășurat prin platforma digitală de instruire ComPath Academy . Participanții au utilizat, pentru scorarea imunohistochimică HER2 (IHC), ghidul ASCO/CAP 2023 , dar și subclasificările „HER2-ultralow” (IHC 0, cu colorare membranară) și „HER2-null” (IHC 0, fără colorare membranară), pentru a evalua 20 de cazuri digitale de cancer mamar.

Sistemul de inteligență artificială utilizat: ComPath Academy și infrastructura Mindpeak

Infrastructura de inteligență artificială utilizată în acest studiu a fost dezvoltată de Mindpeak GmbH, cu sediul în Germania , și integrată într-o platformă concepută special pentru instruirea în anatomie patologică digitală, numită ComPath Academy și este configurată pentru a oferi anatomopatologilor sprijin decizional bazat pe cazuri, cu obiectivul de a crește precizia scorării IHC HER2 în cancerul mamar.

Deși denumirea tehnică a algoritmului utilizat în studiu (de exemplu, CNN sau Transformer) nu a fost precizată direct, din structura studiului se desprind următoarele caracteristici tehnologice:

• A fost utilizat un algoritm de învățare automată bazat pe clasificarea imaginilor .

• Modelul a fost antrenat să detecteze colorarea membranară la nivelul celulelor individuale, efectuând analize la nivelul celulelor tumorale .

• S-a concentrat în special asupra diferențierii categoriilor de graniță precum IHC 0, HER2-low  și HER2-ultralow .

• Rezultatele inteligenței artificiale au oferit explicabilitate (explainability) ; aceasta indică, cel mai probabil, existența unor straturi de vizualizare integrate în sistemul de sprijin decizional (de exemplu, hărți de căldură sau hărți de atenție).

Mindpeak GmbH este o companie de pionierat care dezvoltă aplicații de inteligență artificială în anatomia patologică digitală. În domenii precum cancerul mamar, în principal, dar și cancerul pulmonar și de prostată, produce soluții bazate pe învățare profundă care automatizează scorarea IHC . Acești algoritmi se bazează, în cea mai mare parte, pe rețele neuronale convoluționale (CNN) .

În concluzie, sistemul de inteligență artificială utilizat în acest studiu este un software de analiză a imaginilor bazat pe CNN, antrenat special pentru evaluarea imunohistochimică HER2 (IHC). Integrat în platforma digitală de instruire, a reușit să crească atât precizia diagnosticului, cât și concordanța dintre anatomopatologi.

🔍 Ce a schimbat intervenția inteligenței artificiale?

• La primele două evaluări, fără ajutorul IA , precizia a fost de 89,1%

• La a treia evaluare, cu ajutorul IA , precizia a fost de 96,1%

• Coeficientul de concordanță dintre anatomopatologi:

  • Fără IA: 0,506

  • Cu IA: 0,798

• Rata clasificării corecte după categoria clinică:

  • Fără IA: 90,1%

  • Cu IA: 95,0%

• Clasificarea eronată a cazurilor HER2-low sau HER2-ultralow drept HER2-null:

  • A scăzut cu 24,4% datorită IA

Aceste cifre arată că IA nu doar crește calitatea diagnosticului, ci și reduce semnificativ erorile de diagnostic care determină accesul la tratament.

De ce este atât de important?

Cancerele mamare cu expresie HER2 redusă deschid calea unor tratamente noi și promițătoare pentru mii de pacienți care anterior nu aveau această șansă terapeutică. Potențialul poate deveni însă realitate numai dacă diagnosticul este corect.

Aproximativ 65% dintre tumorile numite HER2-negative prezintă, de fapt, un anumit nivel de expresie HER2 și sunt acum clasificate drept HER2-low sau HER2-ultralow. Acești pacienți pot beneficia de medicamente țintite împotriva HER2; diagnosticul corect este însă esențial. Acest studiu arată pentru prima dată, prin date multicentrice, capacitatea IA de a acoperi această lacună de diagnostic.

Comentariu

Precizia scorării HER2 permite pacienților să primească cel mai bun tratament. Studiul arată că abordarea asistată de IA nu doar îmbunătățește precizia diagnosticului, ci aduce beneficii și în situații care influențează direct deciziile terapeutice. Inteligența artificială există pentru a ne ajuta să oferim îngrijire personalizată de înaltă calitate, lucrând mai inteligent și mai rapid, fără a înlocui medicul.

Concluzie: speranță pentru mai multe femei prin inteligența artificială

Studiul arată încă o dată cât de complexă este caracterizarea HER2 în cancerul mamar și cât de importantă este pentru deciziile terapeutice. Inteligența artificială devine un instrument de sprijin care nu doar economisește timp, ci și salvează vieți. Ca orice tehnologie nouă, poate aduce beneficii concrete în practica clinică dacă este aplicată corect.

Viitorul cancerului mamar evoluează spre o lume în care nu numai celulele, ci și datele ajung sub microscop. Cu sisteme de diagnostic asistate de IA, mai mulți pacienți pot primi tratamentul potrivit la momentul potrivit.