Een door kunstmatige intelligentie ondersteund model om het risico op leverkanker te voorspellen is toegevoegd aan bestaande modellen. Er zijn verschillende risico scores ontwikkeld om het optreden van hepatocellulair carcinoom (HCC) te voorspellen bij patiënten met chronische hepatitis B die wel of niet met nucleos(t)ide-analogen worden behandeld. De methodologieën die in eerdere studies werden gebruikt, waren echter beperkt tot conventionele statistische methoden, zoals logistische regressieanalyses.
Kim e.a., gepubliceerd in het februari nummer van Journal of Hepatology, hebben een door kunstmatige intelligentie (A.I) ondersteund model ontwikkeld en gevalideerd om het risico op HCC te voorspellen. Het model omvat 10 parameters: cirrose, leeftijd, aantal bloedplaatjes, entecavir of tenofovir, geslacht, ALAT, HBV-DNA, albumine- en bilirubinespiegels en HBeAg-status. Het model werd gevalideerd in onafhankelijke Koreaanse en Kaukasische cohorten.
De onderzoekers concluderen dat dit model het beste voorspellende vermogen biedt voor het risico op HCC bij Koreaanse en blanke patiënten met chronische hepatitis B die worden behandeld met entecavir of tenofovir. Dit model identificeerde ook een groep patiënten met een minimaal risico op het ontwikkelen van HCC, bij wie minder intensieve HCC-surveillance geïndiceerd kan zijn.
Bron: H.Y. Kim, et al. Artificial intelligence-driven model to predict HCC in patients with chronic hepatitis B. J. Hepatol 2022 vol. 76 j 257–260. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jhep.2021.11.017
Leverkanker
De meest voorkomende vorm van leverkanker is hepatocellulair carcinoom (HCC). De incidentie neemt toe, van circa 200 nieuwe diagnoses in 1990 naar circa 840 in 2019. Risicofactoren voor het krijgen van leverkanker (hepatocellulair carcinoom) zijn:
- levercirrose tgv hepatitis B of hepatitis C,
- chronisch hepatitis B, met name bij Aziatische mannen > 40 jaar, Aziatische vrouwen >50 jaar, Afrikanen > 20 jaar, mensen met hepatocellulair carcinoom in de familie,
- NASH,
- alcoholgebruik