Sviluppo di nuove modalità di sorveglianza dell'epatocarcinoma

Aim: the aim of our study was, in a first study, to propose the development of an Artificial Intelligence (Machine Learning) model that, through the integration of clinical and laboratory information, allows the identification of patients at higher risk of developing HCC. In a second study, we aimed to investigate the role of the SerpinB3-PD polymorphism in order to identify patients at higher risk of developing a more aggressive and advanced form of HCC. Results: In the first study, the Random Forest model, created using the dataset of "patients with liver cirrhosis" and "patients with hepatocellular carcinoma (HCC)", had a total classification error of 0.23125. The Random Ferns model, created using the dataset of "patients with liver cirrhosis" and "patients with HCC", classified the patients with a sensitivity of 0.7639, specificity of 0.7045, positive predictive value of 0.6790, and negative predictive value of 0.7848. Regarding the Ensemble approach model, the superlearner was able to correctly classify patients with liver cirrhosis and HCC with maximum specificity and a very high sensitivity (0.9886). For the comparison between data related to patients with non-progressive cirrhosis and progressive cirrhosis, the Ensemble Approach was chosen. The superlearner classified patients as non-progressive and progressive with a sensitivity of 0.8261 but with poor specificity. In the second study, it was evaluated the impact of the polymorphism on the survival of patients with the PD polymorphic variant, who were found to have significantly lower survival compared to wild-type patients. The presence of the PD polymorphism results as an independent predictor of mortality in HCC patients, along with BCLC stage, ALBI grade, α-fetoprotein levels, N/L ratio, and blood levels of alkaline phosphatase. Conclusions: The algorithms used in the first study, using clinical and laboratory data, have allowed for the proposal of potential innovations to be introduced in current surveillance programs for patients with chronic liver disease. The second study, conducted on patients with hepatocellular carcinoma (HCC), demonstrates that patients carrying the SerpinB3-PD polymorphic variant have a poorer prognosis of the neoplasm with significantly lower survival compared to patients carrying the SerpinB3 Wild Type.

Scopo dello studio: Lo scopo del nostro lavoro è stato, con un primo studio, proporre lo sviluppo di un modello di Intellingenza Artificiale (Machine Learning) che, mediante l’integrazione di informazioni cliniche e di laboratorio, permetta di individuare i pazienti a maggior rischio di insorgenza di epatocarcinoma; con un secondo studio, indagare il ruolo del polimorfismo SerpinB3-PD, al fine di identificare i pazienti a maggior rischio di sviluppare una forma più aggressiva e avanzata di epatocarcinoma. Risultati: Nel primo studio il modello Random Forest, creato utilizzando il set di dati “pazienti affetti da cirrosi epatica” e “pazienti affetti da epatocarcinoma”, è risultato valido con un errore totale di classificazione pari a 0.23125. Il modello Random Ferns, creato utilizzando il set di dati “pazienti affetti da cirrosi epatica” e “pazienti affetti da epatocarcinoma”, ha classificato i pazienti con sensibilità pari a 0.7639, specificità pari a 0.7045, valore predittivo positivo di 0.6790 e valore predittivo negativo di 0.7848. Per quanto riguarda il modello Ensamble Approach, il superlearner è stato in grado di classificare correttamente i pazienti affetti da cirrosi epatica ed epatocarcinoma con la massima specificità e una sensibilità molto elevata (pari a 0,9886). Per il confronto tra i dati relativi ai pazienti affetti da cirrosi non evolutiva e cirrosi evolutiva, è stato impiegato come metodo l’Ensamble Approach. Il superlearner ha classificato i pazienti come non evolutivi ed evolutivi con una sensibilità di 0,8261, ma con una scarsa specificità.Nel secondo studio è stato verificato l’impatto del polimorfismo sulla sopravvivenza dei pazienti con variante polimorfica PD, i quali sono risultati avere una sopravvivenza significativamente inferiore rispetto ai pazienti wild-type. La presenza del polimorfismo PD risulta essere un predittore indipendente di mortalità dei pazienti con HCC insieme allo stadio BCLC, all'ALBI grade, ai livelli di α fetoproteina, al rapporto N/L e ai livelli ematici di fosfatasi alcalina. Conclusioni:Gli algoritmi utilizzati nel primo studio, sfruttando dati clinici e di laboratorio, hanno permesso di proporre delle possibili innovazioni da introdurre negli attuali programmi di sorveglianza del paziente con malattia epatica cronica. Il secondo studio, effettuato su pazienti affetti da epatocarcinoma, dimostra che i pazienti portatori della variante polimorfica SerpinB3-PD presentano una prognosi più infausta della neoplasia con sopravvivenza significativamente inferiore rispetto ai pazienti portatori di SerpinB3 Wilde Type. (Abstract parziale poichè l'abstract completo supera i limiti consentiti dal sito Uniweb. Per abstract completo, in italiano e in inglese, si rimanda alla tesi in allegato)