Axiale Spondyloarthritis (axSpA) ist eine immunvermittelte entzündliche Erkrankung, die hauptsächlich das Rumpfskelett betrifft und erhebliche Schmerzen und Behinderungen verursacht. Die geschätzte Prävalenz der axSpA liegt weltweit zwischen 0.3 % und 1.4 %. Die axSpA kann in radiologische und nicht-radiologische axSpA eingeteilt werden, je nachdem, ob die Erkrankung mit ionisierender Strahlung erkannt werden kann. Die Magnetresonanztomographie (MRT) hat die Diagnose der axSpA revolutioniert und die Wahrscheinlichkeit erhöht, nicht-radiologische Erkrankungen zu erkennen. Dadurch können Patienten optimale gezielte Behandlungen erhalten, was die langfristigen Ergebnisse verbessert. Die Definition eines „positiven MRT“ bleibt jedoch umstritten, da je nach Fachwissen des Radiologen eine erhebliche Variabilität zwischen und innerhalb des Beobachters besteht, was zu Diagnoseverzögerungen (durchschnittlich 6.7 Jahre ab Auftreten der ersten Symptome) und Unterdiagnosen führt. Infolgedessen werden 16.4 % der Patienten mit chronischen Schmerzen im unteren Rückenbereich (CLBP) falsch diagnostiziert, obwohl sie tatsächlich an axSpA leiden.1und die Diagnose einer axSpA verzögert sich im Durchschnitt um 6.7 Jahre2.
Diese Situation stellt eine Herausforderung dar, wenn es darum geht, die Verfügbarkeit und Wirksamkeit monoklonaler Antikörper zur Behandlung von axSpA sicherzustellen. Dies führt zu Unsicherheiten, die sich indirekt auf die Fähigkeit auswirken können, die Behandlungsergebnisse zu optimieren und langfristige Fortschritte in der Behandlung aufrechtzuerhalten. Daher werden dringend neue Tools zur Homogenisierung und Automatisierung des Diagnoseverfahrens für axSpA benötigt.
Die Kopplung von KI und MRT bietet das Potenzial, ein nicht-invasives Tool zu entwickeln, das axSpA automatisch erkennt, indem es Muster extrahiert, die vom menschlichen Auge nicht wahrgenommen werden können. Die Lösung von Quibim bietet eine systematische Methode zur Interpretation von Bilddaten durch QP-Insights® Plattform, die Radiologen und Rheumatologen zur Diagnose von axSpA nutzen können.
Quibim führt in Zusammenarbeit mit einem führenden biopharmazeutischen Unternehmen eine retrospektive, beobachtende Realweltstudie mit Daten von sechs Standorten weltweit durch (NCT06591481). Der Trainingsdatensatz umfasst 600 MRT-Aufnahmen des Iliosakralgelenks (ISG), einschließlich einer T1-gewichteten und STIR- und/oder T2-fettgesättigten Sequenz in koronal-schrägen Ebenen, die bei Diagnose und Nachuntersuchung aufgenommen wurden. Für den Validierungsprozess wird eine externe Stichprobe von 200-300 MRT-Aufnahmen mit und ohne axSpA gesammelt. QP-Insights® Die Plattform wird für die Bilderfassung und -verarbeitung verwendet. Eine doppelte Befundung gemäß den Kriterien der Assessment of Spondylarthritis International Society (ASAS) wird von Radiologen mit über 12 Jahren Erfahrung und einem dritten Befunder zur Beurteilung durchgeführt. Der Befundungsprozess umfasst die Klassifizierung in axSpA +/- und die Ermittlung der Hauptbefunde: Knochenmarködem (BME), Ankylose, Erosion und Fettmetaplasie. Es wird ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Klassifizierungsmodell entwickelt, um Patienten als axSpA-positiv (axSpA+) oder axSpA-negativ (axSpA-) zu kategorisieren. Darüber hinaus wird das Modell als exploratives Ziel die Patienten anhand der ermittelten Hauptbefunde weiter stratifizieren.
Dieses Tool stellt einen Fortschritt bei der Verbesserung der Patientenversorgung dar, indem es klinische Spezialisten sowohl mit fortschrittlichen Behandlungsoptionen als auch mit einem KI-gestützten Tool ausstattet, das eine genaue und zeitnahe Krankheitsdiagnose unterstützt und Lücken in der Zugänglichkeit und Präzision schließt.
Quibim entwirft und erstellt ein neues Tool mit einer bereits bestehenden Produkt-Markt-Passung und einem einzigartigen Wertversprechen.
Mit diesem Tool kann das biopharmazeutische Unternehmen die Umsatzschwankungen zwischen den Krankenhäusern verringern, die in erster Linie auf die Expertise der Radiologen bei der Identifizierung von axSpA zurückzuführen sind, und gleichzeitig einen standardisierten Ansatz für die MRT-Interpretation bieten. Es stellt auch eine digitale Transformation im Management monoklonaler Antikörpertherapien dar und bietet Rheumatologen sowohl das Medikament als auch ein KI-gestütztes Diagnosetool, um axSpA effektiver zu identifizieren. Letztendlich hat diese Innovation das Potenzial, die Behandlungsergebnisse und die Lebensqualität der Patienten deutlich zu verbessern.
Referenzen
Van Hoeven et alArthritis Forschung & Therapie (2017) 19:143
Zhao SS et al. Rheumatology (Oxford)(2021) 60:1620–1628
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