Diseño del estudio de Evaluación Visual Automatizada del Virus del Papiloma Humano o VPH (estudio PAVE por sus siglas en inglés). Validación de una nueva estrategia de cribado cervical.
El objetivo de este estudio es diseñar una herramienta de Evaluación Visual Automatizada del VPH (PAVE) basada en una novedosa estrategia de cribado cervical, triaje y tratamiento del cuello uterino, específica para entornos con recursos limitados. Todo esto forma parte de una estrategia global para reducir la carga del cáncer de cuello uterino (incidencia, mortalidad y carga económica asociada).
El éxito del nuevo cribado propuesto reside en la optimización tanto de los recursos como de los procesos, minimizando así la pérdida de mujeres en el seguimiento. La estrategia PAVE consiste en:
- Cribado con pruebas de automuestreo del VPH (facilita la autotoma, aumentando la participación, accesibilidad, comodidad y privacidad, y reduciendo los costos).
- Triaje de las participantes positivas al VPH con una combinación de genotipado ampliado y evaluación del cuello uterino asistida por evaluación visual automatizada (AVE) basada en algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning).
- Tratamiento con ablación térmica o escisión.
El estudio PAVE ha constado de 2 fases. Por un lado, la de perfeccionar y validar la parte del protocolo relativa al cribado y selección. Y por otro, la de examinar la aceptabilidad y viabilidad de la estrategia PAVE en la práctica clínica, la rentabilidad y la comunicación sanitaria en los centros de salud que la implementan.
Alrededor de 100.000 mujeres no embarazadas, de entre 25 y 49 años, sin histerectomía previa e independientemente de su estado serológico respecto al VIH, han participado en el estudio. Las participantes elegibles y que previamente hayan dado su consentimiento realizan la autotoma para obtener la muestra vaginal para la prueba del VPH. Las mujeres con resultado negativo no se someten a más pruebas, ya que se consideran negativos para precáncer/cáncer. Las positivas se someten a un examen visual del cuello del útero con recogida de imágenes y biopsias. Con esa información se entrena y se valida un algoritmo de deep learning denominado AVE que clasifica las imágenes como normales, indeterminadas o precáncer+, comparando la clasificación automática con la valoración histológica de la biopsia.
Este estudio internacional multicéntrico se ha llevado a cabo de manera simultánea en 10 países de 3 continentes (Brasil, Camboya, El Salvador, Eswatini, Honduras, Malawi, Nigeria, República Dominicana, Sudáfrica y Tanzania), utilizando un sistema de información sanitaria versátil y multifuncional (DHIS2) para la gestión, recogida, almacenamiento y análisis de datos sanitarios, con el fin de prevenir y detectar de forma precoz un posible cáncer de cuello de útero relacionado con el VPH en mujeres de entornos con bajos ingresos. Gracias a este sistema, muy útil en estos contextos, se ha podido agrupar, organizar y analizar conjuntamente la información de todos los países, consiguiendo que la herramienta final sea mucho más robusta y fiable.
Para llevarlo a cabo, ha resultado primordial desarrollar un sistema para recopilar información de diferentes fuentes de datos:
- Formularios con información clínica de las mujeres, recogidos directamente en DHIS2.
- Imágenes cervicales tomadas con el dispositivo termoablador IRIS (Liger).
- Resultados de las pruebas del VPH con los análisis de Screenfire HPV RS (Atila BioSystems). Estas pruebas proporcionan una genotipificación del VPH por grupos de riesgo (en este orden): VPH16, VPH18/45, VPH31/33/35/52/58 y VPH39/51/56/59/68.
- Imágenes escaneadas de las biopsias en muy alta calidad (Motic).
La labor de EHAS ha consistido en poder unificar e interrelacionar toda esta información para procesarla en su conjunto. Para ello, hemos desarrollado y adaptado a cada país, además de los formularios en DHIS2, la aplicación ITAE (disponible para dispositivos Android), utilizada por el personal en campo para sincronizar tanto las imágenes cervicales (IRIS) como los archivos de Screenfire con sus respectivos servidores de DHIS2.
También hemos configurado varios scripts para optimizar y automatizar ciertos trabajos de interconexión y descarga de información anonimizada, para posteriormente estandarizar su formato y transferirla correctamente al equipo de evaluación e implementación de la estrategia y a quienes desarrollan la herramienta final de análisis automático.
En los próximos meses se comenzará a probar el algoritmo AVE en campo, descargándolo en los dispositivos IRIS de análisis de imágenes y ablación térmica, para que automáticamente y en tiempo real evalúe y proporcione al personal de salud el riesgo de precáncer, habiendo introducido previamente el genotipo de positividad del VPH.
En resumen, el fin del estudio PAVE es validar un protocolo de cribado-triaje-tratamiento que utilice biomarcadores novedosos para proporcionar una estrategia precisa, factible y rentable para la prevención del cáncer cervicouterino en entornos con recursos limitados, con el objetivo final de fomentar la implementación de PAVE a mayor escala.
Este proyecto ha sido financiado por el Instituto Nacional del Cáncer (NCI/NIH).
