Steatosi epatica: dalla fisiopatologia al trapianto d'organo - Spunti istopatologici verso una classificazione univoca

Abstract

La biopsia epatica è il gold standard per la valutazione della steatosi, ma l’analisi istopatologica è soggetta a variabilità inter-valutatori. Cause di questa variabilità sono anche legate alle diverse metodologie utilizzate. Questa tesi si propone di testare tre metodi di valutazione della steatosi utilizzando anche strumenti di intelligenza artificiale (IA).

Uno studente di medicina, un patologo e due algoritmi di IA hanno valutato 176 campioni di tessuto epatico usando (I) l'approccio del NASH Clinical Research Network, che considera la steatosi macrovescicolare e microvescicolare, (II) le raccomandazioni di Banff – basate su tre fasi sequenziali di analisi, e (III) un approccio semiquantitativo. Abbiamo calcolato la concordanza fra valutatori (coefficiente di correlazione intraclasse, ICC) e il relativo impatto dei criteri di adeguatezza.

Valori migliori di concordanza sono stati osservati con il metodo Banff (ICC studente-patologo: 0,94; ICC studente-IA: 0,79; ICC patologo-IA: 0,95), che risulta più strutturato e specifico. Il dato semiquantitativo ha anche dimostrato buona concordanza (ICC studente-patologo: 0,85), probabilmente per via dell'approccio più generico. La frammentazione del tessuto (r: 0,56, p<0,001) e il rapporto lunghezza/frammenti (r: -0,76, p<0,001) e area/frammenti (r: -0,67, p<0,001) hanno impatto significativo sul disaccordo inter-valutatore a differenza dei criteri di adeguatezza "tradizionali" [lunghezza (r: 0,68, p=0,137) o numero tratti portali (r: 0,15, p=0,856)]. L'uso del metodo Banff sembra mitigare l’impatto di queste variabili (frammentazione del tessuto, r: 0,39, p=0,056).

Abbiamo dimostrato che un sistema più strutturato per la valutazione della steatosi, come proposto dalle raccomandazioni Banff, migliora l'accordo tra gli esaminatori fornendo al contempo informazioni specifiche e dettagliate. Metriche di adeguatezza della biopsia epatica specifiche per la steatosi dovrebbero essere considerate e adeguatamente affrontate.

Liver biopsy is the gold standard for steatosis assessment, but traditional histopathologic evaluation is prone to inter-evaluator variability. Causes of this variability are mostly related to the different methodologies and definitions used for steatosis diagnosis. This dissertation aimed to test three methods of steatosis assessment via evaluators and artificial intelligence (AI) tools. We collected and evaluated 176 liver tissue samples using (I) the NASH Clinical Research Network approach which considers macrovesicular and microvesicular steatosis, (II) the Banff recommendations, a three-step algorithmic approach, and (III) a five-level semiquantitative approach. Tissue samples were evaluated by a medical student, a pathologist, and two AI tools. We analyzed the concordance among evaluators and AI tools with intraclass correlation coefficient (ICC), as well as the impact of tissue adequacy criteria on disagreement. Best agreement has been observed with Banff recommendations (ICC student-pathologists: 0.94; ICC student-AI: 0.79; ICC pathologists-AI: 0.95), which provided a more structured and specific approach. The semiquantitative analysis also provided good agreement (ICC, student-pathologist: 0.85), arguably due to the more generic but less accurate approach. Tissue fragmentation (r: 0.56, p<0.001) and related metrics - tissue length/fragments (r: -0.76, p<0.001) and tissue area/fragments (r: -0.67, p<0.001) - have a significant impact on evaluators disagreement as opposed to “traditional” adequacy criteria such as biopsy length (r: 0.68, p=0.137) or portal tracts number (r:0.15, p=0.856). Use of Banff recommendations mitigated these variables (e.g., tissue fragmentation, r:0.39, p=0.056). We demonstrated that a more structured system for steatosis assessment as Banff recommendations improved evaluators agreement while providing specific and detailed information. Liver biopsy adequacy metrics specific of steatosis should be considered and properly addressed.