Serviks Kanseri Nedir?
Serviks kanseri diğer adıyla “rahim ağzı kanseri” dünya çapında her sene yaklaşık 500.000 kadında görülen ciddi bir sağlık sorunudur. Serviks kanseri gelişiminde risk faktörleri arasında başlıca insan papilloma virüsüne (HPV) maruz kalma gelir. Neredeyse tüm serviks kanserlerine, cinsel aktivite sırasında bir kişiden diğerine geçebilen bir virüs olan HPV neden olur. HPV’nin birçok türü vardır. Bazı HPV türleri, bir kadının rahim ağzında zamanla rahim ağzı kanserine yol açabilecek değişikliklere neden olabilirken, diğer türleri genital veya cilt siğillerine neden olabilir. [1]
HPV o kadar yaygındır ki çoğu insan hayatlarının bir döneminde HPV ile karşılaşmak zorunda kalır. [BY1] HPV genellikle hiçbir belirtiye neden olmaz, bu nedenle sizde olduğunu anlayamazsınız. Çoğu kadın için HPV kendi kendine geçer; ancak geçmezse, zamanla rahim ağzı kanserine neden olma riski vardır. Virüs esas olarak cinsel aktivite yoluyla edinilir. Bunun yanında uzun süre doğum kontrol hapı kullanma (5 yıl ve üstü), üç veya daha fazla çocuk doğurmuş olmak, birden fazla cinsel partnere sahip olmak, sigara içme ve bağışıklık sistemi işlev bozukluğu serviks kanseri gelişiminde büyük risk teşkil eder. [2]
Serviks Kanseri Geleneksel Tarama Teknikleri
1. PAP Smear Testi
En yaygın olarak kullanılan tarama yöntemi PAP Smear Testi, servikal hücrelerin toplanıp incelenmesi esasına dayanan sitolojik bir tarama testidir. Bu taramadan sonra doktor tarafından kolposkopicihazı ile rahim ağzı görüntülenmektedir. Bu sitolojik tarama testi ile öncü servikal lezyonlar saptanır. Bu aşamadaki kanser tedavisi ile hücreler kansere dönüşmeden kanser gelişimi önlenebilmektedir. Erken tanıda kullanılan PAP testi; kolay uygulanabilen, maliyeti düşük, zararsız, duyarlılığı yüksek, ayrıca tedavi yükünü, morbidite ve mortaliteyi azaltan bir testtir [3-4].
2. HPV DNA Testi
Serviks kanserinin erken tanı ve taramasında bir diğer önemli yöntem HPV DNA testidir. Mevcut tüm servikal tarama testleri içerisinde, HPV testi en objektif ve tekrarlanabilir olanıdır. HPV DNA testinin serviks kanseri ile ilişkisi artık kanıtlanmış olup, serviks kanserli hastaların %99,9’unda HPV DNA varlığı gösterilmiştir [4].
Servikal smearlerin sitolojik olarak değerlendirilmesi ve aynı örnekte eş zamanlı HPV DNA çalışılması “co-test” olarak adlandırılır. Co-test, günümüzde 30 yaş üzerindeki kadınlar için en çok kabul gören tarama yöntemidir. ASCCP (American Society of Colposcopy and Cervical Pathology) ve ACOG (American College of Obstetricians and Gynecologists), 30–65 yaş arasında kadınların beş yılda bir co-test ile taranmasını önermektedir. Otuz yaş altındakilerde ise HPV enfeksiyonları yüksek oranda geçici olduğundan, bu yaş grubuna co-test önerilmemektedir. Bu nedenle, 21–30 yaş arasında üç yılda bir sadece sitoloji ile tarama önerilmektedir [4].
Ülkemizde serviks kanseri taramaları ücretsiz olarak Kanser Erken Teşhis, Tarama ve Eğitim Merkezlerinde (KETEM), Aile Sağlığı Merkezlerinde (ASM), Toplum Sağlığı Merkezlerinde (TSM) ve Sağlıklı Hayat Merkezlerinde (SHM) yapılmaktadır [5].
Serviks Kanseri Taramada Kullanılan Yapay Zeka (AI) Uygulamaları
Yapay zeka (Artificial Intelligence, AI), karmaşık tıbbi verileri analiz edebilen bir bilgisayar bilimi dalıdır. Birçok klinik senaryoda tanı, tedavi ve sonucu tahmin etmede kullanılabilir [6].
Makine öğrenimi uygulamaları gibi modern yapay zeka uygulamaları tıpta yaygın olarak kullanılmış ve önemli başarılar elde etmiştir. Patolojide AI’yı destekleyen teknolojilerin çoğu hala geliştirme aşamasında veya gözlemsel bir çalışma durumundadır. Rutin bir hizmet olarak geniş çaplı bir taramada yaygın olarak uygulanmazlar. Bu bölümde yapay zeka ve bulut bilişimin (cloud computing) bir bakım standardı olarak neden ve nasıl kullanıldığını açıklayacak ve yapay zekanın serviks kanseri taramasını verimli ve ekonomik olarak uygulanabilir kılmak için katkı sağlayabileceği tüm avantajları inceleyeceğiz [7].
- CytoReader Tarama Sistemi
Dual stain testi, pozitif HPV testi olan bir kadının kanser öncesi servikal değişikliklere sahip olma ihtimalini daha doğru bir şekilde öngörmenin bir yolu olarak ortaya çıkmıştır [6]. Test, servikal numunelerde iki proteinin, p16 ve Ki-67’nin (HPV ile ilişkili proteinler) varlığını ölçer [8].
PAP testlerinin zaman alıcı, duyarlılığının çok yüksek olmaması ve yanlış pozitif bulgulara eğilimli olması araştırmacıları yapay zeka destekli taramalar üzerinde çalışmalar yapmaya yöneltmiştir. Bu bağlamda Amerika Ulusal Kanser Enstitüsü tarafından geliştirilen bir bilgisayar algoritması olan CytoReader, HPV pozitif kadınları takip etmek için mevcut standart uygulanan sitolojiye (PAP testi) kıyasla serviks kanseri taramasının kesinliğini ve etkinliğini arttırdı. Uygulanan bu yeni yaklaşımda dual stain (DS) testini otomatikleştirmek için yapay zekakullanıldı. Yapay zeka, duyarlılığı ve özgüllüğü artırarak teşhis kalitesini iyileştirmeyi mümkün kıldı ve ayrıca tarama programını daha verimli hale getirdi [6].
Nasıl Çalışır?
CytoReader, bulut tabanlı bir sistemdir. Bu sistemdeki algoritmalar, belirli bir eşiğinin üzerindeki bir slayt üzerindeki DS-pozitif hücrelerin sayısını belirler. Bir slayttaki DS-pozitif hücre sayısı belirli bir sınırı aşarsa, slayt pozitif olarak kabul edilir. Bunu yapmak için, iyi ve kötü kalite örnekleri paylaşılarak eğitilebilen derin öğrenme ağları gibi karmaşık görüntü işleme teknikleri kullanılır. Hasta örneklerinin dijital görüntüleri daha sonra işlendiği, değerlendirildiği ve arşivlendiği buluta yüklenir. Bulut sistemine tarayıcılar aracılığıyla erişilebilir, bu da dünyanın herhangi bir yerindeki uzmanların internet üzerinden numuneleri analiz etmesini mümkün kılar [9].
Ortadaki görüntü (%98.75 etiketli) DS-pozitif sonucunu gösteriyor.
CytoProcessor Tarama Sistemi
CytoProcessor, slayt görüntülerinde hücre çekirdeklerini tespit etmek, bunları anormallik tür ve derecesine göre sınıflandırmak ve teşhise uygun hücreleri görüntülemek için tasarlanmıştır [10].
Önce normal ve patolojik slaytlar toplanarak ve bir hücre veritabanı oluşturularak özel bir algoritma geliştirildi. Uzmanlar, hücreleri kategorilerine ve anormal veya normal olmalarına göre etiketlediler ve bu da yazılımın yeni örneklerinin makine öğrenimi metoduyla uygun şekilde sınıflandırmasını sağladı [11].
Nasıl Çalışır?
Slaytlar bir tarayıcı ile dijitalleştirilir. Dijitalleştirme, slayt başına 3 dakikadan az sürer. CytoProcessor, tarayıcınız slayt görüntülerini yüklerken slaytlarınızı arka planda sorunsuz bir şekilde analiz eder. CytoProcessor, sayısallaştırılmış slaytlarda bulunan anormal hücreleri tanımlar ve bulur [10].
CytoProcessor Sistemi
Hücresel sitolojik örnekleri analiz etmeye yönelik tamamen otomatik derin öğrenme ağları, CytoReader ve CytoProcessor sistemlerinin belkemiğidir. Cytoreader ve Cytoprocessor, analiz yapmak için dijitalleştirilmiş slaytların görüntülerini kanser riski düzeyine göre sıralanan binlerce kareye böler. Tanı koyan doktorlar veya sitologlara daha sonra en belirgin 30 kanser öncüsü örneğinin bir galerisi gösterilir. Yapılan çalışmalarda teşhis bir dakikadan az bir sürede, sadece birkaç tıklamayla koyulabilir [9].
- CytoSiA Tarama Sistemi
CytoSiA, sıvı bazlı sitoloji slaytlarını ve normal/anormal servikal hücreleri ayırt etmek için PAP smearlerini etkin bir şekilde tarar. Sitolojik bir yorum sağlamak, kategorilere yerleştirmek ve örnekleri filtrelemek için gerekli olacak alanların görüntülerini izleyiciye sunar, böylece bir sonraki tedavi süreci için hızlı ve doğru teşhis sunar [12].
Yapay zeka destekli serviks kanseri tarama sistemleri henüz rutin olarak uygulanan bir sistem olmasa da ileride bu alanda öncü teknoloji haline gelebilirler. Dünyada en yaygın görülen üçüncü jinekolojik kanser türü olan serviks kanserinde erken tanı için büyük önem arz eden tarama yöntemlerini yapay zeka desteğiyle daha verimli ve etkili hale getirmek mümkün. Kısa sürede teşhis koymaya imkân vermesi, daha kesin ve doğru bulgu sonuçları vermesi, diğer serviks kanseri tarama yöntemlerine göre daha az uzmanlıkla, personelle ve altyapıyla gerçekleştirilebilmesi sağladığı avantajların başında geliyor. Kısa zamanda binlerce slayt örneğinin normal/anormal olarak kategorize edilmesini sağlayan bu sistem PAP Smear Testi ve HPV DNA Testi ile yapılan taramalara göre daha kesin veriler toplamamızı sağlıyor. Aynı zamanda bulut tabanlı değerlendirme sayesinde veriler için depolama alanı sağlıyor. Tıpta teknolojinin sıkça kullanılmaya başlandığı bir geleceğe doğru gidiyorken yapay zeka destekli tarama yöntemleri, üzerine daha fazla araştırma yapılması ve devletler tarafından desteklenmesi gereken ciddi bir konudur.
HPV Aşısı
Neredeyse tüm serviks kanserlerine HPV neden olur. Serviks kanserinin önlenmesi için, HPV aşısının toplum tarafından kabulünü artırmak ve hedef popülasyonun aktif katılımını teşvik etmek önemlidir [13].
HPV, genital bölgede siğil ve servikal kanserlerine yol açan bulaşıcı, kılıfsız DNA virüsleridir. American Cancer Society (ACS), bu virüsün 150’den fazla farklı tipi olduğunu ve bunlardan HPV 16 ve 18 tiplerinin servikal kanserlerle yüksek derecede ilişkili olduğunu bildirmiştir [14].
HPV ile serviks kanseri arasındaki ilişkinin saptanması ve etkin tarama yöntemlerine karşın, servikal kanserin görülme sıklığında önemli bir azalma olmaması aşı ile korunmayı gündeme getirmiştir. Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ), 2009 yılında serviks kanseri olgularının önlenmesinde HPV aşı uygulamasını önermiştir [14].
HPV aşısı virüs benzeri partiküllerden üretilmektedir. Doğal virüsün yapısıyla benzerlik taşır ancak viral DNA içermediğinden, enfeksiyoz ya da onkojenik hastalıklara yol açmazlar. Ülkemizde Sağlık Bakanlığı tarafından ruhsatlandırılmış iki farklı HPV aşısı bulunmaktadır. Bunlardan ilki HPV’nin dört tipine (HPV-6, HPV-11, HPV-16, HPV-18) etkili olan Gardasil, ikincisi ise, iki HPV tipine (HPV-16, HPV-18) etkili olan Cervarix’dir. Aşılamanın seksüel aktivite başlamadan yapılması önerilmektedir. Hedef kitle 11-12 yaş kız ve erkek çocukları olarak bildirilmektedir. Telafi aşılama kadınlar için 13-26 yaş, erkekler için ise (özel durumlar hariç) 13-21 yaş aralığı önerilmektedir [14].
Bu aşılar ülkemizde de ruhsatlandırılmıştır. Her iki aşı ile yapılan çalışmalarda enjeksiyon yerinde ağrı, eritem (deri kızarıklığı), ödem ve ateş dışında ciddi bir yan etki saptanmamıştır. Aşıda temel hedef kansere en sık neden olan HPV-16 ve HPV-18 enfeksiyonunu önlemektir [15].
HPV Aşısına Toplumsal Yaklaşımlar
Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde, HPV aşısının önünde olan engelleri aşı hakkında bilinçsizlik, güvenliğinden ve etkinliğinden şüphe duymak, cinsel yolla bulaşan enfeksiyonlar için aşı almayı utanç verici bulmak ve HPV virüsünü risk olarak görmemek şeklinde sıralayabiliriz. Buna paralel olarak çalışmalarda en sık bildirilen HPV aşı engellerinin bilgi eksikliği, aşının olası yan etkilerine ilişkin endişeler ve aşının fiyatı olduğu belirlendi [16].
Birçok ülkede HPV aşısının ulusal aşı takvimine alınmasının o ülkelerde HPV aşılamasına katkı sağladığı bildirildi. Bu konuda Dünya Sağlık Örgütü’nün serviks kanserini ortadan kaldırma çabaları kapsamında 100’den fazla ülkede aşılama programı uygulanıyor. HPV aşısının ülkemizde ulusal aşı programına dahil edilmesi için sivil toplum alanında birçok çalışma yürütülse de henüz sonuç alınamadı. HPV aşısı, Türkiye’de sağlık sigortası kapsamında değil. Uygulandığı yaş aralığına göre 2 ya da 3 doz tavsiye edilen HPV aşısının 3 dozunun güncel fiyatı ise 2 bin 85 lira [17]. Diğer faktörlerle birlikte fiyatının yüksek olması HPV aşısının ülkemizde uygulanma yüzdesini düşürüyor.
Servikal kanserlere karşı en güvenli yol HPV aşısı olmaktan geçiyor. Ülkemizde bu aşıların sigorta kapsamında olmaması, aşıyla ilgili bilinçsizliğin yüksek olması diğer dünya ülkelerine göre bu konuda neden geri kaldığımızı açıklıyor. Bu aşıların geniş kesimlere yapılabilmesi ve servikal kanserlere karşı önlem alınması için devlet tarafından HPV aşılarının sigorta kapsamına alınması ve ücretsiz olması şart haline gelmiş durumda. Bu gibi işlemlerin yürürlüğe konması için en büyük sorumluluk sağlık çalışanlarına düşüyor. Halkta farkındalık oluşturmak adına doğru bilgiyi yaymak, sivil toplum çalışmalarına destek vermek bu açıdan önemlidir. Korunması aşıyla mümkün olan bir kanserin önüne geçmek için uygun kriterlerdeki her kadının HPV aşısı olması dikkate değer bir gerekliliktir.
Erken Kanser Tanısında Neden Yapay Zeka Kullanılmalı?
Makalede değinilen serviks kanseri taramalarında kullanılan yapay zeka teknolojilerinden yola çıkarak açıkça görülüyor ki erken tanıda yapay zeka kullanımı birçok yönden büyük avantaj sağlıyor. Günlerce sürecek sitolojik slayt örneklerini incelemek için gereken personel, zaman ve uğraşı hesaba kattığımızda bir bilgisayar algoritması ile yüzlerce slayt örneğini tek tıkla incelemek çalışmalarda sonuca giden yolu büyük ölçüde kısaltıyor. Aynı zamanda elde edilen bulguların kesinliği fazla sayıda veri incelemenin getirdiği avantajla birlikte daha yüksek oluyor. Bunların yanında geliştirilen algoritmalar sayesinde örneklerin kategorize edilebilmesi, bulut tabanlı sistemde depolanması da yapay zekanın sağladığı faydaların başında geliyor.
Serviks kanserinde hâlihazırda kullanılan bu teknolojiler başka kanser türlerinin taramalarına da yeterli bilimsel araştırma yapıldığı takdirde uyarlanabilir. Sağlıkta yapay zeka teknolojilerini etkili bir şekilde kullanmak, kansere karşı verilen mücadelede bizi kayda değer ölçüde ileriye taşıyacaktır.
Referanslar
1. Steven E Waggoner, Cervical cancer, The Lancet, Volume 361, Issue 9376, 2003, 2217-2225, ISSN 0140-6736.
2. Centers for Disease Control and Prevention. “What Are the Risk Factors of Cervical Cancer”. Erişim: 18.04.2022. https://www.cdc.gov/cancer/cervical/basic_info/risk_factors.htm
3. Sarah L. Bedell, Lena S. Goldstein, Amelia R. Goldstein, Andrew T. Goldstein, Cervical Cancer Screening: Past, Present, and Future, Sexual Medicine Reviews, Volume 8, Issue 1, 2020, 28-37, ISSN 2050-0521.
4. Aydoğdu, Saadet & Özsoy, Ülkü, 2018, Serviks kanseri ve HPV, Androloji Bülteni.
5. Şahbaz A, Erol O, HPV aşı uygulamaları. Turk J Obstet Gynecol 2014;11:126-130.
6 Ramesh, A. N., Kambhampati, C., Monson, J. R., & Drew, P. J. (2004), Artificial intelligence in medicine, Annals of the Royal College of Surgeons of England, 86(5), 334–338.
7. Nicolas Wentzensen, MD, Bernd Lahrmann, PhD, Megan A Clarke, PhD, Walter Kinney, MD, Diane Tokugawa, MD, Nancy Poitras, BS, Alex Locke, MD, Liam Bartels, BS, Alexandra Krauthoff, BS, Joan Walker, MD, Rosemary Zuna, MD, Kiranjit K Grewal, MS, Patricia E Goldhoff, MD, Julie D Kingery, MD, Philip E Castle, PhD, Mark Schiffman, MD, Thomas S Lorey, MD, Niels Grabe, PhD, Accuracy and Efficiency of Deep-Learning–Based Automation of Dual Stain Cytology in Cervical Cancer Screening, JNCI: Journal of the National Cancer Institute, Sayı 113, Issue 1, 2021, Sayfa 72–79.
8. Clarke MA, Cheung LC, Castle PE, et al. Five-Year Risk of Cervical Precancer Following p16/Ki-67 Dual-Stain Triage of HPV-Positive Women. JAMA Oncol. 2019;5(2):181–186.
9. Transfer. “CYTOREADER: AI and Fighting Cancer.” Erişim: 18.04.2022. https://transfermagazin.steinbeis.de/?p=8611&lang=en
10. DATEXIM. “”CytoProcessor.” Erişim: 18.04.2022. https://datexim.ai/cytoprocessor/
11. Crowell, EF, Bazin, C, Thurotte, V, et al. Adaptation of CytoProcessor for cervical cancer screening of challenging slides. Diagnostic Cytopathology. 2019; 47: 890– 897.
12. Optrascan. “CytoSiA.” Erişim: 18.04.2022. https://www.optrascan.com/solutions/cytosia#
13. Chan ZC, Chan TS, Ng KK, Wong ML. A systematic review of literature about women’s knowledge and attitudes toward human papillomavirus (HPV) vaccination. Public Health Nurs. 2012(6):481-9.
14. ULUS, B. (2015). HPV Aşı Uygulamalarında Güncel Yaklaşımlar. Turkiye Klinikleri J Obstet Womens Health Dis Nurs-Special Topics, 1(2), 47-50.
15. Ceyhan, M. (2012). Human papillomavirus (HPV) aşıları. Klinik Gelişim Dergisi, 25, 36-39.
16. Gazete Duvar. “HPV aşısında yargı süreci işliyor: Bakanlık da aşı takvimine eklenmesi gerektiğinin farkında.” Erişim: 19.04.2022. https://www.gazeteduvar.com.tr/hpv-asisinda-yargi-sureci-isliyor-bakanlik-da-asi-takvimine-eklenmesi-gerektiginin-farkinda-haber-1551124
17. Chan ZC, Chan TS, Ng KK, Wong ML. A systematic review of literature about women’s knowledge and attitudes toward human papillomavirus (HPV) vaccination. Public Health Nurs. 2012 Nov;29(6):481-9
4. Dönem Pharmaino Marketing Intern
İstanbul Üniversitesi Eczacılık Fakültesi
