Model AI bi lahko uporabili za zagotavljanje učinkovitejše oskrbe bolnikov s kožnim rakom

Model AI bi lahko uporabili za zagotavljanje učinkovitejše oskrbe bolnikov s kožnim rakom

Model umetne inteligence bi lahko uporabili za zagotavljanje učinkovitejše oskrbe bolnikov s kožnim rakom in bi lahko vodil do podobnih prebojev pri diagnosticiranju in zdravljenju drugih vrst raka.

Raziskovalci z Univerze v Helsinkih, HUS Comprehensive Cancer Center, Univerze Aalto in Univerze Stanford so razvili model umetne inteligence, ki napoveduje, kateri bolniki s kožnim rakom bodo imeli koristi od zdravljenja, ki aktivira imunski sistem. V praksi model AI omogoča diagnosticiranje kožnega raka s krvnim testom, določanje prognoze in določanje ciljnih terapij z vedno večjo natančnostjo.

Študija kožnega raka je bila objavljena v ugledni reviji Nature Communications.

Pravo zdravilo za pravega bolnika

Krepitev lastne obrambe telesa se je izkazala kot posebej učinkovita terapija kožnega raka. Težava pri terapijah, ki aktivirajo imunski sistem, so razlike med skupinami bolnikov: medtem ko lahko nekateri bolniki trdijo, da so ozdravljeni, drugi nimajo nobene koristi od zdravljenja.

Prejšnje raziskave zdravnikom niso mogle zagotoviti orodij, ki bi napovedala, komu bo koristilo zdravljenje, ki aktivira imunski sistem. Pravilno usmerjanje terapij je izjemno pomembno, ker so terapije z zdravili drage in resni neželeni učinki precej pogosti.«

Jani Huuhtanen, doktor in doktorski kandidat, Univerza v Helsinkih in Univerza Aalto

Zapleten model AI za preprosto vprašanje

Mednarodna raziskovalna skupina je postavila hipotezo, da imunske celice bolnikov, pri katerih je bila terapija neučinkovita, ne prepoznajo kožnega raka kot sovražnika, zato bolniki nimajo koristi od zdravljenja.

Z uporabo modela AI je skupina analizirala vzorce skoraj 500 bolnikov s kožnim rakom in jih primerjala z vzorci skoraj 1000 zdravih ljudi. Za pomoč pri razlagi so raziskovalci uporabili drugačen model AI, ki ga je razvil laboratorij Mark M. Davis na Univerzi Stanford. Iz teh vzorcev so raziskovalci preprosto izračunali število imunskih celic, ki so prepoznale kožnega raka.

Kot je bilo pričakovano, so pri bolnikih z melanomom našli več imunskih celic, občutljivih na kožnega raka, kot pri zdravih bolnikih.

"Ta ugotovitev bi lahko v prihodnosti omogočila prepoznavanje kožnega raka iz vzorca krvi," pravi Satu Mustjoki, profesor translacijske hematologije na Univerzi v Helsinkih.

Poleg tega so imeli bolniki s kožnim rakom, ki so imeli več imunskih celic, ki so prepoznale kožnega raka, večjo verjetnost, da bodo imeli koristi od terapij, ki so aktivirale imunski sistem, kot tisti, ki niso imeli takih celic.

Osredotočanje modela AI na druge vrste raka

Uporaba modelov AI v medicini se je eksponentno povečala, vendar njihova uporaba pri oskrbi pacientov zahteva dolgoročno sodelovanje med zdravniki in raziskovalci, specializiranimi za umetno inteligenco.

»V prihodnjih študijah je naš cilj raziskati uporabo modela umetne inteligence, ki je zdaj razvit, in ali lahko predvidi tudi odziv na zdravljenje za nove terapije raka, ki so še v razvoju,« pravi Harri Lähdesmäki, izredni profesor računalniške biologije in strojnega učenja na univerzi Aalto.

»Naš model AI je okreten in prilagodljiv, kar omogoča izračun števila imunskih celic, ki odkrijejo raka, pri drugih vrstah raka, vključno z rakom dojke, pljučnim rakom in krvnim rakom,« dodaja Jani Huuhtanen.

»Vse naše raziskave temeljijo na odprtokodni programski opremi, zaradi česar je naš model AI na voljo drugim raziskovalcem in zdravnikom ter omogoča njegov nadaljnji razvoj,« pravi Huuhtanen.

Vir:

Univerza v Helsinkih

.