Sztuczna inteligencja przewiduje genetykę raka

Powstał system sztucznej inteligencji, który na podstawie zdjęć w niecałe dwie minuty określa genetyczne mutacje w guzach. Taka wiedza to klucz do jak najlepszej terapii.

Grupa ekspertów z University of Michigan (USA) i innych ośrodków badawczych opracowała oparty na sztucznej inteligencji system, który pozwala w 90 sekund określić genetykę guza mózgu, bez prowadzenia trudnodostępnych, typowych testów genetycznych. 

 

SI analizuje zdjęcia guzów wyciętych podczas operacji. 

 

W badaniu naukowcy przeanalizowali chorobę 150 ochotników cierpiących na jeden z najczęstszych i najniebezpieczniejszych nowotworów mózgu. Guz ten występuje jednak w różnych podgrupach o różnej kompozycji genetycznej, wymagających innego podejścia do leczenia.

Rokowania w dużym stopniu zależą właśnie od rodzajów mutacji. 

Ogólnie, średni czas życia pacjentów z tą chorobą to 18 miesięcy, ale w przypadku jednego z podtypów czas ten, przy odpowiednim leczeniu, wydłuża się nawet do pięciu lat – podają naukowcy. Jednak, jak podkreślają, niewielki odsetek chorych ma dostęp do badań genetycznych.

System o nazwie DeepGlioma w 90 proc. przypadków poprawnie określił obecne w chorych komórkach mutacje. 

 

„To oparte na SI narzędzie ma potencjał, aby poprawić dostęp do diagnostyki, jej prędkość oraz opiekę nad pacjentami ze śmiertelnymi guzami mózgu” – twierdzi kierujący badaniami prof. Todd Hollon. 

 

„Postęp w leczeniu najbardziej śmiertelnych guzów mózgu był w minionych dekadach ograniczony częściowo z powodu trudności w identyfikacji pacjentów, którzy najwięcej skorzystaliby z celowanych terapii. Metody szybkiej klasyfikacji molekularnej dają nadzieję na zmiany w badaniach klinicznych, które doprowadzą do nowych metod leczenia” – mówi prof. Daniel Orringer, jeden z głównych autorów systemu opisanego w periodyku „Nature Medicine”. 

#rak #sztuczna inteligencja #genetyka #choroba