Ime Sibila vodi poreklo iz proročanstava Drevne Grčke, poznatih i kao sibile: ženske figure na koje se oslanjalo da prenesu božansko znanje o nevidljivoj i svemoćnoj prošlosti, sadašnjosti i budućnosti. Sada, ime je iskopano iz antike i dodeljeno alatu veštačke inteligencije za procenu rizika od raka pluća koji su razvili istraživači sa MIT-ove klinike Abdul Latif Jameel za mašinsko učenje u zdravstvu, Mass General Cancer Center (MGCC) i Chang Gung Memorial Hospital. (CGMH).
Rak pluća je najsmrtonosniji rak broj 1 na svetu, što je rezultiralo sa 1,7 miliona smrtnih slučajeva širom sveta 2020. godine, što je ubilo više ljudi od sledeća tri najsmrtonosnija raka zajedno.
„To je najveći ubica raka jer je relativno čest i relativno težak za lečenje, posebno kada je dostigao uznapredovalu fazu“, kaže Florijan Fintelman, MGCC torakalni interventni radiolog i koautor na novom radu. „U ovom slučaju, važno je znati da ako rano otkrijete rak pluća, dugoročni ishod je znatno bolji. Vaša petogodišnja stopa preživljavanja je bliža 70 procenata, dok ako ga otkrijete kada je uznapredovao, pet- godine stopa preživljavanja je samo manja od 10 procenata.“
Iako je poslednjih godina došlo do porasta novih terapija uvedenih za borbu protiv raka pluća, većina pacijenata sa rakom pluća i dalje podleže toj bolesti. Skeniranje pluća niskom dozom kompjuterizovane tomografije (LDCT) trenutno je najčešći način na koji se pacijenti pregledaju na rak pluća sa nadom da će ga pronaći u najranijim fazama, kada se još uvek može hirurški ukloniti. Sibil ide korak dalje u skriningu, analizirajući podatke LDCT slike bez pomoći radiologa kako bi predvidela rizik od budućeg razvoja raka pluća kod pacijenta u roku od šest godina.
U svom novom radu objavljenom u Journal of Clinical Oncologi, Jameel Clinic, MGCC i CGMH istraživači su pokazali da je Sibil dobila C-indekse od 0,75, 0,81 i 0,80 tokom šest godina iz različitih setova LDCT skeniranja pluća uzetih iz Nacionalna studija za skrining karcinoma pluća (NLST), Masovna opšta bolnica (MGH) i CGMH, respektivno—modeli koji postižu rezultat C indeksa preko 0,7 smatraju se dobrim, a preko 0,8 jakim. ROC-AUC za jednogodišnje predviđanje korišćenjem Sibil rezultat je još veći, u rasponu od 0,86 do 0,94, pri čemu je 1,00 najviši mogući rezultat.
Uprkos uspehu, 3D priroda CT skeniranja pluća učinila je Sibil izazovom za izgradnju. Koautor Peter Mikhael, doktor nauka sa MIT-a. student elektrotehnike i računarstva, i filijala klinike Jameel i Laboratorije za računarske nauke i veštačku inteligenciju MIT (CSAIL), uporedio je proces sa „pokušajem da pronađe iglu u plastu sena“.
Podaci o slikama koji su korišćeni za obuku Sibil uglavnom nisu imali znakova raka jer rak pluća u ranoj fazi zauzima male delove pluća – samo delić od stotina hiljada piksela koji čine svaki CT skeniranje. Gušći delovi plućnog tkiva poznati su kao plućni noduli, i iako imaju potencijal da budu kancerogeni, većina nije, i može nastati od zalečenih infekcija ili iritacija koje se prenose vazduhom.
Da bi osigurali da će Sibil biti u stanju da precizno proceni rizik od raka, Fintelman i njegov tim označili su stotine CT skeniranja sa vidljivim kanceroznim tumorima koji bi se koristili za obuku Sibil pre testiranja modela na CT skeniranju bez uočljivih znakova raka.
MIT elektrotehnika i računarstvo dr. student Jeremi Vohlvend, koautor rada i Jameel Clinic i CSAIL podružnica, bio je iznenađen koliko je Sibil visoko postigla uprkos nedostatku bilo kakvog vidljivog raka. „Otkrili smo da iako mi [kao ljudi] ne možemo sasvim da vidimo gde je rak, model bi ipak mogao da ima neku prediktivnu moć o tome koja će pluća na kraju razviti rak“, priseća se on. „Poznavanje [Sibil] je moglo da istakne koja je strana najverovatnija bila nam je zaista interesantna.
Koautor Lecia V. Sekuist, medicinski onkolog, stručnjak za rak pluća i direktor Centra za inovacije u ranom otkrivanju raka u MGH, kaže da su rezultati koje je tim postigao sa Sibil važni „jer se skrining raka pluća ne primenjuje na svoj puni potencijal u SAD ili globalno, a Sibil bi možda mogla da nam pomogne da premostimo ovaj jaz.“
Programi skrininga raka pluća su nedovoljno razvijeni u regionima Sjedinjenih Država koji su najteže pogođeni rakom pluća zbog različitih faktora. Oni se kreću od stigme prema pušačima do političkih i političkih faktora kao što je širenje Medicaida, koje varira od države do države.
Štaviše, mnogi pacijenti kojima je danas dijagnostikovan rak pluća ili nikada nisu pušili ili su bivši pušači koji su prestali pre više od 15 godina – osobine koje obe grupe čine nepodobnim za CT skrining raka pluća u Sjedinjenim Državama.
„Naši podaci o obuci su se sastojali samo od pušača jer je to bio neophodan kriterijum za upis u NLST“, kaže Mikhael. „Na Tajvanu proveravaju nepušače, tako da se očekuje da naši podaci o validaciji sadrže ljude koji nisu pušili, i bilo je uzbudljivo videti kako se Sibil dobro generalizuje na tu populaciju.
„Uzbuđujući sledeći korak u istraživanju biće prospektivno testiranje Sibil na ljudima sa rizikom od raka pluća koji nisu pušili ili su prestali pre više decenija“, kaže Sekvist. „Svakodnevno lečim takve pacijente u svojoj klinici za rak pluća i razumljivo im je da se pomire da ne bi bili kandidati za skrining. Možda će se to promeniti u budućnosti.“
Sve je veći broj pacijenata sa rakom pluća koji su kategorisani kao nepušači. Žene nepušačice imaju veću verovatnoću da dobiju dijagnozu raka pluća nego muškarci koji su nepušači. Globalno, preko 50 odsto žena kojima je dijagnostikovan rak pluća su nepušači, u poređenju sa 15 do 20 odsto muškaraca.
Profesorka MIT-a Regina Barzilai, koautor rada i vođa fakulteta za veštačku inteligenciju na klinici Jameel, koja je takođe član Koh instituta za integrativno istraživanje raka, pripisuje zajedničke napore MIT-a i MGH na Sibil Silviji, sestri bliskog prijatelja Barzilai i jedan od Sekvistovih pacijenata.
„Silvija je bila mlada, zdrava i atletska — nikada nije pušila“, priseća se Barzilej. „Kada je počela da kašlje, ni njeni lekari ni njena porodica u početku nisu sumnjali da bi uzrok mogao biti rak pluća. Kada je Silviji konačno dijagnostikovan i kada je upoznala dr Sekvista, bolest je bila previše uznapredovala da bi se vratila. Kada smo oplakivali Silvijinu smrt, nismo mogli Nemojte prestati da razmišljate koliko drugih pacijenata ima slične putanje.
