Istraživači sa Instituta Karolinska i SciLifeLab u Švedskoj kombinovali su tehnike veštačke inteligencije (AI) koje se koriste u satelitskim slikama i ekologiji zajednice kako bi interpretirali velike količine podataka iz tumorskog tkiva. Metoda, predstavljena u časopisu Nature Communications, mogla bi doprineti personalizovanijem tretmanu pacijenata sa rakom.
Dok nedavni napredak u imidžingu tumora pruža sjajan uvid u mikroskopski svet tumora, izazov je interpretirati ogromnu količinu generisanih podataka. Pošto se stotine molekula mere istovremeno u desetinama ili stotinama hiljada ćelija, istraživačima je postalo teško da znaju na koje molekule i ćelije da se fokusiraju.
Metode veštačke inteligencije u principu mogu pomoći istraživačima da analiziraju ovu lavinu podataka i odrede na šta da se fokusiraju. Međutim, tradicionalna veštačka inteligencija, kao što su duboke neuronske mreže, često obavlja zadatke bez davanja jasnih objašnjenja koja su razumljiva ljudima. Detalji o tome kako proces funkcioniše su skriveni ili teško dostupni u takozvanoj crnoj kutiji.
Istraživački tim Instituta Karolinska i SciLifeLab prepoznao je ograničenja takvih metoda i tražio je inspiraciju iz drugih oblasti. Oni su identifikovali dobro uspostavljene tehnike analize u satelitskom snimanju i ekologiji koje datiraju iz 2000-ih i 1950-ih, respektivno.
Nove metode veštačke inteligencije se kontinuirano razvijaju za tumačenje podataka sa satelitskih snimaka, na primer, da bi se automatski identifikovali gradovi, jezera, šume i pustinje u okviru velikih satelitskih snimaka. U ekologiji se koriste napredne tehnike da bi se otkrilo kako vrste biljaka, životinja i mikroorganizama kohabitiraju kao zajednice unutar datog geografskog područja.
„Shvatili smo da je tumačenje slika tumora slično tumačenju satelitskih snimaka i da su odnosi između ćelija u tkivu slični odnosima između vrsta u ekologiji“, objašnjava Jean Hausser, viši istraživač na Odeljenju za ćelije i molekule. Biologije, Karolinska institut, koji je vodio istraživanje. „Kombinovanjem tehnika koje se koriste u satelitskom snimanju i ekologiji i prilagođavajući ih za analizu tumorskog tkiva, sada smo uspeli da pretvorimo složene podatke u nove uvide u to kako rak funkcioniše.
Sledeći korak je primena nove metode u kliničkim ispitivanjima. Istraživači sarađuju sa velikom bolnicom za rak u Lionu, u Francuskoj, kako bi pronašli odgovore na pitanje zašto samo neki pacijenti reaguju na imunoterapiju raka. U drugoj saradnji sa klinikom Mejo u SAD, oni istražuju zašto nekim pacijentima sa rakom dojke nije potrebna hemoterapija.
„Sa našom novom metodom možemo otkriti važne detalje u tumorskom tkivu koji mogu da utvrde da li tretman raka deluje ili ne. Dugoročni cilj je da budemo u mogućnosti da prilagodimo tretmane raka individualnim potrebama i izbegnemo nepotrebne neželjene efekte“, kaže Jean Hausser.
