Novi alat AI (veštačka inteligencija) može omogućiti da se pacijenti sa rakom dojke poštede nepotrebnih hemoterapijskih tretmana korišćenjem preciznijeg metoda predviđanja njihovih ishoda, izveštava nova studija Northvestern Medicine.
AI evaluacije tkiva pacijenata bile su bolje u predviđanju budućeg toka bolesti pacijenta od procena koje su izvršili stručnjaci patolozi.
Alat veštačke inteligencije je bio u stanju da identifikuje pacijente sa rakom dojke koji su trenutno klasifikovani kao visoki ili srednji rizik, ali koji su dugoročno preživeli. To znači da bi trajanje ili intenzitet njihove hemoterapije mogao biti smanjen. Ovo je važno jer je hemoterapija povezana sa neprijatnim i štetnim nuspojavama kao što su mučnina, ili ređe, oštećenje srca.
Trenutno patolog procenjuje ćelije raka u tkivu pacijenta da bi odredio lečenje. Ali obrasci nekanceroznih ćelija su veoma važni u predviđanju ishoda, pokazala je studija.
Ovo je prva studija koja koristi AI za sveobuhvatnu procenu i kancerogenih i nekanceroznih elemenata invazivnog raka dojke.
„Naša studija pokazuje važnost komponenti koje nisu raka u određivanju ishoda kod pacijenata“, rekao je autor odgovarajuće studije Lee Cooper, vanredni profesor patologije na Medicinskom fakultetu Univerziteta Northvestern Feinberg. „Važnost ovih elemenata je bila poznata iz bioloških studija, ali ovo znanje nije efikasno prevedeno u kliničku upotrebu.“
Studija je objavljena 27. novembra u časopisu Nature Medicine.
2023. godine, oko 300.000 američkih žena će dobiti dijagnozu invazivnog raka dojke. Otprilike jedna od osam žena u SAD će dobiti dijagnozu raka dojke tokom svog života.
Tokom dijagnoze, patolog pregleda kancerogeno tkivo kako bi utvrdio kako se tkivo pojavljuje abnormalno. Ovaj proces, poznat kao ocenjivanje, fokusira se na pojavu ćelija raka i ostao je uglavnom nepromenjen decenijama. Ocena, koju odredi patolog, koristi se da bi se utvrdilo kakav će tretman pacijent dobiti.
Mnoge studije biologije raka dojke pokazale su da nekancerozne ćelije, uključujući ćelije imunog sistema i ćelije koje obezbeđuju oblik i strukturu tkiva, mogu igrati važnu ulogu u održavanju ili inhibiciji rasta raka.
Kuper i njegove kolege su izgradili AI model za procenu tkiva raka dojke iz digitalnih slika koji meri izgled i kancerogenih i nekanceroznih ćelija, kao i interakcije između njih.
„Ovi obrasci predstavljaju izazov za patologa da proceni, jer ljudskom oku može biti teško da ih pouzdano kategoriše“, rekao je Kuper, takođe član Sveobuhvatnog centra za rak Roberta H. Lurija Univerziteta Northvestern. „Model AI meri ove obrasce i predstavlja informacije patologu na način koji patologu čini proces donošenja odluka jasnim.“
Sistem veštačke inteligencije analizira 26 različitih svojstava tkiva dojke pacijenta da bi se stvorio ukupni prognostički rezultat. Sistem takođe generiše pojedinačne rezultate za ćelije raka, imunološke i stromalne ćelije kako bi patologu objasnio ukupni rezultat. Na primer, kod nekih pacijenata, povoljan rezultat prognoze može biti posledica osobina njihovih imunih ćelija, dok kod drugih može biti posledica svojstava njihovih ćelija raka. Ove informacije može koristiti tim za negu pacijenta u kreiranju individualizovanog plana lečenja.
Usvajanje novog modela moglo bi pacijentima kojima je dijagnostikovan rak dojke dati tačniju procenu rizika povezanog sa njihovom bolešću, osnažujući ih da donose informisane odluke o svojoj kliničkoj nezi, rekao je Kuper.
Pored toga, ovaj model može pomoći u proceni terapijskog odgovora, omogućavajući da se tretman poveća ili smanji u zavisnosti od toga kako se mikroskopski izgled tkiva menja tokom vremena. Na primer, alat može biti u stanju da prepozna efikasnost imunog sistema pacijenta u ciljanju raka tokom hemoterapije, što bi se moglo koristiti za smanjenje trajanja ili intenziteta hemoterapije.
„Takođe se nadamo da bi ovaj model mogao smanjiti disparitete za pacijente kojima se dijagnostikuje u okruženju“, rekao je Kuper. „Ovi pacijenti možda nemaju pristup patologu koji je specijalizovan za rak dojke, a naš AI model bi mogao pomoći generalnom patologu pri proceni karcinoma dojke.“
Studija je sprovedena u saradnji sa Američkim društvom za rak (ACS) koje je stvorilo jedinstven skup podataka o pacijentima sa rakom dojke kroz svoje studije prevencije raka. Ovaj skup podataka predstavlja pacijente iz preko 423 američka okruga, od kojih su mnogi dobili dijagnozu ili negu u društvenim medicinskim centrima. Ovo je važno jer većina studija obično koristi podatke iz velikih akademskih medicinskih centara koji predstavljaju samo deo populacije SAD.
U ovoj saradnji, Northvestern je razvio softver za veštačku inteligenciju, dok su naučnici iz ACS-a i Nacionalnog instituta za rak pružili stručnost o epidemiologiji raka dojke i kliničkim ishodima.
Da bi obučili AI model, naučnicima su bile potrebne stotine hiljada anotacija ćelija i struktura tkiva koje su generisali ljudi unutar digitalnih slika tkiva pacijenata. Da bi to postigli, stvorili su međunarodnu mrežu studenata medicine i patologa na nekoliko kontinenata. Ovi volonteri su obezbedili ove podatke preko veb stranice tokom nekoliko godina kako bi omogućili AI modelu da pouzdano tumači slike tkiva raka dojke.
Zatim će naučnici proceniti ovaj model prospektivno kako bi ga potvrdili za kliničku upotrebu. Ovo se poklapa sa prelaskom na korišćenje digitalnih slika za dijagnozu u Northvestern Medicine, što će se dogoditi u naredne tri godine.
Naučnici takođe rade na razvoju modela za specifičnije vrste raka dojke kao što su trostruko negativni ili HER2-pozitivni. Invazivni rak dojke obuhvata nekoliko različitih kategorija, a važni obrasci tkiva mogu varirati u različitim kategorijama.
„Ovo će poboljšati našu sposobnost da predvidimo ishode i pružiće dalji uvid u biologiju raka dojke“, rekao je Kuper.
