Godinama su istraživači raka primetili da više muškaraca nego žena dobija smrtonosni oblik raka mozga koji se zove glioblastom. Takođe su otkrili da su ovi tumori često agresivniji kod muškaraca. Ali preciziranje karakteristika koje bi lekarima mogle pomoći da predvide koji tumori će verovatno brže rasti, pokazalo se neuhvatljivim. Istraživači Univerziteta Viskonsin-Medison okreću se veštačkoj inteligenciji kako bi otkrili te faktore rizika i kako se oni razlikuju među polovima.
Profesor radiologije i biomedicinskog inženjerstva Pallavi Tivari i njene kolege objavile su svoje početne nalaze u časopisu Science Advances, nagoveštavajući obećanje veštačke inteligencije za poboljšanje medicinske nege za pacijente sa rakom.
„Postoji gomila podataka prikupljenih na putovanju obolelog od raka“, kaže Tivari, koji je takođe povezan sa odeljenjem za medicinsku fiziku. „Trenutno se, nažalost, obično proučava na izolovani način, i tu AI ima ogroman potencijal.
Nekoliko istraživača bolje razume ovaj potencijal od Tivarija. Stigavši na UV–Madison 2022. kako bi pomogao u vođenju nove univerzitetske inicijative AI u medicinskom imidžingu, Tivari ko-direktira Program za snimanje i radijaciju u Centru za karcinom raka. Njeno istraživanje koristi računarsku moć AI modela da ispita velike količine medicinskih slika i pronađe obrasce koji bi mogli pomoći onkolozima i njihovim pacijentima da donesu odluke sa boljim informacijama.
„Želimo da se pozabavimo čitavim spektrom izazova na putovanju pacijenata sa rakom, počevši od dijagnoze i prognoze do procene odgovora na lečenje“, kaže Tivari.
U ovom slučaju, Tivari i bivša diplomirana studentkinja Ruchika Verma okrenula su se digitalnim slikama patoloških slajdova – tankim rezovima uzoraka tumora – u potrazi za obrascima koji bi mogli predvideti koliko brzo bi tumor mogao da raste, a time i koliko dugo pacijent može očekivati da preživi.
Glioblastom je jedan od najagresivnijih oblika raka, sa srednjim preživljavanjem od 15 meseci nakon dijagnoze.
„Pacijenti često nemaju dug život nakon dijagnoze“, kaže Tivari. „Ali veliki izazov je prognoza – identifikovanje koliko dugo će pacijenti zapravo živeti i kakav će verovatno biti njihov ishod. Ovo je važno jer rezultati na kraju regulišu tretmane koje dobijaju i njihov kvalitet života nakon dijagnoze.“
Da bi se uhvatili u koštac sa ovim izazovom, Tivari i Verma su izgradili AI model koji može da identifikuje čak i suptilne obrasce u patološkim slajdovima koji možda nikada neće biti očigledni golim okom. Koristeći podatke iz više od 250 studija pacijenata sa glioblastomom, obučili su model da prepozna jedinstvene karakteristike tumora, kao što su obilje određenih tipova ćelija i stepen do kojeg oni napadaju okolno zdravo tkivo.
Dalje, obučili su model da identifikuje bilo kakve obrasce između ovih karakteristika i vremena preživljavanja pacijenata, uzimajući u obzir njihov pol.
Čineći to, razvili su AI model koji je bio u stanju da identifikuje faktore rizika za agresivnije tumore koji su snažno povezani sa svakim polom. Za žene, karakteristike većeg rizika uključivale su tumore koji su se infiltrirali u zdravo tkivo. Među muškarcima, prisustvo određenih ćelija koje okružuju umiruće tkivo (zvane pseudopalisadne ćelije) bilo je povezano sa agresivnijim tumorima.
Model je takođe identifikovao karakteristike tumora koje izgledaju kao da su lošije prognoze i za muškarce i za žene.
Studija bi mogla pomoći da se dovede do individualizovanije nege za pacijente sa glioblastomom.
„Otkrivanjem ovih jedinstvenih obrazaca, nadamo se da ćemo inspirisati nove puteve za personalizovani tretman i podstaći kontinuirano istraživanje osnovnih bioloških razlika koje se vide u ovim tumorima“, kaže Verma.
Tivari i njene kolege rade sličan posao koristeći MRI podatke i počele su da koriste AI za analizu karcinoma pankreasa i dojke sa ciljem poboljšanja ishoda za pacijente.
Pored svog istraživanja, Tivari pomaže u oblikovanju univerzitetskih inicijativa RISE-AI i RISE-THRIVE, koje uspostavljaju UV-Madison kao lidera međudisciplinarnog istraživanja o veštačkoj inteligenciji i rasponu ljudskog zdravlja.
„UV ima bogatu i raznoliku ekspertizu u našim inženjerskim i medicinskim kampusima“, kaže Tivari, „i sa inicijativama RISE, mi smo u dobroj poziciji da budemo na čelu prevođenja istraživanja AI u kliničku negu“.
