Koristeći veštačku inteligenciju, istraživači su otkrili kako da skriniraju genetske mutacije u kancerogenim tumorima mozga za manje od 90 sekundi – i možda pojednostave dijagnozu i lečenje glioma, sugeriše studija.
Tim neurohirurga i inženjera iz Mičigenske medicine, u saradnji sa istraživačima sa Univerziteta Njujork, Univerziteta Kalifornije, San Franciska i drugih, razvio je sistem dijagnostičkog skrininga zasnovanog na veštačkoj inteligenciji pod nazivom DeepGlioma koji koristi brzo snimanje za analizu uzoraka tumora uzetih tokom operacije. i brže otkrivaju genetske mutacije.
U studiji na više od 150 pacijenata sa difuznim gliomom, najčešćim i smrtonosnim primarnim tumorom mozga, novorazvijeni sistem je identifikovao mutacije koje koristi Svetska zdravstvena organizacija da definiše molekularne podgrupe stanja sa prosečnom tačnošću od preko 90%. Rezultati su objavljeni u Nature Medicine.
„Ovaj alat zasnovan na veštačkoj inteligenciji ima potencijal da poboljša pristup i brzinu dijagnostike i nege pacijenata sa smrtonosnim tumorima na mozgu“, rekao je vodeći autor i kreator DeepGlioma Todd Hollon, MD, neurohirurg na Univerzitetu Mičigen za zdravlje i docent neurohirurgije na Medicinskom fakultetu U-M.
Molekularna klasifikacija je sve važnija za dijagnozu i lečenje glioma, pošto koristi i rizici operacije variraju među pacijentima sa tumorom mozga u zavisnosti od njihovog genetskog sastava. U stvari, pacijenti sa specifičnim tipom difuznog glioma koji se naziva astrocitomi mogu dobiti u proseku pet godina sa potpunim uklanjanjem tumora u poređenju sa drugim podtipovima difuznog glioma.
Međutim, pristup molekularnom testiranju za difuzni gliom je ograničen i nije ujednačeno dostupan u centrima koji leče pacijente sa tumorima mozga. Kada je dostupan, kaže Hollon, vreme za postizanje rezultata može potrajati danima, čak i nedeljama.
„Barijere molekularnoj dijagnozi mogu dovesti do neoptimalne nege za pacijente sa tumorima mozga, komplikujući hirurško donošenje odluka i izbor režima hemoradijacije“, rekao je Hollon.
Pre DeepGlioma, hirurzi nisu imali metod za razlikovanje difuznih glioma tokom operacije. Ideja koja je započeta 2019. godine, sistem kombinuje duboke neuronske mreže sa metodom optičkog snimanja poznatom kao stimulisana Raman histologija, koja je takođe razvijena u U-M, da bi se snimilo tkivo tumora mozga u realnom vremenu.
„DeepGlioma stvara put za tačnu i pravovremenu identifikaciju koja bi pružaocima pružila bolju šansu da definišu tretmane i predvide prognozu pacijenata“, rekao je Hollon.
Čak i sa optimalnim standardnim tretmanom nege, pacijenti sa difuznim gliomom suočavaju se sa ograničenim mogućnostima lečenja. Srednje vreme preživljavanja pacijenata sa malignim difuznim gliomima je samo 18 meseci.
Iako je razvoj lekova za lečenje tumora od suštinskog značaja, manje od 10% pacijenata sa gliomom je uključeno u klinička ispitivanja, koja često ograničavaju učešće molekularnih podgrupa. Istraživači se nadaju da DeepGlioma može biti katalizator za rani upis u ispitivanje.
„Napredak u lečenju najsmrtonosnijih tumora na mozgu bio je ograničen poslednjih decenija – delom zato što je bilo teško identifikovati pacijente koji bi imali najviše koristi od ciljanih terapija“, rekao je stariji autor Daniel Orringer, MD, vanredni profesor. neurohirurgije i patologije na NIU Grossman School of Medicine, koji je razvio stimulisanu Ramanovu histologiju. „Brze metode za molekularnu klasifikaciju obećavaju mnogo za ponovno promišljanje dizajna kliničkih ispitivanja i donošenje novih terapija pacijentima.
