Algoritmus skúma obrázky metastatických buniek s cieľom určiť miesto primárneho nádoru. Pôvod až piatich percent všetkých nádorov sa totiž nedá identifikovať a prognóza ľudí, ktorých primárna rakovina zostáva neznáma, je zlá
Niektoré skryté druhy rakoviny zostávajú neodhalené, kým sa nerozšíria zo svojho zdroja do vzdialených orgánov. Vedci teraz vyvinuli nástroj umelej inteligencie (AI), ktorý prekonáva patológov pri identifikácii pôvodu metastázujúcich rakovinových buniek, ktoré kolujú v tele. Model, ktorý je dôkazom koncepcie, by mohol pomôcť lekárom zlepšiť diagnostiku a liečbu neskorých štádií rakoviny a predĺžiť ľuďom život. O novinke informuje portál Nature.
„To je dosť významné zistenie – že sa dá použiť ako pomocný nástroj,“ uviedol Faisal Mahmood, ktorý študuje aplikácie umelej inteligencie v zdravotníctve na Harvard Medical School v Bostone v štáte Massachusetts.
Nepolapiteľný pôvod
Aby mohli lekári liečiť metastázy rakoviny, musia vedieť, odkiaľ pochádzajú. Pôvod až 5 percent všetkých nádorov sa nedá identifikovať a prognóza ľudí, ktorých primárna rakovina zostáva neznáma, je zlá.
Ako uvádza Nature, jedna z metód používaných na diagnostiku zložitých metastáz sa opiera o nádorové bunky nájdené v tekutine odobratej z tela. Lekári skúmajú obrázky buniek, aby zistili, na aký typ rakovinovej bunky sa podobajú. Napríklad bunky rakoviny prsníka, ktoré migrujú do pľúc, stále vyzerajú ako bunky rakoviny prsníka.
Každý rok sa z 300 000 ľudí s rakovinou, ktorí sú novo liečení v nemocnici patriacej k Tianjin Medical University (TMU) v Číne, približne 4 000 diagnostikuje pomocou takýchto snímok, ale približne 300 ľudí zostáva nediagnostikovaných, hovorí Tian Fei, chirurg kolorektálneho karcinómu na TMU.
Tian, Li Xiangchun, vedec v oblasti bioinformatiky a jeho kolegovia chceli vyvinúť algoritmus hlbokého učenia na analýzu týchto obrázkov a predpovedanie pôvodu rakoviny. Ich výsledky boli uverejnené 16. apríla v časopise Nature Medicine.
Tréning nádorov
Výskumníci vycvičili svoj model umelej inteligencie na približne 30 000 obrázkoch buniek nájdených v brušnej alebo pľúcnej tekutine od 21 000 ľudí, ktorých pôvod nádoru bol známy. Potom svoj model otestovali na 27 000 snímkach a zistili, že existuje 83- percentná pravdepodobnosť, že presne predpovie zdroj nádoru. A bola 99- percentná šanca, že zdroj nádoru bude zahrnutý v troch najlepších predpovediach modelu.
„Zoznam troch najlepších je užitočný, pretože môže lekárom pomôcť znížiť počet ďalších – často rušivých – testov potrebných na identifikáciu pôvodu nádoru“, hovorí Mahmood. Predpovede sa obmedzili na dvanásť bežných zdrojov rakoviny vrátane pľúc, vaječníkov, prsníkov a žalúdka. „Niektoré iné formy rakoviny, vrátane tých, ktoré majú pôvod v prostate a obličkách, nebolo možné identifikovať, pretože sa zvyčajne nerozširujú na ložiská tekutín v bruchu a pľúcach“, dodal Li.
Pri testovaní na približne 500 snímkach bol model lepší ako ľudskí patológovia pri predpovedaní pôvodu nádoru. Toto zlepšenie bolo štatisticky významné, píše Nature.
Výskumníci tiež retrospektívne hodnotili podskupinu 391 účastníkov štúdie približne štyri roky po tom, ako podstúpili liečbu rakoviny. Zistili, že tí, ktorí podstúpili liečbu typu rakoviny, ktorý model predpovedal, mali väčšiu pravdepodobnosť, že prežijú, a žili dlhšie ako účastníci, u ktorých sa predpoveď nezhodovala. „Toto je celkom presvedčivý argument na použitie modelu umelej inteligencie v klinickom prostredí“, dodal Mahmood.
Mahmood už predtým použil AI na predpovedanie pôvodu rakoviny zo vzoriek tkanív a iné tímy použili genomické údaje. Kombinácia týchto troch zdrojov údajov – buniek, tkaniva a genomiky – by podľa neho mohla ešte viac zlepšiť výsledky u ľudí s metastázami rakoviny neznámeho pôvodu.
