Folosind inteligenţa artificială (AI), cercetători din Canada au identificat un subset distinct de cancer endometrial cu risc ridicat, care altfel nu ar fi fost recunoscut de patologia tradiţională şi de diagnosticul molecular. Descoperirea promite să îmbunătăţească îngrijirea pacientelor cu cancer endometrial, cea mai frecventă afecţiune ginecologică malignă.
Folosind inteligenţa artificială (AI) pentru a identifica modele în mii de imagini ale celulelor canceroase, cercetătorii au identificat un subset distinct de cancer endometrial care expune pacienţii la un risc mult mai mare de recidivă şi de deces, dar care altfel ar rămâne nedetectat de patologia tradiţională şi de diagnosticul molecular.
Descoperirile, publicate miercuri în revista Nature Communications, îi vor ajuta pe medici să identifice pacienţii cu boală cu risc ridicat care ar putea beneficia de un tratament mai cuprinzător.
„Cancerul endometrial este o boală diversă, unele paciente fiind mult mai susceptibile la recidiva cancerului decât altele", au declarat într-un comunicat al universităţii din BC (UBC), dr. Jessica McAlpine, specialist în oncologie ginecologică, şi dr. Chew Wei Chair chirurg-cercetător la Centrul pentru cancer din Columbia Britanică (BC) şi spitalul general din Vancouver.
„Este atât de important ca pacienţii cu boli cu risc ridicat să fie identificaţi, astfel încât să putem interveni şi, sperăm, să prevenim recidiva. Această abordare bazată pe AI ne va ajuta să ne asigurăm că niciun pacient nu pierde ocazia de a beneficia de intervenţii care ar putea să-i salveze viaţa", au precizat cei doi specialişti, într-un comunicat.
Medicina de precizie bazată pe AI
Descoperirea se bazează pe activitatea dr. McAlpine şi a cercetătorilor din grupul Iniţiativa pentru cancerul ginecologic - o colaborare între mai multe instituţii canadiene - care, în 2013, au contribuit la demonstrarea faptului că, în ceea ce priveşte cancerul endometrial, acesta poate fi clasificat în patru subtipuri pe baza caracteristicilor moleculare ale celulelor canceroase, fiecare prezentând un nivel diferit de risc pentru pacienţi.
Dr. McAlpine şi echipa sa au continuat apoi să dezvolte un instrument inovator de diagnostic molecular, denumit ProMiSE, care poate discerne cu exactitate între aceste subtipuri de cancer endometrial.
Instrumentul este utilizat în prezent în Canada şi la nivel internaţional pentru a orienta deciziile de tratament.
Subtipul molecular cel mai răspândit, care cuprinde aproximativ 50% din cazuri, este în mare parte o categorie generală pentru cancerele endometriale fără caracteristici moleculare perceptibile.
„Există paciente în această categorie foarte mare care au rezultate extrem de bune, iar altele ale căror rezultate sunt foarte nefavorabile. Până acum, ne-au lipsit instrumentele necesare pentru a identifica persoanele cu risc, astfel încât să le putem oferi un tratament adecvat", a explicat dr. McAlpine.
O imagine microscopică a celulelor canceroase endometriale analizate de instrumentul AI. Credit: Facultatea de Medicină UBC, iunie 2024
Cercetătorii canadieni au dezvoltat un model AI de învăţare profundă care analizează imagini ale probelor de ţesut colectate de la pacienţi.
Inteligenţa artificială a fost antrenată să diferenţieze între diferite subtipuri şi, după ce a analizat peste 2300 de imagini ale ţesuturilor canceroase, a identificat noul subgrup care prezenta rate de supravieţuire net inferioare.
„Puterea inteligenţei artificiale constă în faptul că poate analiza în mod obiectiv seturi mari de imagini şi poate identifica modele care scapă patologilor umani", a declarat dr. Ali Bashashati, profesor asistent de inginerie biomedicală, patologie şi medicină de laborator la UBC.
„Găseşte acul în carul cu fân. Ne spune că acest grup de cancere cu aceste caracteristici sunt cele mai grave şi reprezintă un risc mai mare pentru pacienţi", a precizat el.
Echipa explorează acum modul în care instrumentul AI ar putea fi integrat în practica clinică, alături de diagnosticele moleculare şi patologice tradiţionale.
Un avantaj al abordării bazate pe AI ar fi că este rentabilă şi uşor de implementat la nivel geografic.
Inteligenţa artificială analizează imaginile care sunt colectate în mod obişnuit de patologi şi de furnizorii de asistenţă medicală, chiar şi în cadrul spitalelor mai mici din comunităţile rurale şi îndepărtate, şi care sunt partajate atunci când se solicită o a doua opinie cu privire la un diagnostic.
Utilizarea combinată a analizelor moleculare şi bazate pe AI ar putea permite multor pacienţi să rămână în comunităţile lor de origine pentru intervenţii chirurgicale mai puţin intensive, asigurându-se în acelaşi timp că cei care au nevoie de tratament la un centru de cancer mai mare pot beneficia de acest lucru.
