Folosind Inteligenţa Artificială (IA), cercetătorii au descoperit cum să depisteze mutaţiile genetice în tumorile cerebrale canceroase în mai puţin de 90 de secunde şi, posibil, să eficientizeze diagnosticarea şi tratamentul gliomelor, sugerează un studiu.
O echipă de neurochirurgi şi ingineri de la Michigan Medicine, în colaborare cu cercetători de la universităţile din New York şi California, a dezvoltat un sistem de screening de diagnosticare bazat pe inteligenţă artificială numit DeepGlioma, care foloseşte imagistica rapidă pentru a analiza specimenele de tumori prelevate în timpul unei operaţii şi pentru a detecta mai rapid mutaţiile genetice.
În cadrul unui studiu efectuat pe mai mult de 150 de pacienţi cu gliom difuz, cea mai frecventă şi mortală tumoră cerebrală primară, sistemul nou dezvoltat a identificat mutaţiile utilizate de Organizaţia Mondială a Sănătăţii (OMS) pentru a defini subgrupurile moleculare ale afecţiunii cu o precizie medie de peste 90%.
Rezultatele au fost publicate joi, în revista Nature Medicine.
„Acest instrument bazat pe inteligenţă artificială are potenţialul de a îmbunătăţi accesul şi viteza de diagnosticare şi îngrijire a pacienţilor cu tumori cerebrale mortale", a declarat autorul principal şi creatorul aplicaţiei de diagnosticare DeepGlioma, Todd Hollon, doctor în neurochirurgie la universitatea din Michigan şi profesor asistent de neurochirurgie la facultatea de medicină din cadrul U-M .
Clasificarea moleculară este din ce în ce mai importantă pentru diagnosticarea şi tratamentul gliomului, deoarece beneficiile şi riscurile unei intervenţii chirurgicale variază în rândul pacienţilor cu tumori cerebrale în funcţie de compoziţia lor genetică.
De fapt, pacienţii cu un tip specific de gliom difuz numit astrocitoame pot câştiga în medie cinci ani cu îndepărtarea completă a tumorii, în comparaţie cu alte subtipuri de gliom difuz.
Cu toate acestea, accesul la testele moleculare pentru gliomul difuz este limitat şi nu este disponibil în mod uniform în centrele care tratează pacienţii cu tumori cerebrale. Atunci când este disponibil, spune Hollon, timpul de obţinere a rezultatelor poate dura zile, chiar săptămâni.
„Barierele în calea diagnosticului molecular pot duce la o îngrijire suboptimală pentru pacienţii cu tumori cerebrale, complicând luarea deciziilor chirurgicale şi selecţia regimurilor de chimioterapie", a spus Hollon.
Înainte de DeepGlioma, chirurgii nu aveau o metodă de diferenţiere a gliomelor difuze în timpul operaţiei.
Oamenii de ştiinţă au început să dezvolte această idee în 2019. Sistemul combină reţelele neuronale profunde cu o metodă de imagistică optică cunoscută sub numele de histologie stimulată Raman (SRH), care a fost, de asemenea, dezvoltată la U-M, pentru a imagina ţesutul tumorii cerebrale în timp real.
„DeepGlioma creează o cale pentru o identificare precisă şi mai rapidă, care ar oferi furnizorilor o şansă mai bună de a defini tratamentele şi de a estima prognosticul pacienţilor", a declarat Hollon.
Chiar şi cu un tratament standard optim, pacienţii cu gliom difuz se confruntă cu opţiuni de tratament limitate. Timpul mediu de supravieţuire pentru pacienţii cu gliom difuz malign este de numai 18 luni.
Deşi dezvoltarea de medicamente pentru tratarea tumorilor este esenţială, mai puţin de 10% dintre pacienţii cu gliom sunt înscrişi în studii clinice, care adesea limitează participarea subgrupurilor moleculare.
Cercetătorii speră că DeepGlioma poate fi un catalizator pentru înscrierea timpurie în studii clinice a acestor pacienţi.
„Progresul în tratamentul celor mai mortale tumori cerebrale a fost limitat în ultimele decenii - în parte pentru că a fost dificil să se identifice pacienţii care ar beneficia cel mai mult de terapiile ţintite", a declarat autorul principal dr. Daniel Orringer, M.D., profesor asociat de neurochirurgie şi patologie la facultatea de medicină NYU, care a dezvoltat histologia stimulată Raman.
Potrivit cercetătorilor, metodele rapide de clasificare moleculară sunt foarte promiţătoare pentru regândirea designului studiilor clinice şi pentru a aduce noi terapii pacienţilor.
(Credit: Jacob Dwyer, Justine Ross, Michigan Medicine, 2023).
