Inteligența artificială (AI) i-ar putea ajuta pe medici să găsească răspunsul privind vindecarea cancerului cerebral în timpul unei intervenții chirurgicale, relevă un nou studiu. Oamenii de știință au dezvoltat un instrument care decodifică ADN-ul unei tumori în timp real, când pacientul se află în operație. Descoperirea ar putea avansa cercetarea tratamentelor personalizate pentru una dintre cele mai letale forme ale bolii.
Un instrument de inteligență artificială (AI) poate decodifica genomul cancerului cerebral în timpul operației, iar oamenii de știință spun că profilarea tumorii în timp real poate ghida deciziile chirurgicale și pe cele care privesc tratamentul.
O echipă de oameni de știință de la facultatea de medicină a universității Harvard a conceput un instrument de AI care poate decodifica rapid ADN-ul unei tumori cerebrale pentru a determina identitatea moleculară a acesteia în timpul desfășurării operației chirurgicale, informații esențiale care, conform abordărilor actuale, pot dura de la câteva zile și până la câteva săptămâni.
Cunoașterea tipului molecular al unei tumori le permite neurochirurgilor să ia decizii, cum ar fi cât de mult țesut cerebral să îndepărteze și dacă să plaseze medicamente care să ucidă tumorile direct în creier – în timp ce pacientul se află încă pe masa de operație.
Un raport privind această lucrare, condusă de cercetătorii de la Harvard a fost publicat vineri, în revista Med.
Diagnosticul molecular precis – care detaliază alterările ADN-ului într-o celulă – în timpul operației poate ajuta un neurochirurg să decidă cât de mult țesut cerebral trebuie îndepărtat.
Îndepărtarea unei cantități prea mari atunci când tumora este mai puțin agresivă poate afecta funcția neurologică și cognitivă a pacientului.
De asemenea, îndepărtarea unei cantități prea mici atunci când tumora este foarte agresivă poate lăsa în urmă țesut malign care poate crește și se poate răspândi rapid.
„În acest moment, chiar și practica clinică de ultimă generație nu poate face profilul molecular al tumorilor în timpul operației. Instrumentul nostru inteligent depășește această provocare prin extragerea unor semnale biomedicale neexploatate până acum în lamele patologice congelate”, a declarat autorul principal al studiului, Kun-Hsing Yu, profesor asistent de informatică biomedicală în cadrul Institutului Blavatnik de la Harvard.
Cunoașterea identității moleculare a unei tumori în timpul operației este, de asemenea, valoroasă, deoarece anumite tumori beneficiază de un tratament pe loc cu medicamente plasate direct în creier în momentul operației, spune prof. Yu.
„Capacitatea de a determina diagnosticul molecular intraoperator în timp real, în timpul operației, poate impulsiona dezvoltarea oncologiei de precizie în timp real”, a adăugat el.
Abordarea standard de diagnosticare intraoperatorie folosită în prezent presupune prelevarea de țesut cerebral, înghețarea acestuia și examinarea lui la microscop.
Un dezavantaj major este că înghețarea țesutului tinde să modifice aspectul celulelor la microscop și poate interfera cu acuratețea evaluării clinice.
În plus, ochiul uman, chiar și atunci când se utilizează microscoape puternice, nu poate detecta cu acuratețe variații genomice subtile de pe o lamelă.
Noua abordare cu folosirea AI depășește aceste provocări.
Instrumentul, denumit CHARM (Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine), este disponibil gratuit pentru alți cercetători.
Acesta trebuie încă să fie validat clinic prin testare în medii reale și să fie autorizat de autoritatea americană de reglementare, FDA, înainte de a fi implementat în spitale, a precizat echipa de cercetare.
Descifrarea codului molecular al cancerului
Progresele recente în domeniul genomicii au permis patologilor să diferențieze semnăturile moleculare – și comportamentele pe care aceste semnături le prezic – între diferitele tipuri de cancer cerebral, inclusiv în cadrul unor tipuri specifice de tumori cerebrale.
De exemplu, gliomul – cea mai agresivă tumoră cerebrală și cea mai frecventă formă de cancer cerebral – are trei subvariante principale care poartă diferiți markeri moleculari și au diferite tendințe de creștere și răspândire.
Capacitatea noului instrument de a accelera diagnosticarea moleculară ar putea fi deosebit de valoroasă în zonele cu acces limitat la tehnologia de efectuare rapidă a secvențierii genetice a cancerului.
Dincolo de deciziile luate în timpul operației, cunoașterea tipului molecular al unei tumori oferă indicii despre agresivitatea, comportamentul și răspunsul probabil la diverse tratamente. Astfel de cunoștințe pot informa deciziile postoperatorii.
Mai mult, noul instrument permite diagnosticarea în timpul operației, aliniat la sistemul de clasificare recent actualizat al Organizației Mondiale a Sănătății (OMS) pentru diagnosticarea și clasificarea gravității gliomului, care solicită ca astfel de diagnostice să fie făcute pe baza profilului genomic al tumorii.
Dezvoltarea CHARM
CHARM a fost dezvoltat folosind 2.334 de mostre de tumori cerebrale de la 1.524 de persoane cu gliom din trei populații diferite de pacienți.
Atunci când a fost testat pentru prima dată pe un set de eșantioane de creier, instrumentul a distins tumorile cu mutații moleculare specifice cu o precizie de 93% și a clasificat cu succes trei tipuri majore de gliom cu caracteristici moleculare distincte care au prognosticuri diferite și răspund diferit la tratamente.
Făcând un pas mai departe, instrumentul a reușit să capteze cu succes caracteristicile vizuale ale țesutului din jurul celulelor maligne.
Acesta a fost capabil să identifice zonele revelatoare cu o densitate celulară mai mare și mai multă moarte celulară în cadrul probelor, ambele semnalizând tipuri de glioame mai agresive.
Instrumentul a fost, de asemenea, capabil să identifice modificări moleculare importante din punct de vedere clinic într-un subgrup de gliome de grad scăzut, un subtip de gliom care este mai puțin agresiv și, prin urmare, mai puțin probabil să invadeze țesutul din jur.
Fiecare dintre aceste modificări semnalează, de asemenea, tendințe diferite pentru creștere, răspândire și răspuns la tratament.
Instrumentul poate face conexiuni între aspectul celulelor – forma nucleelor acestora, prezența edemului în jurul celulelor – și profilul molecular al tumorii, astfel încât algoritmul poate preciza modul în care aspectul unei celule se leagă de tipul molecular al unei tumori.
Această capacitate de a evalua contextul mai larg din jurul imaginii face ca modelul să fie mai precis și mai apropiat de modul în care un patolog uman ar evalua vizual o mostră de tumoră, spune prof. Yu.
Cercetătorii spun că, deși modelul a fost antrenat și testat pe probe de gliom, ar putea fi reantrenat cu succes pentru a identifica alte subtipuri de cancer cerebral.
Oamenii de știință au conceput deja modele de AI pentru a face profilul altor tipuri de cancer – de colon, de plămâni, de sân – dar glioamele au rămas deosebit de dificil de profilat din cauza complexității lor moleculare și a variației uriașe a formei și aspectului celulelor tumorale.
Instrumentul CHARM ar trebui să fie reactualizat periodic pentru a reflecta noile clasificări ale bolilor, pe măsură ce acestea apar din noile cercetări, a precizat prof. Yu.
„La fel ca medicii umani care trebuie să se angajeze în educație și formare continuă, instrumentele de inteligență artificială trebuie să țină pasul cu cele mai recente cunoștințe pentru a rămâne la performanțe maxime”, a declarat profesorul.
Niciun comentariu!
Poți adăuga unul pentru a porni o conversație.