Egészség

A mesterséges intelligencia képes megjósolni az agydaganat rövid és hosszú távú túlélőit

A sugárterápiát követő nyolc hónapon belül megjósolja a túlélési esélyeket

A mesterséges intelligencia (AI) képes megjósolni, hogy az agydaganatos felnőtt betegek nyolc hónapnál tovább élnek-e a sugárterápiás kezelést követően – írta meg a News Medical Life Sciences.

A mesterséges intelligencia képes megjósolni az agydaganat rövid és hosszú távú túlélőit
Képünk illusztráció
Fotó: NorthFoto

A mesterséges intelligencia sikeres előrejelzése lehetővé tenné a klinikusok számára, hogy jobban tájékozottak legyenek a kezelés következő szakaszának megtervezésében, és gyorsabban utalják a betegeket a potenciálisan életmentő kezelésre.

Ez az első olyan mesterséges intelligencia alkalmazása, amely a sugárterápiát követő nyolc hónapon belül megjósolja a rövid és hosszú távú túlélőket.

A Neuro-Oncology című szaklapban nemrég megjelent tanulmány bemutatja, hogy a King’s College London kutatói hogyan hoztak létre egy mély tanulási modellt, amely lehetővé teszi számukra, hogy megbízhatóbban és pontosabban megjósolják a felnőttkori primer agydaganatos betegek kimenetelét.

A glioblasztóma nehezen kezelhető daganatos betegség, mindössze minden negyedik beteg él túl több mint egy évet a diagnózist követően. A kutatók mély tanulást – a mesterséges intelligencia egy fajtáját – alkalmazták annak előrejelzésére, hogy a glioblasztómás betegek túlélik-e a sugárterápiát követő nyolc hónapot. Jellemzően ennyi idő alatt fejeződik be egy tipikus rutin kemoterápiás kezelés, amely általában a sugárterápiát követi.

Jelenleg a betegeket rendszeresen és rutinszerűen vizsgálják, hogy lássák, hat-e a kemoterápia. Ez azonban azt jelenti, hogy egyes betegek nem hatékony kemoterápiában részesülnek, ami nem mentené meg az életüket, és káros mellékhatásoktól szenvednek.

Ehelyett azáltal, hogy egyetlen rutinszerű MRI-vizsgálatból azonnali és pontos előrejelzést ad, a mesterséges intelligencia lehetővé teszi az orvosok számára, hogy azonosítsák azokat a betegeket, akiknek nem használna a kemoterápia, hogy más kezelést próbáljanak ki, vagy egy klinikai kísérletben kísérleti kezelést kezdjenek.

Ezt a tanulmányt egy klinikailag összehangolt és kritikus kutatási kérdés motiválta az agresszív agydaganatokkal kapcsolatban, és az élvonalbeli mesterséges intelligencia felhasználásával valósult meg. Bár kevésbé gyakori, mint más rákos megbetegedések, a pusztítás aránytalanul nagy, a kétéves túlélési arány 18 százalék.

Alysha Chelliah, a King’s College London PhD kutatója elmondta: „Mély tanulást alkalmaztunk annak előrejelzésére, hogy a glioblasztómás betegek túlélik-e a sugárterápia befejezését követő első nyolc hónapot. A mesterséges intelligenciamodell jobb teljesítményt mutatott, amikor először tízezer agyi MRI-felvételen tapasztalt rendellenességek felismerésére képezték ki. Ez a megközelítés javítani hivatott azon betegek azonosításának képességét, akik korai másodvonalbeli kezelést vagy klinikai vizsgálatokba való bevonást igényelnek, szemben azokkal, akiknél a kezdeti kezelésre adott válasz mutatkozik.”

A kutatók a mesterséges intelligenciát az agydaganatos betegek minden típusából származó tízezer felvételből álló adathalmazon képezték ki.

Dr. Thomas Booth elmondta: „Az összes beteg és klinikus visszajelzései a vizsgálat kezdetén azt jelentették, hogy a módosított kezelésben – általában rövidebb kúra és alacsonyabb dózisú sugárterápia, ha a kemoterápia nem hatásos – részesülő betegek nagy részének eredményeinek javítására irányuló kielégítetlen igényt, valamint az »optimális« kezelést elviselő betegek kisebbségét akartuk kezelni. Szinte minden korábbi kutatás csak az utóbbi betegcsoportot veszi figyelembe.

Egy kényes kérdést is megkerültünk: a sugárterápia után az utólagos agyi szkennelés eredményei gyakran nem specifikusak, és az onkológusok nem lehetnek biztosak abban, hogy a kezelés működik-e vagy nem.

Ahelyett, hogy megpróbáltunk volna minden egyes nem specifikus utólagos agyi szkennelés értelmezésével bajlódni, egyszerűen csak egy rutinszerű, sugárterápiát követő szkennelést vizsgáltunk, és mesterséges intelligencia segítségével pontos előrejelzést adtunk egy egyszerű kérdés megválaszolására: »Mely betegek nem fogják túlélni a következő nyolc hónapot?« A mesterséges intelligencia azonnali és pontos előrejelzést tudott adni, ami azt jelenti, hogy a klinikusok képessé tehetik a betegeket arra, hogy döntést hozzanak a kezelésükkel kapcsolatban.”

Dr. Booth hozzátette: „Nagyon örülnénk, ha a rákkutató közösség most a mesterséges intelligencia eszközünket használná, hogy jobb eredményeket érjen el azon betegek esetében, akiknek a szokásos kemoterápiás kezelés nem használ.”

Dr. Helen Bulbeck, a Brainstrust szolgáltatási és politikai igazgatója elmondta, hogy dr. Booth és csapata a King’s College Londonban végzett munkája hogyan támogatta a Brainstrust jótékonysági szervezet által szorgalmazott, az embereket előtérbe helyező agydaganat-kutatást:

„Ez egy izgalmas és alapvető kutatás a glioblasztómával élő emberek számára, két okból is. A legegyszerűbb szinten azt mutatja be, hogy a mesterséges intelligencia hogyan használható a betegek javára. Ennél is fontosabb azonban, hogy a betegeket és gondozóikat képessé teszi arra, hogy döntéseket hozzanak a klinikai kezeléssel kapcsolatban, és visszaadja az irányítást egy olyan időszakban, amikor annyi kontrollt veszítettek el. A betegek megalapozott döntéseket tudnak majd hozni a kezeléssel kapcsolatos választásokról, és meg tudják majd tervezni, hogyan szeretnék eltölteni a hátralévő időt, hogy a lehető legjobb napjukat élhessék, mindennap.”

Dr. Michele Afif, a The Brain Tumour Charity vezérigazgatója hozzátette: „A mesterséges intelligencia alkalmazása a glioblasztóma kezelésének sokkal korábbi szakaszában a sugárterápiára adott válasz értékelésére és előrejelzésére rendkívül fontos lépés e közismerten nehezen kezelhető betegség kezelésében.”

A vizsgálatban 11 neuroonkológiai központ együttműködése vett részt az Egyesült Királyság egész területéről.

Kapcsolódó írásaink