Sztuczna inteligencja pomoże pacjentom w zaawansowanym stadium raka? Nowy algorytm lokalizuje guza na podstawie przerzutów
fot. Pexels.com Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie – mniej lub bardziej skuteczne, mniej lub bardziej rozważne – w coraz większej ilości dziedzin naszego życia; onkologia nie jest tu wyjątkiem. Projektowanie leków czy przewidywanie skutków ubocznych to zadania, jakie próbowano powierzyć SI do tej pory, a teraz okazuje się, że odpowiedni algorytm jest w stanie znaleźć lokalizację ogniska nowotworu na podstawie analizy przerzutów w organizmie pacjenta.
Bywa, że niektóre nowotwory pozostają w ukryciu aż do momentu, w którym rozprzestrzenią się jako przerzuty do zupełnie innych organów. Naukowcy stworzyli obecnie narzędzie, które lepiej niż ludzie radzi sobie z identyfikacją źródła pochodzenia komórek nowotworowych krążących w organizmie, co daje możliwość udoskonalenia leczenia pacjentów w późnym stadium raka.
Aby wyleczyć przerzuty nowotworu, konieczna jest wiedza co do tego, w którym organie zaczęły się zmiany nowotworowe. Obecnie w przypadku 5% pacjentów taka wiedza jest niedostępna, co znacznie zmniejsza ich rokowania na wyleczenie i przeżycie.
Aktualnie stosowana metoda polega na tym, że analizuje się komórki nowotworowe pobrane z płynów ustrojowych pacjenta, gdyż mimo zmian, jakim uległy, w jakimś stopniu nadal są one podobne do komórek organu, z którego powstały.
„Każdego roku z 300 000 pacjentów leczonych na Uniwersytecie Medycznym w Tianjin (TMU) w Chinach około 4000 jest diagnozowanych w ten właśnie sposób, ale 300 z nich diagnozy nie otrzymuje”, relacjonuje Tian Fei, chirurg raka grubego na TMU.
Badacze, których praca została opublikowana w czasopiśmie Nature Medicine 16 kwietnia br., uczyli swój model SI na 30 000 obrazów komórek pobranych z płynów ustrojowych z żołądków i płuc 21 000 pacjentów cierpiących na raka o znanym pochodzeniu. Po takim „uczeniu” model był w stanie w 83% przypadków poprawnie zidentyfikować źródło guza, przy czym z prawdopodobieństwem wynoszącym 99% ognisko nowotworu było w jednym z trzech podanych przez algorytm miejsc.
„Już taki wynik, zawężenie listy podejrzeń do trzech możliwości, jest bardzo użyteczny, gdyż zmniejsza liczbę koniecznych do wykonania badań diagnostycznych, które często są inwazyjne”, tłumaczy Faisal Mahmood, zajmujący się zastosowaniami SI w medycynie w Szkole Medycznej Harvardu w Bostonie (USA). Z kolei Li Xiangchun, bioinformatyk zajmujący się uczeniem algorytmów na TMU, wyjaśnia, że przeprowadzone eksperymenty ograniczono do 12 najczęściej występujących rodzajów raka, m.in. płuc, jajników, piersi czy żołądka. „Inne rodzaje nowotworów, jak na przykład te pochodzące z prostaty czy nerek, nie mogą być w ten sposób zidentyfikowane, bo zazwyczaj nie rozprzestrzeniają się one do płynów ustrojowych zlokalizowanych w żołądku czy płucach”, tłumaczy Li.
Po teście przeprowadzonym na 500 obrazach komórek nowotworowych okazało się, że stworzony przez naukowców model radzi sobie lepiej ze znajdywaniem źródła nowotworu niż lekarz patolog i była to różnica istotna statystycznie.
Dodatkowo przeprowadzono także analizę retrospektywną 391 uczestników badania około cztery lata po zastosowaniu u nich leczenia. Okazało się, że pacjenci, którzy otrzymali leczenie przewidziane przez model SI, mieli większe szanse na przeżycie i żyli dłużej niż ci, w przypadku których przewidywania się nie sprawdziły.
Mahmood już wcześniej wykorzystywał sztuczną inteligencję do przewidywania pochodzenia nowotworów na podstawie próbek tkanek, a inne zespoły korzystały z danych genomicznych. „Połączenie trzech źródeł danych – komórek, tkanek i genomiki – mogłoby jeszcze bardziej poprawić wyniki leczenia osób chorych na nowotwory o nieznanym pochodzeniu z przerzutami”, mówi.
Źródło: nature.com, AD
***
Nowe technologie to najczęściej po prostu narzędzia, które możemy wykorzystać dobrze lub źle. By nie zbłądzić także i w tej kwestii, musimy nieustannie formować swoje sumienia i pogłębiać swoją wiarę:
W co wierzą katolicy
Wokół wiary katolickiej narosło ostatnio sporo nieporozumień. Przyczyną tego stanu są przeważnie przekazy medialne, wprowadzające swoich odbiorców w błąd dowolnymi interpretacjami nie tylko nauki Kościoła, ale także Pisma Świętego. Znany amerykański teolog katolicki, wykładowca uniwersytecki, autor kilkudziesięciu poczytnych książek Karl Keating (ur. 1950) objaśnia w tej książce 52 najczęstsze pomyłki związane z rozumieniem wiary katolickiej.
Do moich Rodaków. Św. Jan Paweł Wielki
Św. Jan Paweł II, zwany Wielkim, był dumnym Polakiem bez jakiegokolwiek kompleksu niższości wobec innych narodów. Takiego zachowania uczył też nas – zarówno głoszonym słowem, jak i własną postawą, którą prezentował, nie popadając przy tym w pychę czy pogardę wobec innych. Postawę swą zaś wykształcił w sobie i opierał na umiłowaniu Ojczyzny, na gruntownej wiedzy historycznej i oczywiście na głębokiej wierze w Boga i szacunku wobec bliźnich.
Dekalog
Dziesięć Bożych Przykazań odmieniło świat, wprowadziło ład w stosunkach między ludźmi i przygotowywało człowieka na przyjście Chrystusa. Zna je niby każdy – ale czy na pewno wszystkie? Czy je rozumie? Jak np. pogodzić polecenie „nie zabijaj” z karą śmierci? Dlaczego jako dzień święty święcimy niedzielę, a nie szabat? Czy przykazań naprawdę jest dziesięć? Pytań wokół Dekalogu wiele.
Ojcze Nasz. Dzieje i przesłanie Modlitwy Pańskiej
Odmawialiśmy „Ojcze nasz” tysiące razy, od dziecka znamy na pamięć treść tej modlitwy – ale czy naprawdę dobrze ją rozumiemy? To pytanie staje się szczególnie aktualne w obliczu nowego tłumaczenia szóstej prośby Modlitwy Pańskiej: „i nie wódź nas na pokuszenie”. Bóg nas ani nie kusi, ani nie przywodzi do złego – taka wykładnia chyba nikomu wierzącemu nie przychodziła do głowy.
Komentarze (0)
Publikowane komentarze są prywatnymi opiniami użytkowników serwisu. Redakcja nie ponosi odpowiedzialności za ich treść. Wpisy są moderowane przed dodaniem.