Εξελιγμένο Μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης στην Καρκινική Διάγνωση
Ερευνητές στη Γερμανία έχουν αναπτύξει ένα καινοτόμο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, το οποίο υπόσχεται ακριβέστερη και ασφαλέστερη διάγνωση καρκινικών όγκων. Το μοντέλο βασίζεται στη χρήση επιγενετικών χαρακτηριστικών του γενετικού υλικού των όγκων, όπως το επιγενετικό τους αποτύπωμα, το οποίο μπορεί να αντληθεί από εγκεφαλονωτιαίο υγρό. Σύμφωνα με μελέτη που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό «Nature Cancer», το νέο αυτό μοντέλο ταξινομεί τους όγκους με ταχύτητα και εξαιρετική αξιοπιστία.
Κάθε καρκινικός όγκος διακρίνεται από τα δικά του ιστολογικά γνωρίσματα, τους ρυθμούς ανάπτυξης και τις μεταβολικές του ιδιαιτερότητες. Παρά ταύτα, οι όγκοι με παρόμοια μοριακά χαρακτηριστικά μπορούν να ομαδοποιηθούν, κάτι που έχει σημασία καθώς η θεραπεία κάθε μορφής καρκίνου εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τον ακριβή τύπο του όγκου.
Σύγχρονες Θεραπείες και Εξατομίκευση
Οι σύγχρονες, στοχευμένες θεραπείες εστιάζουν σε συγκεκριμένες δομές των καρκινικών κυττάρων ή μπλοκάρουν μονοπάτια σηματοδότησης με σκοπό να σταματήσουν την παθολογική ανάπτυξη του ιστού. Η χημειοθεραπεία μπορεί να προσαρμοστεί στον τύπο του όγκου, τόσο όσον αφορά την επιλογή φαρμάκου όσο και τη δοσολογία. Για ορισμένους σπάνιους τύπους καρκίνου, οι ασθενείς μπορεί να έχουν πρόσβαση σε πειραματικές θεραπείες μέσω κλινικών δοκιμών που αναζητούν νέες θεραπευτικές προσεγγίσεις.
«Σε μια εποχή εξατομικευμένης και ραγδαία εξελισσόμενης ογκολογίας, η ακριβής διάγνωση σε πιστοποιημένα ογκολογικά κέντρα είναι το κλειδί για ενορχηστρωμένες θεραπείες», δήλωσε ο καθηγητής Μάρτιν Κράις, ιατρικός διευθυντής στο νοσοκομείο Charité–Universitätsmedizin στο Βερολίνο, ο οποίος συνέβαλε στην ανάπτυξη του εν λόγω μοντέλου.
Πλεονεκτήματα της Νέας Διαγνωστικής Μεθόδου
Μια ολοκληρωμένη ανάλυση του όγκου που βασίζεται σε δείγματα ιστού μπορεί να παρέχει σημαντικές πληροφορίες, ωστόσο, οι γιατροί συχνά αντιμετωπίζουν καταστάσεις όπου δεν είναι δυνατόν ή είναι επικίνδυνο να ληφθούν δείγματα ιστού. Επίσης, ακόμη και η ιστολογική εξέταση δεν μπορεί να προσφέρει την ακρίβεια που προσδιορίζει το νέο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, όπως επισημαίνουν οι ερευνητές.
Μια καινοτόμος διαγνωστική μέθοδος για τους εγκεφαλικούς όγκους στηρίζεται στις επιγενετικές τροποποιήσεις του γενετικού υλικού, οι οποίες συνιστούν μια μορφή «κυτταρικής μνήμης» που καθορίζει ποια γονίδια ενεργοποιούνται ή απενεργοποιούνται σε κάθε φάση.
«Εκατοντάδες χιλιάδες επιγενετικές τροποποιήσεις λειτουργούν ως διακόπτες για την ενεργοποίηση ή απενεργοποίηση γονιδιακών τμημάτων. Το μοτίβο τους παρέχει ένα μοναδικό, ανεξίτηλο αποτύπωμα», εξηγεί ο Δρ. Φίλιπ Γιουσκίρτσεν, επικεφαλής της μελέτης.
Ακρίβεια και Εφαρμογή στο μέλλον
Το νέο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, που ονομάζεται crossNN, βασίζεται σε απλή αρχιτεκτονική νευρωνικού δικτύου και εκπαιδεύτηκε σε ένα εκτενή όγκο δεδομένων, δοκιμαζόμενο σε πάνω από 5.000 όγκους. Σύμφωνα με τους ερευνητές, το μοντέλο επιτρέπει την εξαιρετικά ακριβή διάγνωση εγκεφαλικών όγκων σε ποσοστό 99,1%, καθιστώντας το πιο αξιόπιστο από τις υπάρχουσες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης.
Επιπροσθέτως, οι ερευνητές κατάφεραν να το εκπαιδεύσουν ώστε να διακρίνει περισσότερους από 170 τύπους όγκων με ακρίβεια 97,8%. Αυτό σημαίνει ότι το μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για καρκίνους πολλών οργάνων, εκτός από τους σπάνιους όγκους του εγκεφάλου. Ο σημαντικός παράγοντας για τις μελλοντικές κλινικές εφαρμογές είναι η δυνατότητα πλήρους εξήγησης των μοντέλων, ώστε οι αποφάσεις τους να γίνονται κατανοητές.
Η ομάδα προγραμματίζει κλινικές δοκιμές σε συνεργασία με το Γερμανικό Κέντρο Έρευνας Καρκίνου (DKTK) καθώς και πιλοτική χρήση του συστήματος κατά τη διάρκεια χειρουργείων, με στόχο την ενσωμάτωσή του στην κλινική φροντίδα.
