Dostignuća neuroonkologije: Tumor mozga od sada može da se dijagnostikuje za 12 minuta umesto za 12 dana

Neuroonkologija beleži revoluciju u metodi kojom se tumor mozga otkriva za samo nekoliko minuta, umesto čekanja rezultata koje traje i po dve nedelje. Za ovako ubraznu dijagnostiku zaslužni su naučnici iz German Cancer Research Center koji su kreirali novi AI sistem sposoban da sa neviđenom tačnošću identifikuje više od 100 molekularnih podtipova tumora centralnog nervnog sistema, koristeći samo standardne mikroskopske preseke tkiva.

Ubrzana i pojednostavljena dijagnostika za tumor mozga širom sveta

Stručnjaci iz Hajdelberga razvili su napredni sistem veštačke inteligencije koji bi mogao radikalno da ubrza i pojednostavi dijagnostiku tumora mozga širom sveta. Koristeći digitalizovane standardne histološke bojenja, ovaj sistem daje precizne rezultate u roku od nekoliko minuta. Rezultati ovog revolucionarnog rada objavljeni su u prestižnom naučnom časopisu Nature Cancer.

Preporučujemo

Poznato je da su tumori mozga i kičmene moždine izuzetno raznovrsni. Poslednjih godina postalo je jasno da se mnogi od njih mogu pouzdano dijagnostikovati samo ako se, pored mikroskopskog izgleda, ispitaju i njihova molekularna svojstva. Zlatnim standardom za tačnu klasifikaciju danas se smatra analiza metilacije DNK. Međutim, ovi testovi su složeni - zahtevaju specijalizovane laboratorije, skupu opremu, veliku količinu tumorskog materijala i često se na rezultate čeka oko dve nedelje, što u mnogim delovima sveta uopšte nije dostupno.

Kako je obučavan sistem Hetairos?

Značajna poboljšanja na ovom polju donosi novi sistem veštačke inteligencije pod nazivom Hetairos. Razvio ga je tim koji su predvodili Moritz Gerstung iz Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ) i Felix Sahm sa Medizinische Fakultät der Universität Heidelberg i Universitätsklinikum Heidelberg. Cilj projekta bio je da se predvidi kojoj molekularnoj podgrupi tumor pripada, i to isključivo na osnovu rutinski pripremljenih i obojenih histoloških preseka tkiva.

Hetairos je obučen i validiran koristeći impozantnu bazu podataka:

• Više od 11.000 digitalizovanih preseka tkiva
• Podaci od 9.606 pacijenata iz 11 medicinskih centara na četiri kontinenta.

Sistem uspešno razlikuje 102. različita molekularna podtipa tumora, pokrivajući skoro ceo spektar trenutne klasifikacije tumora centralnog nervnog sistema Svetske zdravstvene organizacije (SZO).

Veštačka inteligencija sposobna da izvuče molekularne informacije direktno iz rutinskih preseka tkiva

Ono što je posebno važno, veštačka inteligencija ne samo da postavlja dijagnozu već i procenjuje nivo sopstvene sigurnosti. U 50 do 70 odsto svih slučajeva, Hetairos je davao predviđanja sa visokim stepenom sigurnosti, gde je stopa tačnosti iznosila između 87 i 88 procenata. Čak i u situacijama kada je sistem bio nesiguran, uspevao je da drastično smanji broj mogućih dijagnoza i neuropatolozima ponudi samo nekoliko verovatnih kandidata, što značajno pojednostavljuje izbor daljih ciljanih testova.

- Ova studija pokazuje da je veštačka inteligencija sposobna da izvuče molekularne informacije direktno iz rutinskih preseka tkiva i tako fundamentalno promeni dijagnostiku raka - istakao je Darui Jin, jedan od glavnih autora studije.

AI nadmašila iskusne specijaliste

Tokom istraživanja sprovedeno je i direktno poređenje AI sistema sa ljudskim stručnjacima. Pet iskusnih neuropatologa iz različitih međunarodnih centara dobilo je zadatak da postavi dijagnozu za 210 slučajeva, isključivo na osnovu vizuelnog pregleda tkiva pod mikroskopom.

- Rezultati pokazuju da su moderni sistemi veštačke inteligencije sada sposobni da prepoznaju izuzetno suptilne morfološke obrasce koje je teško razlikovati čak i iskusnim stručnjacima - objašnjava Felix Sahm.

Sa druge strane, Moritz Gerstung napominje da dijagnoza veoma retkih tipova tumora i dalje predstavlja izazov za algoritam, te da su u tom segmentu iskusni lekari i dalje na visini zadatka, ali se očekuje da će se performanse sistema dodatno poboljšati sa prilivom novih i raznovrsnijih podataka.

Dijagnoza za 12 minuta umesto 12 dana

U pratećoj prospektivnoj studiji, Hetairos je testiran paralelno sa rutinskom kliničkom praksom na 210 uzoraka tumora, bez uticaja na stvarne odluke o lečenju pacijenata. Dok je kompletna standardna molekularna dijagnostika u proseku trajala oko 12 dana, Hetairos je generisao svoje nalaze za samo 12 minuta nakon što su obojeni preseci tkiva digitalizovani na standardnom računaru. Uključujući kompletnu tehničku pripremu i skeniranje tkiva, lekari su finalne rezultate mogli da imaju na stolu u roku od 24 do 48 sati.

Stručnjaci zaključuju da bi Hetairos mogao da bude od neprocenjive vrednosti u specifičnim kliničkim situacijama:

• Kada tradicionalne molekularne metode dostižu svoje granice
• Kada nema dovoljno tumorskog materijala (tkiva) za genetsko testiranje
• Kada standardni molekularni testovi daju nejasne ili kontradiktorne rezultate.

Pored brzine, sistem nudi i transparentnost - on vizuelno ističe tačne regije na preseku tkiva koje su bile ključne za donošenje njegove odluke, omogućavajući lekarima da u potpunosti razumeju i validiraju logiku veštačke inteligencije pre donošenja konačne odluke o terapiji.

(eKlinika.rs)