Inteligenţa artificială (AI) i-ar putea ajuta pe medici să găsească răspunsul privind vindecarea cancerului cerebral în timpul unei intervenţii chirurgicale, relevă un nou studiu. Oamenii de ştiinţă au dezvoltat un instrument care decodifică ADN-ul unei tumori în timp real, când pacientul se află în operaţie. Descoperirea ar putea avansa cercetarea tratamentelor personalizate pentru una dintre cele mai letale forme ale bolii, informează News.ro.
Un instrument de inteligenţă artificială (AI) poate decodifica genomul cancerului cerebral în timpul operaţiei, iar oamenii de ştiinţă spun că profilarea tumorii în timp real poate ghida deciziile chirurgicale şi pe cele care privesc tratamentul.
O echipă de oameni de ştiinţă de la facultatea de medicină a universităţii 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 desfăşurării operaţiei chirurgicale, informaţii esenţiale care, conform abordărilor actuale, pot dura de la câteva zile şi până la câteva săptămâni.
Ce înseamnă ”cunoașterea” unei tumori?
Cunoaşterea tipului molecular al unei tumori le permite neurochirurgilor să ia decizii, cum ar fi cât de mult ţesut cerebral să îndepărteze şi dacă să plaseze medicamente care să ucidă tumorile direct în creier – în timp ce pacientul se află încă pe masa de operaţie.
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 operaţiei poate ajuta un neurochirurg să decidă cât de mult ţesut cerebral trebuie îndepărtat.
Îndepărtarea unei cantităţi prea mari atunci când tumora este mai puţin agresivă poate afecta funcţia neurologică şi cognitivă a pacientului.
De asemenea, îndepărtarea unei cantităţi prea mici atunci când tumora este foarte agresivă poate lăsa în urmă ţesut malign care poate creşte şi se poate răspândi rapid.
„În acest moment, chiar şi practica clinică de ultimă generaţie nu poate face profilul molecular al tumorilor în timpul operaţiei. Instrumentul nostru inteligent depăşeşte 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.
Cunoaşterea identităţii moleculare a unei tumori în timpul operaţiei este, de asemenea, valoroasă, deoarece anumite tumori beneficiază de un tratament pe loc cu medicamente plasate direct în creier în momentul operaţiei, spune prof. Yu.
„Capacitatea de a determina diagnosticul molecular intraoperator în timp real, în timpul operaţiei, poate impulsiona dezvoltarea oncologiei de precizie în timp real”, a adăugat el.
Abordarea standard de diagnosticare intraoperatorie folosită în prezent presupune prelevarea de ţesut cerebral, îngheţarea acestuia şi examinarea lui la microscop.
Un dezavantaj major este că îngheţarea ţesutului tinde să modifice aspectul celulelor la microscop şi poate interfera cu acurateţea evaluării clinice.
În plus, ochiul uman, chiar şi atunci când se utilizează microscoape puternice, nu poate detecta cu acurateţe variaţii genomice subtile de pe o lamelă.
Noua abordare cu folosirea AI depăşeşte aceste provocări
Instrumentul, denumit CHARM (Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine), este disponibil gratuit pentru alţi cercetători.
Acesta trebuie încă să fie validat clinic prin testare în medii reale şi 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 diferenţieze semnăturile moleculare – şi 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 şi cea mai frecventă formă de cancer cerebral – are trei subvariante principale care poartă diferiţi markeri moleculari şi au diferite tendinţe de creştere şi 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 secvenţierii genetice a cancerului.
Dincolo de deciziile luate în timpul operaţiei, cunoaşterea tipului molecular al unei tumori oferă indicii despre agresivitatea, comportamentul şi răspunsul probabil la diverse tratamente. Astfel de cunoştinţe pot informa deciziile postoperatorii.
Mai mult, noul instrument permite diagnosticarea în timpul operaţiei, aliniat la sistemul de clasificare recent actualizat al Organizaţiei Mondiale a Sănătăţii (OMS) pentru diagnosticarea şi clasificarea gravităţii 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 populaţii diferite de pacienţi.
Atunci când a fost testat pentru prima dată pe un set de eşantioane de creier, instrumentul a distins tumorile cu mutaţii moleculare specifice cu o precizie de 93% şi a clasificat cu succes trei tipuri majore de gliom cu caracteristici moleculare distincte care au prognosticuri diferite şi răspund diferit la tratamente.
Făcând un pas mai departe, instrumentul a reuşit să capteze cu succes caracteristicile vizuale ale ţesutului din jurul celulelor maligne.
Acesta a fost capabil să identifice zonele revelatoare cu o densitate celulară mai mare şi 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 puţin agresiv şi, prin urmare, mai puţin probabil să invadeze ţesutul din jur.
Fiecare dintre aceste modificări semnalează, de asemenea, tendinţe diferite pentru creştere, răspândire şi răspuns la tratament.
Instrumentul poate face conexiuni între aspectul celulelor – forma nucleelor acestora, prezenţa edemului în jurul celulelor – şi 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 şi mai apropiat de modul în care un patolog uman ar evalua vizual o mostră de tumoră, spune prof. Yu.
Cercetătorii spun că, deşi modelul a fost antrenat şi testat pe probe de gliom, ar putea fi reantrenat cu succes pentru a identifica alte subtipuri de cancer cerebral.
Oamenii de ştiinţă 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 complexităţii lor moleculare şi a variaţiei uriaşe a formei şi 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 educaţie şi formare continuă, instrumentele de inteligenţă artificială trebuie să ţină pasul cu cele mai recente cunoştinţe pentru a rămâne la performanţe maxime”, a declarat profesorul.
