מדענים פיתחו בינה מלאכותית כדי לסווג גידולי מוח
סקירה אחרונה: 14.06.2024
כל תוכן iLive נבדק מבחינה רפואית או נבדק למעשה כדי להבטיח דיוק עובדתי רב ככל האפשר.
יש לנו קווים מנחים קפדניים המקור רק קישור לאתרים מדיה מכובד, מוסדות מחקר אקדמי, בכל עת אפשרי, עמיתים מבחינה רפואית מחקרים. שים לב שהמספרים בסוגריים ([1], [2] וכו ') הם קישורים הניתנים ללחיצה למחקרים אלה.
אם אתה סבור שתוכן כלשהו שלנו אינו מדויק, לא עדכני או מפוקפק אחרת, בחר אותו ולחץ על Ctrl + Enter.
כלי חדש של בינה מלאכותית לסיווג גידולי מוח מהר יותר ומדויק יותר פותח על ידי חוקרים מהאוניברסיטה הלאומית של אוסטרליה (ANU).
לפי ד"ר דן-תאי הואנג, דיוק באבחון ובסיווג גידולים הוא קריטי לטיפול יעיל בחולים.
"תקן הזהב הנוכחי לזיהוי סוגים שונים של גידולי מוח הוא פרופיל מבוסס מתילציה של DNA", אמר ד"ר הואנג.
"מתילציה של DNA פועלת כמתג לשלוט בפעילות הגנים ולקבוע אילו גנים מופעלים או כבויים.
"אך הזמן הדרוש לביצוע בדיקות מסוג זה יכול להוות חיסרון משמעותי, לעתים קרובות לדרוש שבועות או יותר כאשר מטופלים עשויים להזדקק לקבל החלטות מהירות לגבי הטיפול.
סקירה כללית של מערכי נתונים וזרימת עבודה חישובית. מקור: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8
"בנוסף, בדיקות כאלה אינן זמינות כמעט בכל בתי החולים בעולם."
כדי להתמודד עם האתגרים הללו, חוקרים מ-ANU, בשיתוף עם מומחים מהמכון הלאומי לסרטן בארה"ב, פיתחו את DEPLOY, דרך לחזות מתילציה של DNA ולאחר מכן לסווג גידולי מוח ל-10 תת-סוגים עיקריים.
DEPLOY משתמש בתמונות מיקרוסקופיות של רקמת המטופל, הנקראות תמונות היסטופתולוגיות.
המודל הוכשר ונבדק על מערכי נתונים גדולים של כ-4,000 חולים מארצות הברית ואירופה. פורסם בכתב העת Nature Medicine.
"באופן מפתיע, DEPLOY השיגה דיוק חסר תקדים של 95%", אמר ד"ר הואנג.
"בנוסף, בעת ניתוח תת-קבוצה של 309 דגימות קשות במיוחד לסיווג, DEPLOY הצליח לספק אבחנה בעלת משמעות קלינית יותר מזו שסופקה במקור על ידי פתולוגים.
"זה מראה את התפקיד הפוטנציאלי של DEPLOY בעתיד ככלי נוסף, המשלים את האבחנה הראשונית של הפתולוג או אפילו מחייב הערכה מחדש במקרה של אי התאמות."
חוקרים מאמינים ש-DEPLOY יוכל לשמש בסופו של דבר לסיווג סוגים אחרים של סרטן.
תוצאות של המחקר פורסמו בכתב העת Nature Medicine.