AI geeft vorm aan de toekomst van vroegtijdige kankerscreening.

VTV.vn - Kunstmatige intelligentie (AI) zorgt voor nieuwe doorbraken op het gebied van vroege kankerdetectie.

(Foto: Toptal)

Kankerdetectie met behulp van "microscopische" biosignalen.

Wetenschappers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) en Microsoft hebben onlangs onderzoek gepubliceerd over een door AI aangedreven biosensorsysteem dat kanker in een zeer vroeg stadium kan detecteren met behulp van een eenvoudige urinetest. De studie, gepubliceerd in Nature Communications, opent een nieuwe benadering voor kankerscreening thuis met een aanzienlijk hogere gevoeligheid dan traditionele methoden.

Volgens het onderzoeksteam werd AI gebruikt om peptiden te ontwerpen – korte eiwitketens – die de activiteit van proteasen kunnen herkennen. Proteasen zijn een groep enzymen die vaak overactief zijn in kankercellen. Deze peptiden worden op het oppervlak van nanodeeltjes aangebracht om microscopische biosensoren te vormen. Wanneer ze in het lichaam worden gebracht en in contact komen met kankerverwekkende proteasen, worden de peptiden afgebroken en geven ze specifieke signalen af. Deze signalen worden vervolgens via de urine uitgescheiden en kunnen worden gedetecteerd met teststrips die vergelijkbaar zijn met zwangerschapstesten.

Eerder had het onderzoeksteam aangetoond dat protease-detectietechnologie verschillende soorten kanker kon opsporen, zoals long-, eierstok- en darmkanker. Het ontwerpproces van de peptiden was echter voornamelijk gebaseerd op traditionele methoden, wat resulteerde in een beperkte nauwkeurigheid. Om dit te verhelpen, ontwikkelden de wetenschappers een AI-systeem genaamd CleaveNet om automatisch peptiden te ontwerpen die elk doelenzym nauwkeurig kunnen identificeren.

(Foto: ITN)

Het laboratorium van professor Bhatia neemt momenteel deel aan een project, gefinancierd door de Amerikaanse Advanced Biomedical Research and Development Authority (ARPA-H), om een ​​thuistest te ontwikkelen die ongeveer 30 verschillende soorten kanker in een vroeg stadium kan detecteren en onderscheiden. Naast de diagnostische rol heeft AI-gestuurde peptidetechnologie ook potentiële toepassingen in de kankerbehandeling. Deze peptiden kunnen aan medicijnen of antilichamen worden gekoppeld om het actieve bestanddeel precies in de tumoromgeving vrij te geven, waardoor de effectiviteit toeneemt en de bijwerkingen afnemen.

Volgens deskundigen creëert de combinatie van AI met nanotechnologie en moleculaire biologie een nieuwe richting in de precisiegeneeskunde, waarbij ziekten kunnen worden opgespoord en behandeld voordat er ernstige schade optreedt.

AI voorspelt het risico op kanker voordat artsen het vaststellen.

Naast nieuwe biosensoren toont AI ook superieure mogelijkheden in het analyseren van medische beelden om het risico op kanker in een zeer vroeg stadium te voorspellen. Een van de meest opvallende studies van dit moment is het Sybil AI-model, ontwikkeld door wetenschappers van het Mass General Brigham Cancer Center en de Harvard Medical School in de VS, om het risico op longkanker te voorspellen.

Volgens dr. Lecia Sequist van het Mass General Cancer Center heeft het onderzoeksteam het Sybil-model getraind met behulp van duizenden CT-scans met lage dosis van patiënten die deelnamen aan klinische studies. De gebruikte gegevens omvatten informatie over degenen bij wie later kanker werd vastgesteld, het tijdstip van het begin van de ziekte, gezondheidskenmerken en behandelresultaten. Na de training kon Sybil het risico op longkanker voorspellen op basis van alleen CT-scans, zonder dat aanvullende patiëntgegevens nodig waren. Uit de resultaten van de studie bleek dat het model een nauwkeurigheid van ongeveer 80-95% behaalde bij het voorspellen van het risico op longkanker, zelfs voordat radiologen duidelijke afwijkingen detecteerden.

Naast Sybil wordt ook een ander AI-systeem, genaamd MIRAI, gebruikt om het risico op borstkanker te voorspellen. MIRAI is ontwikkeld door een onderzoeksteam onder leiding van professor Regina Barzilay van MIT en maakt gebruik van gegevens van ongeveer 128.000 mammografieën, waaronder 3.800 gevallen waarbij binnen 5 jaar kanker werd vastgesteld. Het systeem kan het toekomstige risico op borstkanker voorspellen met een nauwkeurigheid van ongeveer 75-84%.

(Foto: AP)

Enkele belangrijke uitdagingen van vandaag zijn de beveiliging van medische gegevens, de transparantie van algoritmen, het risico op onnauwkeurigheden in gegevens en de toegankelijkheid van technologie in verschillende landen. Daarnaast wordt het trainen van zorgpersoneel in het gebruik en de monitoring van AI-systemen als cruciaal beschouwd voor een veilige en effectieve behandeling. Gezien het huidige ontwikkelingstempo geloven veel experts echter dat AI een centrale rol zal spelen in toekomstige strategieën voor kankerpreventie. Volgens onderzoekers is het doel op de lange termijn niet alleen effectievere behandelingen, maar ook vroegtijdige opsporing, zodat kanker kan worden bestreden voordat het een ernstige bedreiging vormt voor de volksgezondheid.

Deskundigen zijn van mening dat de toepassing van AI bij de diagnose van kanker een nieuw tijdperk van preventieve geneeskunde inluidt, waarin het risico op een ziekte jaren van tevoren kan worden voorspeld in plaats van te wachten tot er symptomen optreden. Wetenschappers benadrukken echter ook dat AI-technologie nog uitgebreider getest moet worden voordat deze op grote schaal in de gezondheidszorg kan worden ingezet.

Bron: https://vtv.vn/ai-dinh-hinh-tuong-lai-tam-soat-ung-thu-som-100260603183614169.htm