Sztuczna inteligencja kształtuje przyszłość wczesnych badań przesiewowych w kierunku raka.

VTV.vn - Sztuczna inteligencja (AI) przyczynia się do przełomów w dziedzinie wczesnego wykrywania nowotworów.

(Zdjęcie: Toptal)

Wykrywanie raka przy użyciu „mikroskopijnych” biosygnałów.

Naukowcy z Massachusetts Institute of Technology (MIT) i Microsoft opublikowali niedawno wyniki badań nad systemem biosensorów opartym na sztucznej inteligencji, który umożliwia wykrywanie raka w bardzo wczesnym stadium za pomocą prostego badania moczu. Badanie, opublikowane w czasopiśmie Nature Communications, otwiera nowe podejście do domowych badań przesiewowych w kierunku raka, charakteryzujące się znacznie wyższą czułością niż tradycyjne metody.

Według zespołu badawczego, sztuczna inteligencja została wykorzystana do zaprojektowania peptydów – krótkich łańcuchów białkowych – zdolnych do rozpoznawania aktywności proteaz, grupy enzymów często nadmiernie aktywnych w komórkach nowotworowych. Peptydy te są pokrywane powierzchnią nanocząsteczek, tworząc mikroskopijne biosensory. Po wprowadzeniu do organizmu, jeśli napotkają proteazy związane z rakiem, peptydy są rozszczepiane i uwalniają specyficzne sygnały. Sygnały te są następnie wydalane z moczem i można je wykryć za pomocą pasków testowych, podobnych do testów ciążowych.

Wcześniej zespół badawczy wykazał, że technologia wykrywania proteaz może wykrywać różne rodzaje nowotworów, takie jak rak płuc, jajników i jelita grubego. Jednak proces projektowania peptydów opierał się głównie na tradycyjnych metodach, co skutkowało ograniczoną dokładnością. Aby temu zaradzić, naukowcy opracowali system sztucznej inteligencji o nazwie CleaveNet, który automatycznie projektuje peptydy zdolne do precyzyjnej identyfikacji każdego enzymu docelowego.

(Zdjęcie: ITN)

Laboratorium profesora Bhatii uczestniczy obecnie w projekcie finansowanym przez Amerykańską Agencję ds. Zaawansowanych Badań Biomedycznych i Rozwoju (ARPA-H), którego celem jest opracowanie domowego testu, który umożliwi wykrycie i różnicowanie około 30 różnych typów nowotworów na wczesnym etapie. Oprócz roli diagnostycznej, technologia peptydów opracowana przy użyciu sztucznej inteligencji ma również potencjalne zastosowanie w leczeniu raka. Peptydy te można łączyć z lekami lub przeciwciałami, aby uwalniać substancję czynną precyzyjnie w środowisku guza, zwiększając skuteczność i zmniejszając skutki uboczne.

Zdaniem ekspertów połączenie sztucznej inteligencji z nanotechnologią i biologią molekularną wyznacza nowy kierunek w medycynie precyzyjnej, w której choroby można wykrywać i leczyć, zanim wystąpią poważne uszkodzenia.

Sztuczna inteligencja przewiduje ryzyko zachorowania na raka, zanim lekarz je wykryje.

Oprócz nowych biosensorów, sztuczna inteligencja wykazuje również doskonałe możliwości analizy obrazów medycznych w celu przewidywania ryzyka raka na bardzo wczesnym etapie. Jednym z najważniejszych współczesnych badań jest model sztucznej inteligencji Sybil, opracowany przez naukowców z Mass General Brigham Cancer Center i Harvard Medical School w USA, w celu przewidywania ryzyka raka płuc.

Według dr Lecii Sequist z Mass General Cancer Center, zespół badawczy wytrenował model Sybil, wykorzystując tysiące niskodawkowych tomografii komputerowych pacjentów uczestniczących w badaniach klinicznych. Wykorzystane dane obejmowały informacje o osobach, u których później zdiagnozowano raka, czas wystąpienia choroby, stan zdrowia i wyniki leczenia. Po przeszkoleniu, Sybil mógł przewidywać ryzyko raka płuc wyłącznie na podstawie tomografii komputerowej, bez konieczności pozyskiwania dodatkowych danych o pacjencie. Wyniki badań wykazały, że model osiągnął dokładność około 80-95% w przewidywaniu ryzyka raka płuc, jeszcze zanim radiolodzy wykryli wyraźne nieprawidłowości.

Oprócz Sybil, do przewidywania ryzyka raka piersi wykorzystywany jest również inny system sztucznej inteligencji o nazwie MIRAI. Opracowany przez zespół badawczy pod kierownictwem profesor Reginy Barzilay z MIT, MIRAI wykorzystuje dane z około 128 000 mammogramów, w tym 3800 przypadków, u których w ciągu 5 lat zdiagnozowano raka. System potrafi przewidywać przyszłe ryzyko raka piersi z dokładnością około 75-84%.

(Zdjęcie: AP)

Do najważniejszych wyzwań współczesności należą bezpieczeństwo danych medycznych , przejrzystość algorytmów, ryzyko niedokładności danych oraz dostępność technologii w różnych krajach. Ponadto, szkolenie personelu medycznego w zakresie obsługi i monitorowania systemów sztucznej inteligencji jest również uważane za kluczowe dla zapewnienia bezpiecznego i skutecznego leczenia. Niemniej jednak, biorąc pod uwagę obecne tempo rozwoju, wielu ekspertów uważa, że ​​sztuczna inteligencja stanie się centralnym narzędziem w przyszłych strategiach profilaktyki nowotworów. Zdaniem naukowców, długoterminowym celem jest nie tylko skuteczniejsze leczenie, ale także wczesne wykrywanie, aby można było kontrolować raka, zanim stanie się on poważnym zagrożeniem dla zdrowia ludzkiego.

Eksperci uważają, że zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce nowotworów zapoczątkowuje nową erę medycyny prewencyjnej, w której ryzyko zachorowania można przewidzieć z wieloletnim wyprzedzeniem, zamiast czekać na pojawienie się objawów. Naukowcy zauważają jednak, że technologia sztucznej inteligencji wymaga jeszcze dogłębniejszych testów, zanim zostanie powszechnie wdrożona w systemie opieki zdrowotnej.

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