Sztuczna inteligencja w półtorej minuty określa genetykę guza mózgu

JW/PAP
opublikowano: 27-03-2023, 09:13

Grupa ekspertów z University of Michigan (USA) i innych ośrodków badawczych opracowała oparty na sztucznej inteligencji system, który pozwala w 90 sekund określić genetykę guza mózgu, bez prowadzenia trudnodostępnych, typowych testów genetycznych.

Ten artykuł czytasz w ramach płatnej subskrypcji. Twoja prenumerata jest aktywna
System o nazwie DeepGlioma w 90 proc. przypadków poprawnie określił obecne w chorych komórkach mutacje.
System o nazwie DeepGlioma w 90 proc. przypadków poprawnie określił obecne w chorych komórkach mutacje.
FOT. iStock

Powstał system sztucznej inteligencji, który na podstawie zdjęć w niecałe dwie minuty określa genetyczne mutacje w guzach. Taka wiedza to tymczasem klucz do jak najlepszej terapii.

SI analizuje zdjęcia guzów wyciętych podczas operacji

W badaniu naukowcy przeanalizowali chorobę 150 ochotników cierpiących na jeden z najczęstszych i najniebezpieczniejszych nowotworów mózgu. Guz ten występuje jednak w różnych podgrupach o różnej kompozycji genetycznej, wymagających innego podejścia do leczenia. Rokowania w dużym stopniu zależą właśnie od rodzajów mutacji.

Ogólnie, średni czas życia pacjentów z tą chorobą to 18 miesięcy, ale w przypadku jednego z podtypów czas ten, przy odpowiednim leczeniu, wydłuża się nawet do 5 lat – podają naukowcy. Jednak, jak podkreślają, niewielki odsetek chorych ma dostęp do badań genetycznych.

PRZECZYTAJ TAKŻE: Diagnostyka raka prostaty - sztuczna inteligencja wyda drugą "opinię lekarską"

System o nazwie DeepGlioma w 90 proc. przypadków poprawnie określił obecne w chorych komórkach mutacje.

– To oparte na SI narzędzie ma potencjał, aby poprawić dostęp do diagnostyki, jej prędkość oraz opiekę nad pacjentami ze śmiertelnymi guzami mózgu – twierdzi kierujący badaniami prof. Todd Hollon.

– Postęp w leczeniu najbardziej śmiertelnych guzów mózgu był w minionych dekadach ograniczony częściowo z powodu trudności w identyfikacji pacjentów, którzy najwięcej skorzystaliby z celowanych terapii. Metody szybkiej klasyfikacji molekularnej dają nadzieję na zmiany w badaniach klinicznych, które doprowadzą do nowych metod leczenia – mówi prof. Daniel Orringer, jeden z głównych autorów systemu opisanego w periodyku „Nature Medicine” (https://www.nature.com/articles/s41591-023-02252-4).

Onkologia
Ekspercki newsletter z najważniejszymi informacjami dotyczącymi leczenia pacjentów onkologicznych
ZAPISZ MNIE
×
Onkologia
Wysyłany raz w miesiącu
Ekspercki newsletter z najważniejszymi informacjami dotyczącymi leczenia pacjentów onkologicznych
ZAPISZ MNIE
Administratorem Twoich danych jest Bonnier Healthcare Polska.

Źródło: Puls Medycyny

Najważniejsze dzisiaj
× Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies. Możesz określić warunki przechowywania lub dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce.