Zespół badawczy z Royal Marsden NHS Foundation Trust i Institute for Cancer Research (ICR) skupił się na mięsaku zaotrzewnowym – formie mięsaka tkanek miękkich, który rozwija się w tylnej części brzucha.
– Istnieje pilna potrzeba poprawy diagnostyki i leczenia pacjentów z mięsakiem zaotrzewnowym, którzy obecnie mają słabe wyniki – powiedział dr Amani Arthur, pierwszy autor badania. Dodaje także – Choroba jest bardzo rzadka – klinicyści mogą zobaczyć tylko jeden lub dwa przypadki w swojej karierze – co oznacza, że diagnoza może być powolna. Ten typ mięsaka jest również trudny do leczenia, ponieważ może urosnąć do dużych rozmiarów, a ze względu na lokalizację guza w jamie brzusznej wymaga skomplikowanej operacji.
Zaawansowana analiza obrazowania
W badaniach opublikowanych w Lancet Oncology, eksperci wykorzystali technologię znaną jako radiomika, aby zidentyfikować ukryte dla oka objawy mięsaka zaotrzewnowego. Analiza obrazowania dostarcza dokładnych, ilościowych danych, które pozwalają na zrozumienie przestrzenne i czasowe procesów biologicznych związanych z nowotworami. Specyfika tej technologii polega na radiologicznych wzorcach do opisania cech guza w trakcie leczenia i po nim, dostarczając istotnych informacji prognostycznych.
Przeanalizowane skany 170 pacjentów cierpiących na dwa najczęstsze typy mięsaków zaotrzewnowych: mięsaka gładkokomórkowego i tłuszczakomięsaka. Następnie przetestowali algorytm na grupie 89 pacjentów z Europy i Stanów Zjednoczonych.
Technologia skutecznie oceniła stopień agresywności guzów w 82% przypadków, w przeciwieństwie do wyniku biopsji, która była dokładna jedynie w 44% przypadków. Ponadto, model sztucznej inteligencji poprawnie zidentyfikował typ mięsaków w aż 84% przypadków, podczas gdy radiolodzy osiągnęli skuteczność na poziomie 65%.
Spersonalizowana terapia
Według danych podanych przez BBC co roku w Anglii diagnozuje się ten typ nowotworu u około 4300 pacjentów.
Profesor Messiou, konsultantka radiolog w The Royal Marsden NHS Foundation Trust i profesor obrazowania dla spersonalizowanej onkologii w The Institute of Cancer Research w Londynie, wyraża nadzieję, że ta technologia w końcu będzie mogła znaleźć zastosowanie na skalę globalną, co umożliwi pacjentom o wysokim ryzyku dostęp do spersonalizowanej opieki medycznej, a pacjentom o niskim ryzyku uniknięcie niepotrzebnych procedur i badań kontrolnych.
Dr. Paul Huang z Londyńskiego Instytutu Badań nad Rakiem podkreśla – tego rodzaju technologia ma potencjał do znaczącej poprawy jakości życia osób cierpiących na mięsaki, dzięki dostosowanym planom leczenia uwzględniającym indywidualne cechy biologiczne ich nowotworu.
Zarządzanie chorobą – usprawnienie dla lekarzy
Badacze wierzą, że ich metoda nie tylko ma potencjał do usprawnienia i przyspieszenia procesu diagnozowania, ale także do wspierania lekarzy w zarządzaniu chorobą i prognozowaniu jej wyników. Algorytm może zidentyfikować pacjentów, u których istnieje wysokie ryzyko i którzy wymagają bardziej intensywnego leczenia, a także pacjentów o niskim ryzyku. W przypadku tej grupy, można ograniczyć leczenie, częstotliwość badań kontrolnych i konieczność wizyt w szpitalu. Jest duża szansa, że model sztucznej inteligencji okaże się skuteczny także w przypadku innych rodzajów raka.
– Nasze nowatorskie podejście wykorzystywało cechy specyficzne dla tej choroby, ale dzięki udoskonaleniu algorytmu technologia ta, może pewnego dnia poprawić wyniki tysięcy pacjentów każdego roku. – podkreśla Profesor Messiou
Stale rozwijany potencjał sztucznej inteligencji, może pomóc w rozwiązaniu najważniejszych problemów w dziedzinie opieki zdrowotnej.
Sunfish Partners zainwestował w warszawski medtech CliniNote Dodane: 29.09.2023 MamStartup logo
