Uued sammud isikupärases vähiravis
Onkoloogia valdkonnas jääb tõhusate ravimite väljaselgitamine erinevate vähitüüpide jaoks keeruliseks ülesandeks. Üle 200 unikaalse vähitüübi olemasolu tõttu on kohandatud ravimeetodite leidmine hirmutav. Traditsiooniline fookus on olnud geneetilise järjestamise kasutamine mutatsioonide tuvastamiseks, mis viivad vähkkasvaja tekkeni, järgnevalt ravimeetodite vastavusse viimisele nende mutatsioonidega. Siiski ei pruugi kõik patsiendid nendest varajastest sihitatud ravimeetoditest kasu saada.
Läbimurre ennustavas vähiravis
Siiski on vähiravis ilmunud uus läbimurre ennustava ravi vallas. Innovatsioon nimega PERCEPTION (Predictive Single-Cell Expression-Based Treatment Selection for Oncology) kasutab tehisintellekti, et analüüsida geeniekspressiooni üksikrakutasandil, pakkudes sissetungi RNA molekulide ja transkriptsioonide mehhanismidesse, mis annavad DNA-le käsu tegutseda. See meetod, mida on nüüd kliinilistes katsetes edukalt valideeritud, analüüsib kasvaja dünaamikat ja ravimitele resistentsust, eesmärgiga täiustada tulevasi ravistrateegiaid.
Dr. Sanju Sinha, Sanford Burnham Prebys’i assistentprofessor ja uurimisrühma alustala Ameerika Rahvuslikust Vähkinstituudist ning kolleegid on näidanud võimalust algoritmiliselt ennustada patsientide reaktsioone vähiravimitele täpsusega üksikrakutasandil.
Üksikraku lahutusvõime eelised
Kasvaja on kompleksne ja pidevalt muutuv struktuur. Üksikraku lahutusvõime kasutamine võimaldab uurijatel neid keerukusi hõlpsamini mõista. “PERCEPTION annab rikkaliku juurdepääsu rakulistele andmetele, et dešifreerida kasvaja keerulist struktuuri ja jälgida tekkinud ravimiresistentsust,” selgitab dr. Sinha. See jälgimisvõime on Sinhale eriti põnev; see on potentsiaalne võimalus kohaneda vähirakkude evolutsiooniga ja muuta vastavalt ravi strateegiaid.
PERCEPTION-i väljatöötamine ja valideerimine
PERCEPTION loodi ülekandõppe abil – tehisintellekti harus – et koostada taju vastupidi hajutatud kasvajate andmetele. Kuigi patsientide proovidest on saadaval piiratud andmed üksikrakkude kohta, osutusid need andmed mudelite täiustamisel oluliseks.
Edukalt valideeritud, ennustas PERCEPTION täpselt immuunravi ja kombineeritud ravi reaktsioone kolmes sõltumatus kliinilises uuringus levinud müeloomi-, rinna- ja kopsuvähiga patsientidel. Märkimisväärne leid oli selle võime jälgida ravimiresistentsuse progresseerumist kopsuvähis.
Tulevikuperspektiivid PERCEPTION-ile
Kuigi see pole veel kliiniliseks kasutuseks valmis, demonstreerib PERCEPTION-i lähenemine üksikrakuinformatsiooni kasutatavust ravi suunamisel. Rohkem andmeid võiks tehnoloogiat täiustada kliiniliseks kasutamiseks. “Ennustuste kvaliteet paraneb koos andmete kvaliteediga,” kinnitab dr. Sinha. Eesmärk on luua kliiniline tööriist, mis ennustaks süstemaatiliselt üksikute vähijärgse vastuse patsiendi kasutamise, liikudes andmetest edasi. Sellised leiud julgustavad täiendavat uurimist ja andmekogumist – pigem varem kui hiljem.
Lisauurijate hulka kuuluvad Rahulsimham Vegesna, Sumit Mukherjee, Ashwin V. Kammula ja paljud tunnustatud kolleegid Ameerika Rahvuslikust Vähkiinstituudist, California San Francisco Ülikoolist, California Berkeley Ülikoolist, Rancho BioSciences’ist, Rahvuslikest Terviseinstituutidest ja teistest.
Tehisintellekt onkoloogias: liikudes täpse meditsiini suunas
Tehisintellekti integreerimine onkoloogias tähistab revolutsioonilist lähenemist vähi ravile. Tehisintellekti võime analüüsida keerulisi bioloogilisi andmeid võimaldab välja arendada isikupäraseid teraapiaid, mis on kohandatud individuaalsete patsientide kasvajate geneetilistele ja molekulaarsetele profiilidele. Näiteks on PERCEPTION-i süsteemi roll reageerimise ennustamisel vähiravile tulnud sellistest tehisintellekti ja masinõppe täiustustest. Traditsioonilised meetodid on seni palju lootnud laiematele meetrikutele ja populatsioonipõhistele statistikatele, mis ei pruugi arvestada individuaalsete kasvajate heterogeensust.
Küsimused ja vastused
Kuidas erineb PERCEPTION teistest vähiravi ennustamise meetoditest? PERCEPTION kasutab tehisintellekti, et analüüsida geeniekspressiooni üksikrakkudes, mis on detailsem kui tervikuna kasvajaanalüüsid. See täpsus võimaldab paremat arusaamist kasvaja keskkonnast ja ravimiresistentsuse ning ravi reaktsioonide ennustamist.
Millistele väljakutsetele seisab silmitsi PERCEPTION-i süsteem? Üks peamisi väljakutseid on vajadus kvaliteetsete üksikrakuliste andmete järele patsiendiproovidest, mida sageli on piiratud. Lisaks võib keeruka süsteemi tõlgendamine kliinikute poolt ja nende integreerimine olemasolevatesse meditsiiniraamistikku olla keeruline.
Millised kontroversid on seotud tehisintellektiga tervishoius? On muresid Andmekaitse, potentsiaalsete tehisintellekti algoritmide kalded ja eetilised otsustusprotsesside eetilised väljakutsed, eriti elu ja surma stsenaariumites nagu vähiravi.
Tehisintellekti põhiste süsteemide, nagu PERCEPTION, eelised ja puudused
Süsteemide nagu PERCEPTION peamine eelis on nende võime ennustada patsiendispetsiifilisi ravivastuseid täpselt, mis võiks suurendada ellujäämismäärasid ja vähendada tarbetute kõrvaltoimete riski. Nad pakuvad ka potentsiaali ravimiresistentsuse mehhanismide mõistmiseks.
Siiski, puudused hõlmavad vajadust märkimisväärsete arvutusressursside järele, algoritmide kaldumise riski, kui koolitusandmed pole esinduslikud, ja regulatiivseid takistusi selliste tehnoloogiate integreerimisel kliinilisse praktikasse.
Seotud domeenide lingid täiendava teabe saamiseks
Autoriteetse teabe saamiseks tehisintellekti kohta onkoloogias võite külastada järgmisi institutsioone:
– National Cancer Institute
– California San Francisco Ülikool
– California Berkeley Ülikool
– Rahvuslikud Terviseinstituudid
Palun pange tähele, et URL-e tuleks autoriseerituks ja praegu kehtivaks hinnata, kuna need võivad aja jooksul muutuda.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl