Özet: Perelman Tıp Fakültesi’nde araştırmacılar, tıbbi görüntü yorumlamayı ve kanser teşhisini devrimleştirebilecek yenilikçi bir yapay zeka (YZ) uygulaması geliştirdi. iStar (Super-Çözünürlüklü Doku Mimarisi Çıkarımı) adı verilen bu uygulama, tıbbi görüntüleri incelemek ve yorumlamak için yeni bir yöntem sunarak, doktorların kanser hücrelerini ve diğer önemli oluşumları fark etmediği durumları tespit etmelerine olanak sağlıyor. Makine öğrenimi ve uzamsal transkriptomik gücünü kullanan iStar, gen aktivitelerini neredeyse tek hücre çözünürlüğünde tahmin edebilir. Bu çığır açan teknoloji, onkologlara ve araştırmacılara kanser cerrahisi sonrası güvenli sınırların belirlenmesinde, mikroskopik görüntülerin açıklanmasında ve spesifik immünoterapi müdahalelerinden fayda sağlayacak hastaların belirlenmesinde yardımcı olabilir.
iStar’ın geliştirilmesi, araştırmacıların doku boşlukları içindeki gen aktivitelerini haritaladığı yeni bir alan olan uzamsal transkriptomikten kaynaklanıyor. İerarşik Görüntü Dönüştürücü adı verilen bir makine öğrenme aracı kullanarak, uygulama standart doku görüntülerinde eğitilir ve görüntüleri ayrı ayrı aşamalara bölebilir, detaylardan daha geniş doku desenlerine kadar. Bu kapsamlı yaklaşım, iStar’ın klinik verilerle sağlanan bağlamsal bilgiyle gen aktivitelerine öngörü analizi uygulamasını mümkün kılar.
Testler sırasında, iStar görsel muayeneyle tek başına tespit etmesi zor olan tümör ve kanser hücrelerini başarıyla tespit etti. Bu çığır açan teknoloji, doktorlara daha yüksek doğrulukla görülemeyen veya tanımlanması zor kanserleri teşhis etme potansiyeli sunarak değerli bir destek katmanı olabilir.
iStar gibi YZ uygulamalarının geliştirilmesi, kişiselleştirilmiş ve hasta odaklı bakım alanındaki önemli ilerlemeleri vurgular. İnovatif politikalar ve daha güçlü bilgisayarlar, hassas tıp ve genomik programlarda daha fazla yenilik için yol açarken, YZ destekli kanser tedavileri giderek daha belirgin hale gelmektedir.
Baş araştırmacı Mingyao Li, iStar’ın yöntemlerini bir patologun bir doku örneği üzerinde çalışmasına benzeterek, iStar’ın hem genel doku yapılarını hem de detaylı hücresel yapıları yakalayarak hız ve doğruluğu bir araya getirdiğini vurguladı. Bu, büyük ölçekli biyomedikal çalışmalar ve 3D ve biyobank örneklerinin analizi için uygun hale getirir. İStar tarafından kısa bir süre içinde uzamsal verilerin yeniden oluşturulabilmesi önemli bir avantaj sağlar.
Bu çığır açan YZ uygulamasının, tıbbi görüntü yorumlama ve kanser teşhisi alanını dönüştürmesi, doktor kararlarını iyileştirme ve hastaların sonuçlarını potansiyel olarak geliştirme beklentisi içindedir.