Oamenii de știință au dezvoltat inteligența artificială pentru a clasifica tumorile cerebrale
Ultima examinare: 14.06.2024
Tot conținutul iLive este revizuit din punct de vedere medical sau verificat pentru a vă asigura cât mai multă precizie de fapt.
Avem linii directoare de aprovizionare stricte și legătura numai cu site-uri cu reputație media, instituții de cercetare academică și, ori de câte ori este posibil, studii medicale revizuite de experți. Rețineți că numerele din paranteze ([1], [2], etc.) sunt link-uri clickabile la aceste studii.
Dacă considerați că oricare dintre conținuturile noastre este inexactă, depășită sau îndoielnică, selectați-o și apăsați pe Ctrl + Enter.
Un nou instrument de inteligență artificială pentru a clasifica tumorile cerebrale mai rapid și mai precis a fost dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea Națională din Australia (ANU).
Conform Dr. Dan-Thai Hoang, acuratețea în diagnosticarea și clasificarea tumorilor este esențială pentru tratarea eficientă a pacienților.
„Standardul de aur actual pentru identificarea diferitelor tipuri de tumori cerebrale este profilarea bazată pe metilarea ADN”, a spus dr. Hoang.
„Metilarea ADN-ului acționează ca un comutator pentru a controla activitatea genelor și a determina ce gene sunt activate sau dezactivate.
„Dar timpul necesar pentru a efectua acest tip de testare poate fi un dezavantaj semnificativ, necesitând adesea săptămâni sau mai multe când pacienții ar putea avea nevoie să ia decizii rapide cu privire la terapie.
Prezentare generală asupra seturilor de date și a fluxului de lucru computațional. Sursa: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8
„În plus, astfel de teste nu sunt disponibile în aproape toate spitalele din lume.”
Pentru a aborda aceste provocări, cercetătorii de la ANU, în colaborare cu experți de la Institutul Național al Cancerului din SUA, au dezvoltat DEPLOY, o modalitate de a prezice metilarea ADN-ului și apoi de a clasifica tumorile cerebrale în 10 subtipuri majore.
DEPLOY folosește imagini microscopice ale țesutului pacientului, numite imagini histopatologice.
Modelul a fost antrenat și testat pe seturi mari de date de aproximativ 4.000 de pacienți din Statele Unite și Europa. publicat în revista Nature Medicine.
„În mod surprinzător, DEPLOY a atins o precizie de 95% fără precedent”, a spus dr. Hoang.
„În plus, atunci când a analizat un subset de 309 probe deosebit de dificil de clasificat, DEPLOY a reușit să ofere un diagnostic care a fost mai semnificativ din punct de vedere clinic decât cel oferit inițial de patologi.
„Acest lucru arată rolul potențial al DEPLOY în viitor ca instrument suplimentar, completând diagnosticul inițial al patologului sau chiar necesitând reevaluare în caz de discrepanțe.”
Cercetătorii cred că DEPLOY ar putea fi folosit în cele din urmă pentru a clasifica alte tipuri de cancer.
Rezultatele studiului au fost publicate în revista Nature Medicine.