Un inedit algoritm de inteligență artificială descoperă peste 170 de forme de cancer
Cercetătorii de la Charité – Universitätsmedizin Berlin au dezvoltat un model de inteligență artificială (AI) capabil să clasifice rapid și cu o precizie remarcabilă peste 170 de tipuri de tumori, folosind o simplă probă de lichid cefalorahidian. Această inovație reprezintă un pas major în direcția medicinei de precizie, permițând diagnosticul tumorilor cerebrale rare fără a recurge la o biopsie chirurgicală riscantă.
Modelul de AI, denumit crossNN, analizează structura epigenetică a tumorilor și o compară cu informațiile genetice detaliate ale peste 8.000 de tumori deja studiate. În prezent, diversitatea tipurilor tumorale depășește numărul organelor de origine, reflectând complexitatea biologică a proceselor oncogene.
Fiecare tumoră are particularități proprii, iar alegerea unei terapii adecvate depinde decisiv de tipul tumorii. Terapiile țintite de ultimă generație acționează asupra structurilor moleculare specifice ale celulelor neoplazice. De asemenea, chimioterapia poate fi ajustată în funcție de tipul tumoral, iar în cazul tumorilor rare, se pot lua în considerare terapii inovatoare în cadrul studiilor clinice.
Prof. Martin E. Kreis, director medical la Charité, subliniază importanța unui diagnostic precis pentru tratamentul eficient al cancerului. În cazul în care obținerea unei probe tumorale prin biopsie este imposibilă sau riscantă, modelul de AI oferă o soluție alternativă. Analiza epigenetică, care se concentrează pe modul în care anumite părți din ADN sunt exprimate sau suprimate, constituie baza pentru clasificarea tumorilor.
Dr. Philipp Euskirchen, cercetător în cadrul Consorțiului German pentru Cancer, explică faptul că modificările epigenetice din celulele tumorale sunt caracteristice fiecărui tip tumoral, permițând o clasificare precisă. Modelul de AI propus utilizează o arhitectură simplificată de rețea neuronală, fiind instruit pe un volum amplu de tumori de referință și validat prin testarea pe peste 5.000 de tumori. Acesta permite un diagnostic extrem de precis pentru tumorile cerebrale în 99,1% dintre cazuri și distinge peste 170 de tipuri de tumori din diverse organe cu o acuratețe de 97,8%.
Transparența deciziilor este un criteriu esențial pentru validarea și implementarea clinică a acestui model. Amprenta moleculară utilizată de model poate proveni atât din probe de țesut, cât și din fluide biologice. În cazul tumorilor cerebrale, diagnosticarea non-invazivă pe baza lichidului cefalorahidian permite evitarea intervențiilor chirurgicale stresante.
Echipa de cercetare a demonstrat eficiența modelului în analiza lichidului cefalorahidian, utilizând secvențierea nanopor, o metodă rapidă și eficientă. Interpretarea datelor a permis identificarea unui limfom al sistemului nervos central, facilitând inițierea rapidă a tratamentului de chimioterapie.
Colaborarea cu Consorțiul German pentru Cancer va conduce la lansarea de studii clinice cu modelul crossNN în cele opt centre DKTK din Germania, cu scopul de a integra această soluție rapidă și accesibilă în practica medicală curentă.
