AI diagnostică tumorile cerebrale în 12 minute, nu în 12 zile
Un nou instrument bazat pe inteligență artificială promite să transforme modul în care se identifică tumori ale sistemului nervos central, oferind capacitatea de a recunoaște peste o sută de tipuri diferite în doar câteva minute, folosind probe de țesut deja analizate în unități medicale. Dacă rezultatele se vor verifica prin studii la scară largă, tehnologia ar putea reduce semnificativ timpul necesar pentru diagnostic și ar putea facilita accesul la investiții de investigații avansate, inclusiv în zone cu resurse medicale limitate. O cercetare recentă, publicată într-o revistă de prestigiu, explorează performanțele sistemului denumit Hetairos, dezvoltat de o echipă de cercetători dintr-un centru german de cercetare în domeniul cancerului și dintr-o universitate renumită din aceeași țară. Îmbunătățirile propuse ar putea face ca diagnosticul să fie rapid, operational și mai ieftin, în comparație cu metodele tradiționale de analiză moleculară.
În prezent, multe tumori cerebrale sau ale măduvei spinării nu pot fi diagnosticate cu certitudine doar pe baza examinării la microscop. Medicii au nevoie de informații moleculare pentru a stabili clasificări exacte, iar unul dintre pilonii acestei evaluări rămâne analizarea modului în care este methylată ADN-ul, considerată standardul de referință în delimitarea grupelor tumorale în numeroase cazuri ale sistemului nervos central. Însă astfel de investigații presupun investiții considerabile, necesită laboratoare specializate și echipamente avansate, iar rezultate pot dura aproximativ două săptămâni. În plus, nu toate țările dispun în prezent de infrastructura necesară pentru astfel de analize detaliate.
Soluția propusă de echipa germană promite să schimbe radical această imagine. Pentru a dezvolta Hetairos, cercetătorii au folosit peste 11.000 de secțiuni de țesut digitalizate, provenind de la peste 9.600 de pacienți, cu date colectate din 11 centre medicale de specialitate de pe patru continente. Instrumentul AI a fost instruit să identifice tipare subtile, imperceptibile pentru ochiul uman, și să le coreleze cu diagnosticele stabilite anterior prin metode moleculare avansate. Rezultatul este promițător: Hetairos poate diferenția 102 subtipuri moleculare distincte de tumori, acoperind aproape întreaga clasificare OMS actuală pentru tumorile sistemului nervos central. În plus, algoritmul oferă și un nivel de încredere pentru fiecare decizie, permițând specialiștilor să vadă cât de sigur este un rezultat.
În aproximativ jumătate din cazuri sau chiar în trei sferturi, sistemul a emis diagnostice cu un grad înalt de certitudine, iar acuratețea a ajuns la un nivel înalt. Chiar și atunci când rezultatul nu este definitiv, Hetairos poate reduce semnificativ lista posibilelor variante, reducând numărul de opțiuni de la peste o sută la câteva direcții principale. Această ajustare poate ghida investigații suplimentare într-un timp mult mai scurt, accelerează luarea deciziilor în practică clinică și poate orienta diagnosticele spre direcții potrivite pentru fiecare pacient.
Conform unuia dintre autorii principali, studiul evidențiază că inteligența artificială este capabilă să extragă informații moleculare direct din secțiuni de țesut analizate în fluxul obișnuit al laboratorului și să ofere un nou cadru pentru diagnosticarea cancerelor din sfera nervoasă. Astfel, vizionară este perspectivele de a integra rapid această tehnologie în practică, contribuind la diagnostic mai precis, la timp util și, în consecință, la tratamente mai bine direcționate pentru pacienți. În viitor, este posibil ca o parte din studii să se concentreze pe validarea în contexte clinice variate și pe creșterea acoperirii în regimuri de diagnostic diferențial pentru diverse tumori ale sistemului nervos central. În esență, această abordare poate îmbunătăți semnificativ eficiența diagnosticării și poate reduce dependența de proceduri costisitoare, permițând o evaluare mai rapidă și mai accesibilă în întreaga lume.
