Новиот уред би можел да ги спаси пациентите со рак на дојка од непотребни третмани со хемотерапија користејќи попрецизен метод на предвидување.

Проценките на ткивото со вештачка интелигенција (ВИ) биле поуспешни во предвидувањето на идниот тек на болеста отколку проценките на патолозите.

Уредот со ВИ можел да идентификува пациенти со рак на дојка чиј ризик моментално е класифициран како висок или среден, но долгорочно можат да преживеат. Тоа значи дека времетраењето и интензитетот на хемотерапијата може да се намалат. Ова е важно бидејќи хемотерапијата е поврзана со непријатни и штетни нуспојави како гадење или поретко оштетување на срцето, пишува „Медикал експрес“ (MedicalXpress).

Патолозите ги проценуваат клетките на ракот во ткивото за да одредат третман. Сепак, моделите на неканцерогени клетки се многу значајни во предвидувањето на исходот.

Ова е прва студија која користи вештачка интелигенција за сеопфатна проценка на канцерогените и неканцерозните елементи на инвазивен тумор на дојка.

Оваа година, на приближно 300.000 жени во САД ќе им биде дијагностициран инвазивен рак на дојка. Околу една од осум жени во САД ќе биде дијагностицирана со рак на дојка во текот на нејзиниот живот.

За време на дијагнозата, патологот го анализира канцерогеното ткиво за да утврди колку е абнормално. Тој процес е фокусиран на клетките на ракот и е во голема мера непроменет со децении. Патолошката евалуација се користи за одредување на третманот.

Многу студии за биологијата на ракот на дојката покажуваат дека неканцерогените клетки, вклучувајќи ги и клетките на имунолошкиот систем и клетките кои му даваат облик и структура на ткивото, можат да играат важна улога во одржувањето или спречувањето на растот на ракот.

Научниците од Универзитетот Нортвестерн создале модел на вештачка интелигенција што го проценува ткивото на ракот на дојката врз основа на дигитални слики со мерење на изгледот и на канцерогените и на неканцерогените клетки, како и на интеракцијата меѓу нив.

Овие модели претставуваат тешкотија за патолозите бидејќи човечкото око не може лесно да ги категоризира и веродостојно да ги оцени. Вештачката интелигенција им дава јасни информации на патолозите.

Системот за вештачка интелигенција анализира 26 својства на ткивото на дојката за севкупен прогностички резултат. Системот, исто така, обезбедува посебни оценки за канцерогените, имунолошките и стромалните клетки за да им го објасни целокупниот резултат на патолозите. На пример, кај некои пациенти, поволниот резултат може да зависи од својствата на имуните клетки, додека кај други може да зависи од својствата на клетките на ракот. Оваа информација може да им помогне на лекарите да креираат индивидуализиран третман.

Усвојувањето на новиот модел би можело да им даде на пациентите на кои им е дијагностициран рак на дојка попрецизна проценка на ризикот, овозможувајќи добро информирани одлуки за клиничката нега.

Дополнително, овој модел може да помогне во евалуацијата на терапевтскиот ефект, овозможувајќи ескалација или деескалација на третманот во зависност од микроскопската промена на ткивото со текот на времето. На пример, уредот може да ја препознае ефикасноста на имунолошкиот систем во таргетирање на ракот за време на хемотерапијата, што може да се користи за да се намали времетраењето или јачината на хемотерапијата.

Научниците исто така се надеваат дека овој модел би можел да ги намали разликите во дијагнозата. Луѓето можеби немаат пристап до патолог специјализиран за рак на дојка, а овој модел на вештачка интелигенција може да им помогне на патолози од општа пракса при оценувањето на ракот на дојка.

За да се обучи моделот на вештачка интелигенција, потребни биле стотици илјади прибелешки за клетките и ткивните структури прикажани на дигиталните слики. Ова било направено од меѓународна мрежа на студенти по медицина и патолози во текот на неколку години, така што моделот со вештачка интелигенција може веродостојно да ги интерпретира сликите на ткивото од рак на дојка.

Научниците исто така работат на развивање модели за поспецифични видови на рак на дојка, како што се тројно-негативни или HER2-позитивни. Инвазивниот карцином на дојка опфаќа неколку категории, а значајните ткивни обрасци може да се разликуваат во различни категории. Ова ќе ја подобри способноста за предвидување на исходите и ќе обезбеди дополнителни сознанија за биологијата на ракот на дојката.