Cercetătorii finlandezi utilizează inteligența artificială pentru a accelera diagnosticul cancerului colorectal
Cercetătorii de la Facultatea de Tehnologia Informației a Universității din Jyväskylä au implementat inteligența artificială pentru a accelera analiza probelor de cancer colorectal și pentru a prezice funcționarea mecanismului de reparare a ADN-ului celular.
Analiza realizată de modelul AI poate contribui la scurtarea timpului de diagnosticare, reducerea costurilor și îmbunătățirea acurateței analizei. Studiul a fost realizat în colaborare cu Regiunea de Bunăstare Centrală a Finlandei și este cofinanțat de Uniunea Europeană.
Potrivit cercetării efectuate la Universitatea din Jyväskylä, inteligența artificială facilitează o analiză mai eficientă a probelor de țesut prelevate din tumorile de cancer colorectal și ajută la prezicerea funcției mecanismelor de reparare a ADN-ului celular.
Mecanismul de corectare a erorilor propriu-zis al celulei, denumit mecanism MMR, corectează erorile mici care apar în timpul replicării ADN-ului. Dacă acest mecanism nu funcționează corect, poate influența atât dezvoltarea cancerului, cât și deciziile legate de tratament.
Liisa Petäinen, care a condus studiul la Universitatea din Jyväskylä, explică faptul că analiza probelor de țesut este o activitate de rutină, dar consumatoare de timp.
Analiza unei probe de cancer într-un laborator de patologie, referitor, de exemplu, la mecanismul MMR, poate dura câteva zile, în timp ce inteligența artificială poate reduce timpul de analiză la câteva minute.
O analiză mai rapidă ar putea conduce la economii de costuri și la scurtarea timpului necesar pentru ca un pacient să primească un diagnostic și să acceseze tratamentul. Aceasta ar elibera, de asemenea, timpul patologilor pentru alte sarcini.
Țesutul din jurul tumorii conține, de asemenea, informații importante pentru tratament. Analiza probelor de cancer se bazează în prezent pe evaluările patologilor, ceea ce face ca procesul să fie extrem de manual și consumator de timp. Potrivit lui Petäinen, tocmai aici poate interveni inteligența artificială.
În mod obișnuit, analiza se realizează folosind o mărire de douăzeci de ori a probei de țesut, dar cercetătorii au testat și analiza asistată de AI folosind o mărire mult mai largă, de cinci ori.
Oamenii de știință au raportat că modelul a avut rezultate rezonabile și la această scară. Petäinen este optimistă că, în viitor, probele de țesut ar putea fi analizate într-un singur pas utilizând inteligența artificială. Analiza întregii probe de țesut, în loc de doar zona tumorii, ar putea accelera screeningul, deoarece zona tumorii nu ar mai necesita identificare separată în imaginea anterioară.
Studiul sugerează, de asemenea, că trăsăturile țesuturilor din jurul tumorii ar putea ajuta la prezicerea funcției mecanismului de reparare. Analiza întregii probe ar putea, prin urmare, să îmbunătățească și mai mult acuratețea analizei.
Modelul AI a fost antrenat pe datele pacienților dintr-o biobază finlandeză. Studiul a fost realizat împreună cu patologii și experții în cancer colorectal din Biobaza Centrală a Finlandei și din Județul de Servicii de Bunăstare Centrală a Finlandei. Setul de date a inclus aproximativ 1.300 de pacienți cu cancer colorectal din Finlanda Centrală. Modelul a fost, de asemenea, testat folosind date de la Spitalul Universitar din Oulu și din Statele Unite.
Tiina Jokela subliniază că Finlanda dispune de biobaze de înaltă calitate, registre și un sistem de sănătate unificat, care permit cercetări de nivel înalt și o implementare mai rapidă a rezultatelor.
„Finlanda Centrală oferă un bun mediu pilot în care cercetarea și munca clinică pot colabora flexibil”, afirmă Jokela. „Spitalul Central Nova din Finlanda Centrală oferă date clinice și cerințele practice pentru cercetare, în timp ce JYU își oferă expertiza în inteligență artificială și analize de date.”
Potrivit cercetătorilor, noile metode trebuie validate folosind seturi de date mai mari, așa cum a fost și în acest studiu.
Studiul face parte din proiectul AI-Hub II din Finlanda Centrală, care este cofinanțat de Uniunea Europeană, și a fost realizat în colaborare cu Universitatea din Jyväskylä, Biobaza Centrală a Finlandei și Județul de Servicii de Bunăstare Centrală a Finlandei. De asemenea, studiul a fost finanțat de Consiliul Regional al Finlandei Centrale.
Modelul a fost antrenat folosind date din proiectul Cancer colorectal în Finlanda Centrală 2000-2015. Dezvoltarea modelului a beneficiat, de asemenea, de utilizarea unui model de detectare a cancerului dezvoltat în proiectele din Finlanda Centrală AI Hub I și II.
