Inteligența artificială ajută paciente cu cancer mamar să evite chimioterapia inutilă
Cercetările realizate de Universitatea RCSI de Medicină și Științe ale Sănătății și Universitatea College Dublin (UCD) au identificat markeri imuni care ar putea ajuta medicii să determine cu mai multă acuratețe care paciente cu cancer mamar nu vor beneficia de chimioterapie, posibil evitând astfel tratamentele inutile.
Chimioterapia este frecvent utilizată în tratamentul cancerului mamar în stadiu incipient, ER+HER2-, care reprezintă aproximativ 70% din toate diagnosticele de cancer mamar anual.
Deși rămâne un tratament important, efectele secundare pot fi debilitante, iar pentru un procent semnificativ de paciente, beneficiul rămâne nesigur, generând îngrijorări cu privire la supratratarea celor care ar fi putut rămâne fără cancer și fără acest tratament. O nouă cercetare publicată astăzi în Nature Communications a descoperit că analizarea celulelor imune proprii ale corpului, găsite în apropierea unei tumori, utilizând metode bazate pe inteligență artificială, poate oferi informații suplimentare pentru a identifica care paciente pot să nu aibă nevoie de chimioterapie.
În prezent, paciente sunt evaluate prin intermediul unui scor de risc, dar majoritatea primesc un rezultat intermediar, ceea ce înseamnă că chimioterapia este adesea prescrisă ca măsură de precauție. Pentru a aborda această incertitudine, cercetătorii au folosit probe dintr-un studiu clinic randomizat comparând terapia de blocare hormonală singură cu terapia de blocare hormonală combinată cu chimioterapie într-o cohortă irlandeză de paciente cu scoruri de risc intermediar.
Profesorul Darran O’Connor, conducător al cercetării la RCSI School of Pharmacy and Biomolecular Sciences, a explicat importanța clinică a descoperirilor: „Pentru paciente cu un risc genomic intermediar, decizia legată de chimioterapie este adesea dificilă, iar incertitudinea duce frecvent la tratamente care poate nu au fost necesare, afectând calitatea vieții.”
„Testarea genomică a avansat capacitatea noastră de a personaliza tratamentele pentru aceste paciente, dar analiza bazată pe inteligență artificială a microambientului tumoral duce acest lucru mai departe. Este crucial ca această abordare să funcționeze pe probe de țesut procesate standard, având potențialul de a îmbunătăți atât precizia, cât și echitatea tratamentului pentru majoritatea femeilor cu cancer mamar în stadiu incipient, indiferent de locul unde sunt tratate.”
Studiul a constatat că o densitate mare de celule imune care vizează cancerul, numite celule T citotoxice, în țesutul din jurul unei tumori poate defini mai precis riscul pacientelor comparativ cu metodele actuale de profilare genomică. Pacientele cu o densitate ridicată de celule T citotoxice au avut rezultate mai slabe atunci când au fost tratate cu chimioterapie, sugerând utilitatea acesteia ca un marker predictiv pentru eficacitatea terapiei.
RCSI și UCD au depus împreună o cerere de patent pentru tehnologie și acum caută să comercializeze abordarea pentru a sprijini traducerea acesteia în practica clinică.
„Este foarte încurajator să vedem cât de multe informații prognostice suplimentare pot fi extrase din aceste probe utilizând inteligența artificială. Densitatea celulelor T citotoxice în microambientul tumoral s-a dovedit a fi un predictor remarcabil de puternic al răspunsului la tratament, iar acest lucru are implicații reale pentru modul în care abordăm deciziile legate de chimioterapie în acest grup de paciente.”
Profesorul William Gallagher, autor senior de la UCD School of Biomolecular and Biomedical Science și UCD Conway Institute, a afirmat: „Înainte ca această abordare să fie implementată în practica clinică, este necesară o validare suplimentară în studii mai mari. Totuși, descoperirile ne oferă o imagine mai clară asupra a ceea ce determină riscul de recidivă a cancerului mamar la paciente cu scoruri genomice intermediare și ne apropie de tipul de decizii de tratament personalizate care ar putea evita chimioterapia inutilă.”
