Inteligența artificială poate prezice recidiva meningiomului pe baza analizelor de patologie standard
Cercetătorii de la Mayo Clinic și colaboratorii lor au demonstrat că inteligența artificială (IA) poate analiza preparate de patologie obișnuite pentru a ajuta la clasificarea meningiomelor, cele mai comune tumori cerebrale primare la adulți, și pentru a prezice riscul de recidivă a tumorii la pacienți.
Studiul, publicat în The Lancet Digital Health, arată că modelele de învățare profundă pot extrage informații moleculare și de prognostic din preparate standard de hematoxilină și eosin, sau H&E, tipul de imagini tisulare utilizate deja în îngrijirea clinică de rutină. Aceste informații sunt, în general, obținute prin profilarea metilării ADN-ului, un test genetic avansat care oferă informații diagnostice și de prognostic valoroase, dar care poate fi costisitor, consumator de timp și indisponibil în multe spitale.
Acesta este unul dintre numeroasele studii în care putem valorifica puterea patologiei digitale prin captarea ultimelor două decenii de cunoștințe genomice și moleculare în algoritmi de IA.
Meningiomele pot avea comportamente foarte variate. Unele cresc lent și pot să nu revină niciodată după tratament, în timp ce altele sunt mai agresive și au o probabilitate mai mare de recidivă. Înțelegerea acestui risc este esențială pentru pacienți și echipele de îngrijire în decizia de a opta pentru tratamente suplimentare, cum ar fi radioterapia, după intervenția chirurgicală.
Testările moleculare pot ajuta la identificarea tumorilor care sunt mai predispuse la recidivă și la cele care pot răspunde diferit la tratament. Totuși, aceste teste necesită tehnologie și expertiză specializată, limitând accesul pentru mulți pacienți.
Folosind probe de țesut, imagini de patologie și date clinice de la 672 de pacienți, cercetătorii au antrenat IA pentru a descoperi informații despre biologia tumorii. Bazându-se pe multiple seturi de date anonimizate, inclusiv resurse de date de la Mayo Clinic Platform, modelele au reușit să clasifice subtipurile de meningiom și să prezică riscul de recidivă folosind preparate de patologie standard care fac parte deja din îngrijirea pacientului de rutină.
Rezultatele sugerează că IA ar putea ajuta, în viitor, clinicienii să obțină informații mai detaliate despre tumori fără a necesita teste genetice avansate.
Pentru pacienții cu meningiome, riscul de recidivă poate influența îngrijirea ulterioară, frecvența imaginilor și decizia privind radioterapia. Studiul a constatat că predicțiile bazate pe IA rămân utile chiar și după ce s-au luat în considerare factori clinici tradiționali, cum ar fi gradul tumorii, extinderea cu care intervenția chirurgicală a reușit să elimine tumora și vârsta pacientului.
Cercetătorii au observat, de asemenea, că modelele de IA pot identifica tipare de heterogenitate a tumorii – diferențe în cadrul aceleași tumori – care pot ajuta la explicarea de ce unele tumori se comportă mai agresiv sau răspund diferit la tratament.
Ei subliniază că sunt necesare studii prospective suplimentare înainte ca modelele de IA să poată fi utilizate în mod obișnuit în îngrijirea clinică. Cu toate acestea, spun că rezultatele pun bazele pentru o îngrijire mai accesibilă și personalizată pentru pacienții cu meningiome – și, potențial, pentru abordări similare cu IA în alte tipuri de cancer.
„Scopul este de a face acești algoritmi ușor și simplu accesibili pentru utilizare la nivel global, îmbunătățind îngrijirea pacienților în numeroase medii de sănătate”, afirmă Gelareh Zadeh.
