Bu Yapay Zeka Aracı Kanseri Teşhis Ediyor!

Kanada British Columbia Üniversitesi’ndeki (UBC) bilim insanları, yapay zeka (YZ) kullanarak endometrial kanserin çok daha yüksek risk taşıyan alt tipini tespit ettiler. Bu keşif, standart patoloji ve moleküler teşhislerle genellikle tanınamayan yüksek riskli hastaların teşhis edilmesine yardımcı olarak tedavi sonuçlarını iyileştirebilir.

Yüksek Riskli Endometrial Kanser Alt Tipi Belirlendi

UBC’den Dr. Jessica McAlpine, Jinekolojik Onkoloji Dr. Chew Wei Sandalyesi Profesörü ve BC Cancer ve Vancouver Genel Hastanesi’nden cerrah-bilim insanı, “Endometrial kanser çeşitli bir hastalıktır, bazı hastalar kanserlerinin geri dönmesini görme olasılıkları diğerlerinden çok daha yüksektir” dedi. “Yüksek riskli hastalar tespit edilmeli ki onlar için potansiyel olarak hayat kurtaran müdahalelerde bulunabilelim. Bu YZ tabanlı yaklaşım, hiçbir hastanın bu fırsatı kaçırmamasını sağlayacak.”

Araştırma, British Columbia’daki Jinekolojik Kanser Girişimi’nde Dr. McAlpine ve ekibinin yürüttüğü önceki çalışmalara dayanıyor. 2013’te, kanser hücrelerinin moleküler özelliklerine göre endometrial kanserin dört alt tipe ayrılabileceğini ve her birinin farklı risk düzeylerine sahip olduğunu buldular. Ardından, ProMiSE adlı bir moleküler teşhis aracı geliştirdiler. ProMiSE, B.C. ve Kanada’nın diğer bölgelerinde, ayrıca uluslararası alanda tedavi kararlarını bilgilendirmek için kullanılıyor.

Ancak en yaygın moleküler alt tür, tüm vakaların yaklaşık yüzde 50’sini oluşturan, ayırt edilebilir moleküler özellikleri olmayan endometrial kanserler için genel bir kategoridir. Bu sorunu aşmak için Dr. McAlpine, UBC’den Dr. Ali Bashashati, Biyomedikal Mühendisliği ve Patoloji ve Laboratuvar Tıbbı Yardımcı Doçenti ile derin öğrenme YZ modeli geliştirdi. Model, farklı alt tipleri ayırt etmek üzere eğitildi. 2.318 kanser dokusu görüntüsünün analizi sonucunda, belirgin olarak daha düşük sağkalım oranları gösteren yeni bir alt grup tespit edildi.

Araştırmacılar, aracı geleneksel moleküler ve patolojik tanılarla klinik uygulamaya nasıl entegre edeceklerini şimdi inceliyorlar. YZ, maliyetlerin düşük olması ve kırsal ve uzak bölgelerdeki daha küçük merkezlerde bile patologlarca rutin olarak toplanan görüntüleri analiz edebilmesi nedeniyle geniş coğrafyalara yayılabilir. Ayrıca hastaların daha az yoğun ameliyat için topluluklarında kalmasını ve daha büyük bir merkezdeki tedavi gerektirenlerin gitmesini sağlayabilir.

Dr. Bashashati, “Bizi gerçekten heyecanlandıran şey daha fazla eşitlik ve erişim imkanıdır” dedi. “YZ, büyük bir kent merkezinde mi yoksa kırsal bir topluluktasınız, diye bakmaz. Sadece mevcut olur, bu yüzden endometrial kanserin teşhisi ve tedavisinde hastaların her yerde dönüşüm yaşaması ümit ediyoruz.”

Bu çalışma Nature Communications’da yayınlandı.