Gliom: Inlocuirea biopsiei cu inteligenta artificiala

gliom, inteligenta artificiala, cancer

Gliom: Inlocuirea biopsiei cu inteligenta artificiala

Este posibil ca in viitor cancerul cerebral sa nu mai necesite efectuarea unei biopsii.

In momentul de fata sunt efectuate operatii chirurgicale pre-tratament pentru a preleva probe de gliom, care apoi sunt analizate pentru a determina tratamentul corespunzator in baza rezultatelor obtinute.


Un studiu efectuat de cercetatorii UT Southwestern insa, a aratat ca inteligenta artificiala ar putea identifica o mutatie genetica specifica tumorei gliomului, doar prin analizarea unor imagini 3D ale creierului, cu o rata de acurate de 97%.


Cu toate ca in ultimii ani cercetatorii au tot incercat sa testeze alte tehnici imagistice pentru a inlocui biopsia, acest studiu nou prezinta probabil cea mai precisa metoda clinica.


Studiul a folosit un anumit tip de invatare automata si imagistica prin rezonanta magnetica standard (IRM/RMN) pentru a detecta starea unei gene numite izocitrat dehidrogenază sau IDH pe scurt. Aceasta gena produce o enzima care atunci cand este modificata, poate declansa dezvoltarea tumorei la nivelul creierului.


De obicei, specialistii care pregatesc tratamentul pentru gliom efectueaza o operatie chirurgicala pe pacient pentru a obtine o parte din tesutul tumoral, care apoi este analizat pentru a determina starea de mutatie IDH. Prognosticul si strategia de tratament variaza in functie de starea mutatiei IDH a gliomului.


Cu toate acestea, obtinerea unei probe de tesut poate fi uneori periculoasa, in special in cazul tumorilor greu de accesat, motiv pentru care cercetatorii au cautat strategii neinvazive care ar putea identifica mutatia IDH.


Metoda imbunatatita


Acest studiu a fost publicat in Neuro-Oncology si se diferentiaza de studiile precedente prin trei elemente importante:

  • Metoda este foarte precisa – de obicei, tehnicile anterioare nu au putut trece de 90% acuratete.
  • Starea mutatiei a putut fi determinata doar prin analizarea unei singure serii de imagini RMN – comparativ cu multiplele serii de imagini folosite de tehnicile anterioare.
  • A fost folosit un singur algoritm pentru a analiza starea mutatiei IDH la nivelul tumorilor – alte tehnici folosite in trecut au necesitat determinarea manuala a regiunilor de interes sau o metoda de invatare automata aditionala, una pentru a determina regiunea de interes si una pentru a determina potentialele mutatii.


Gliomul reprezinta majoritatea tumorilor maligne prezente la nivelul creierului. Mai mult decat atat, acesta se poate raspandi foarte repede si la tesuturile inconjuratoare. Starea mutatiilor IDH ajuta doctorii sa decida combinatia cea mai buna de tratament, de la chimioterapie, la terapia cu radiatii sau operatie chirurgicala pentru a inlatura tumora.


Viitorul acestui studiu


Pentru a imbunatati procesul de detectare a enzimelor, cercetatorii au folosit doua tipuri de invatare automata care au analizat mai mult de 200 de cancere cerebrale, obtinute de la pacientii din Statele Unite ale Americii.


Una dintre retele a analizat doar o serie de imagini RMN, in timp ce cealalta retea a analizat mai multe serii de imagini. Cele doua retele au atins aproape acelasi nivel de acuratete, sugerand astfel ca procesul poate fi simplificat de la folosirea mai multor serii de imagini, la doar o singura serie.


In viitor acest model va fi testat pe o baza de date mult mai mare. Dupa ce vor obtine aceasta validare aditionala, cercetatorii vor decide daca aceasta tehnica va fi incorporata in practica clinica sau nu.

Acest articol este de natura informativa. despre-medicina.ro, proprietarul si colaboratorii sai nu pot fi considerati raspunzatori pentru niciun prejudiciu/pierdere de orice fel.

Surse:

UT Southwestern

Neuro-Oncology

Eurekalert

Pixabay