أظهرت نتائج ورقة علمية حديثة نُشرت في مجلة Nature أنه تمَّ تطوير خوارزمية لذكاء اصطناعي قادرة على التمييز بين الأنسجة السليمة والسرطانية، وتحليلها بدقة، وتحديد أكثر من 160 نمط متغير للأحماض النووية في الأورام؛ وهذا مايساعد على تحسين تشخيص المرض واكتشافه مبكرًا وبدء خطة العلاج.
وجاء في تفاصيلها أن الخوارزمية تعمل بكفاءة في الكشف عن التغييرات الجينية في الحمض النووي الريبي منقوص الأكسجين DNA والآلاف في الحمض النووي الريبي RNA بالأورام. وهي خطوة مهمة لفهم سلوكه البيولوجي وفهم طبيعة المرض، واختيار العلاج المناسب لكل مريض على حدى.
يُشخّص السرطان في المختبر بواسطة متخصصيّ علم الأنسجة Histopathology لتحديد أي تغيير غير طبيعي بأنسجة المريض (بعد أخذ خزعة جراحية من المصاب).بينما يقوم علماء الوراثة بتحليل الشفرات الوراثية لسلوك الخلايا السرطانية، وفهم الخلل الوظيفي الذي يؤدي للنمو المطرد والسريع للخلايا الخبيثة.
ولذلك، فإن المريض بحاجة إلى أخصائيين بعلميّ الأنسجة والوراثة لكي يحصل على أدق تشخيص ممكن لحالته، وهذا ما يندر حدوثه في الكثير من مراكز علاج السرطان حول العالم بسبب نقص الموارد الطبية والبشرية. فهل من الممكن أن يحلَّ الذكاء الاصطناعي بدلًا عنهم؟ ربما.
يستطيع الكمبيوتر،وفقًا للدراسة، أن يلمح أي تغيير على المستوى الجزيئي للأنسجة و التنبؤ بمعدلات البقاء Survival Rate بعد معاينة صور الأنسجة السرطانية.تمّ تدريب الذكاء الاصطناعي AI على معاينة أكثر من 16500 صورة لحوالي 27 نوعًا من السرطان من قاعدة بيانات ضخمة على الانترنت تُدعى TCGA.
هذا النوع من التقنيات، وهي المستقبل الطبي بوجهة نظري، يساعد على تحقيق أقصى فائدة لمرضى السرطان، ويقلّل من ضغوط العمل في المستشفيات لتقديم الجودة المرجوّة. كما يساعد أطباء الأورام على اتخاذ أفضل القرارات العلاجية وفقًا للنتائج المقترحة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
الورقة العلمية بعنوان Pan-cancer computational histopathology reveals mutations, tumor composition and prognosis : nature.com
جاري تحميل الاقتراحات...