Все о Искусственный интеллект
Исследования, проведенные учеными Массачусетского технологического института (MIT) и Института рака Дана-Фарбер, позволили разработать модель искусственного интеллекта, которая позволяет определить происхождение некоторых конкретных видов рака.
Согласно статье, опубликованной в MedicalXpress, модель ИИ под названием OncoNPC использует машинное обучение (машинное обучение) для анализа последовательности около 400 генов и прогнозирования данной опухоли.
Что вам нужно знать:
- С помощью модели ученые смогли точно классифицировать не менее 40% опухолей неизвестного происхождения;
- Процент был получен в результате анализа набора данных примерно 900 пациентов;
- Благодаря этому ученым удалось увеличить в 2,2 раза выявление пациентов, которым может быть назначено адекватное лечение рака;
- В настоящее время у онкологов возникают трудности с определением происхождения рака, особенно в тех случаях, когда опухоли распространились по всему организму;
- Из-за этой трудности врачи часто не могут «точно» давать лекарства пациентам, а некоторые лекарства одобрены для лечения конкретных видов рака.
Это был самый важный вывод в нашем исследовании: эта модель потенциально может быть использована для помощи в принятии решений о лечении, направляя врачей к персонализированному лечению пациентов с раком неизвестного первичного происхождения..
Интае Мун, аспирант Массачусетского технологического института в области электротехники и информатики, ведущий автор нового исследования.
Читать далее:
Исследователи обучили модель машинного обучения на данных почти 30 000 пациентов с диагнозом один из 22 известных видов рака. Данные получены от пациентов в онкологическом центре Memorial Sloan Kettering, онкологическом центре Vanderbilt-Ingram и Dana-Farber.
В тестах около 7000 опухолей OncoNPC смог предсказать их происхождение с точностью до 80%. Для опухолей с высокой достоверностью прогноза — 65% опухолей — точность увеличилась примерно до 95%.
Кроме того, исследователи использовали модель для анализа 900 опухолей, классифицированных как рак неизвестной первичной формы (CUP). Для этих опухолей технология позволила получить прогнозы с высокой достоверностью в 40% случаев.
Чтобы определить, был ли прогноз OncoNPC верным, исследователи сравнили результаты ИИ с анализом подмножества данных об опухоли.
В результате было обнаружено, что «Предсказания модели с гораздо большей вероятностью соответствовали типу рака, наиболее точно предсказываемому мутациями зародышевой линии, чем любому другому типу рака».
Исследование также показало, что из проанализированных пациентов с CUP около 10% достигли целевого лечения. Еще один положительный показатель показывает, что 15% пациентов могли бы получить целевое лечение, если бы был определен их тип рака.
Когда тип рака не идентифицирован, пациенту обычно назначают более общие химиотерапевтические препараты, которые не так эффективны, как препараты, нацеленные на определенный тип рака.
Это потенциально делает эти результаты более клинически действенными, потому что мы не настаиваем на одобрении нового лекарства. Мы говорим о том, что эта популяция теперь может иметь право на прецизионное лечение, которое уже существует..
Александр Гусев, профессор медицины Гарвардской медицинской школы и Института рака Дана-Фарбер.
Смотрели новые видео на YouTube от Olhar Digital? Подписывайтесь на канал!