2025. 01. 27. - 10:40
Vastagbélrák kimutatását könnyíti meg a mesterséges intelligencia
Új biomarkereket fedeznek fel a kutatók a vastagbélrák kimutatására a mesterséges intelligencia és gépi tanulás segítségével.
A vastagbélrák könnyebb kimutatásában segíthet az orvosoknak a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a jövőben.
Kutatók a segítségükkel új biomarkereket fedeznek fel, amelyek a betegségre utalnak.
A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia (MI) technológiák, valamint a nagy adathalmazok elemzése segítette a Birminghami Egyetem kutatóit olyan fehérjék felfedezésében, amelyek erős prediktív potenciállal rendelkeznek a vastagbélrák kialakulását illetően.
A szakemberek a Frontiers in Oncology szaklapban jelentették meg a tanulmányt, melyben az egyik legnagyobb brit biobank adatkészletet elemezték.
Új diagnosztikai eszközök a láthatáron
A kutatás egészséges egyénektől és vastagbélrákos betegektől származó fehérjeprofilokat tartalmaz. Három fehérjét – a TFF3-at, az LCN2-t és a CEACAM5-öt – emeltek ki a sejtadhézióhoz és gyulladáshoz kapcsolódó fontos markerekként - ezek a rák kialakulásához szorosan kapcsolódó folyamatok. Olvasd el: Mesterséges intelligencia-támogatott polipészlelő segíti a vastagbél endoszkópiát
Vastagbélrák kimutatását könnyíti meg a mesterséges intelligencia
A következő lépésekhez ezen biomarkerek további validálása szükséges – majd pedig új diagnosztikai eszközökké fejleszthetők.
Gépi tanulás és mesterséges intelligencia a mintafelismerésben
A kutatók három különböző gépi tanulási modellt és mesterséges intelligenciát használtak az adatok mintáinak felismerésére.
„A vastagbélrák a rákkal összefüggő halálozások vezető oka világszerte, s az előrejelzések szerint az előfordulás növekedése várható az elkövetkező évtizedekben. Ez a növekedés rávilágít arra, hogy megbízható eszközökre van szükség a betegség diagnosztizálásához és előrejelzéséhez, különösen mivel a korábbi felismerés hatékonyabb kezelést tesz lehetővé” – mondta el dr. Animesh Acharjee, a Rák- és Genomológiai Tudományok Tanszékének munkatársa, programigazgató-helyettes, Dubai-ban egészségügyi adattudományi MSc, a tanulmány vezetője.
Hozzátette: ezek a vizsgálati eredmények értékes betekintést nyújtanak a potenciális biomarkerek azonosításához a jövőbeni proteomikai vizsgálatok során, s remélhetőleg ezek az ismeretek végül elősegítik a vastagbélrákos betegek kezelésének javítását.
„Tanulmányunkban fejlett gépi tanulási és mesterséges intelligencia modelleket használtunk fehérjehálózat-elemzéssel kombinálva, azonosítandó a kulcsfontosságú fehérje-biomarkereket, amelyek segíthetnek a vastagbélrák diagnosztizálásában. A biomarkerek ígéretesek, de további nagyszabású validációs vizsgálatra van szükség a vizsgálathoz, hogy betekintsünk ezeknek a potenciális új biomarkereknek a kapcsolataiba és mechanikai tulajdonságaiba” – fogalmazott a szakember.
A vastag- és végbélrák a negyedik leggyakoribb rák csak az Egyesült Királyságban - évente körülbelül 44 100 embert diagnosztizálnak.
Ez a rákfajta akkor fordul elő, amikor a kóros sejtek kontrollálatlan osztódásnak és növekedésnek indulnak. A vastagbelet érinti, amelyet a vastag- és a végbél alkot.
Jelenleg a diagnózis abból áll, hogy az orvos szövetet távolít el a bélből és sejtmintát küld a laboratóriumba különböző tesztek elvégzésére, amelyek azonosíthatják a rákot, majd jelzik, hogy melyik kezelés működhet a legjobban.
Minden olyan lépés reménykeltő tehát, amely segíthet a vastag- és végbélrák gyorsabb és a betegek számára egyértelműbb gyógyításában.
B.A.
