Рак плућа: АИ показује ко ће имати користи од имунотерапије
Рак плућа је чест и често агресиван облик рака. Како је лекарима тешко да га рано открију, људи са раком плућа морају да добију најбољу, најциљанију терапију како би позитивнији изгледи били вероватнији. Имунотерапија је опција, али како лекари могу знати ко ће имати користи?
Према Националном институту за рак, рак плућа и бронха је друга најраспрострањенија врста рака међу људима у Сједињеним Државама, чинећи 12,9% свих нових случајева карцинома.
Овај облик рака често нема приметне симптоме у раним фазама, што може значити да лекари у почетку нису у стању да га открију. То значи да изгледи који следе након лечења можда неће бити добри као за друге облике карцинома.
Да би осигурали најповољније исходе за људе са раком плућа, здравствени радници морају одабрати најбољу врсту лечења за сваког појединца. Ово, међутим, може бити незгодно, јер је често тешко рећи која ће особа имати највише користи од одређеног третмана.
Лекару такође може бити тешко да утврди колико ће новији типови лечења, попут имунотерапије, бити корисни за појединца. За разлику од хемотерапије, која подразумева употребу специфичних лекова за напад и уништавање ћелија карцинома, имунотерапија делује јачањем имунолошког одговора особе против тумора рака.
Сада је тим који су водили истраживачи са Универзитета Цасе Вестерн Ресерве у Цлевеланду, ОХ - у сарадњи са научницима из шест других институција - развио нови модел вештачке интелигенције (АИ). Модел омогућава здравственим радницима да открију који би људи са раком плућа имали највише користи од имунотерапије.
Истражитељи објашњавају своју методу и извештавају о својим налазима у студијском раду који се налази у часопису Истраживање имунологије рака.
„Иако је имунотерапија променила читав екосистем рака“, објашњава коаутор студије Анант Мадабхусхи, „она такође остаје изузетно скупа - око 200.000 долара по пацијенту годишње.
„То је део финансијске токсичности који долази заједно са раком и резултира да око 42% свих дијагнозираних пацијената са раком изгуби уштеђевину у року од годину дана од дијагнозе“, додаје он. Мадабхусхи такође примећује да нови алат на којем раде он и његове колеге може помоћи лекарима и пацијентима да одлуче која терапија им највише одговара и избегне непотребне трошкове.
Нови модел може предвидети исход
Мадабхусхи објашњава да су он и његове колеге развили свој нови модел заснован на недавним налазима који су идентификовали знакове који показују који карциноми тумора реагују на лечење.
У претходној студији, истражитељи су открили да, иако су лекари обично мислили да је величина тумора добар показатељ да ли терапијски приступ делује, само гледање на ову карактеристику може бити варљиво.
Уместо тога, каже Мадабхусхи, „[ми] смо открили да је промена текстуре бољи предиктор да ли терапија делује.“
„Понекад, на пример, чвор може изгледати већи након терапије из другог разлога, рецимо сломљеног суда унутар тумора - али терапија заправо делује“, објашњава он. „Сада то можемо знати“.
Да би развио нови АИ модел, тим је прво користио податке из скенирања рачунарске томографије (ЦТ) од 50 људи са раком плућа. То им је омогућило да успоставе математички метод који може идентификовати све промене величине и текстуре које се дешавају у тумору након излагања два до три циклуса имунотерапије.
Метода је пронашла обрасце који указују да су одређене промене у туморима повезане са позитивним одговором на терапију имунотерапијом, као и са већим стопама преживљавања пацијената.
Ова студија је још једном истакла да су они тумори рака плућа који показују најуочљивије промене у текстури такође они који најбоље одговарају на имунотерапију.
„Ово је демонстрација основне вредности програма, да би наш модел машинског учења могао да предвиди одговор код пацијената лечених различитим инхибиторима имуне контролне тачке. Имамо посла са основним биолошким принципом. “
Коаутор студије Пратеек Прасанна
Раније ове године, коаутор Пратеек Прасанна добио је награду за заслуге Америчког друштва за клиничку онкологију 2019 Цонкуер Цанцер Фоундатион за заслуге за истраживање повезано са овом студијом.
У будуће, тим планира да даље тестира своју АИ методу на више ЦТ скенирања са других локација и код људи лечених различитим агенсима за имунотерапију.
