Rak pluća: AI pokazuje tko će imati koristi od imunoterapije
Rak pluća čest je i često agresivan oblik raka. Budući da je liječnicima teško otkriti ga rano, ljudi s rakom pluća moraju dobiti najbolju, najciljaniju terapiju kako bi vjerojatnije pozitivne izglede učinili boljima. Imunoterapija je opcija, ali kako liječnici mogu znati tko će imati koristi?
Prema Nacionalnom institutu za rak, rak pluća i bronha druga je najrasprostranjenija vrsta raka među ljudima u Sjedinjenim Državama, čineći 12,9% svih novih slučajeva karcinoma.
Ovaj oblik raka često nema uočljive simptome u ranoj fazi, što može značiti da ga liječnici isprva nisu u stanju otkriti. To znači da izgledi koji slijede nakon liječenja možda neće biti dobri kao za druge oblike raka.
Kako bi osigurali najpovoljnije ishode za ljude s rakom pluća, zdravstveni radnici moraju odabrati najbolju vrstu liječenja za svakog pojedinca. To, međutim, može biti nezgodno, jer je često teško reći koja će osoba imati najviše koristi od određenog tretmana.
Liječniku također može biti teško odrediti koliko će novije vrste liječenja, poput imunoterapije, biti korisne za pojedinca. Za razliku od kemoterapije, koja uključuje upotrebu specifičnih lijekova za napad i uništavanje stanica karcinoma, imunoterapija djeluje tako da pojačava imunološki odgovor osobe protiv tumora raka.
Sada je tim koji su vodili istraživači sa Sveučilišta Case Western Reserve u Clevelandu, OH - u suradnji sa znanstvenicima iz šest drugih institucija - razvio novi model umjetne inteligencije (AI). Model omogućuje zdravstvenim radnicima da otkriju koji bi ljudi s rakom pluća imali najviše koristi od imunoterapije.
Istražitelji objašnjavaju svoju metodu i izvještavaju o svojim nalazima u studijskom radu koji se nalazi u časopisu Imunološka istraživanja raka.
„Iako je imunoterapija promijenila čitav ekosustav raka", objašnjava koautor studije Anant Madabhushi, „također ostaje izuzetno skupa - oko 200 000 USD po pacijentu godišnje.
"To je dio financijske toksičnosti koji dolazi zajedno s rakom i rezultira time da oko 42% svih dijagnosticiranih pacijenata s rakom izgubi ušteđevinu u roku od godinu dana od dijagnoze", dodaje. Madabhushi također napominje da novi alat na kojem rade on i njegove kolege može pomoći liječnicima i pacijentima da odluče koja im terapija najviše odgovara i izbjegne nepotrebne troškove.
Novi model može predvidjeti ishod
Madabhushi objašnjava da su on i njegovi kolege razvili svoj novi model zasnovan na nedavnim nalazima koji su identificirali znakove koji pokazuju koji karcinomi tumora reagiraju na liječenje.
U prethodnoj studiji istražitelji su otkrili da, iako su liječnici obično mislili da je veličina tumora dobar pokazatelj djelotvornosti terapijskog pristupa, samo gledanje na ovu karakteristiku može biti varljivo.
Umjesto toga, kaže Madabhushi, "[mi] smo otkrili da je promjena teksture bolji prediktor djelotvorne terapije."
"Ponekad se, na primjer, čvor može činiti većim nakon terapije iz drugog razloga, recimo slomljene žile unutar tumora - ali terapija zapravo djeluje", objašnjava on. "Sad to možemo znati."
Da bi razvio novi AI model, tim je prvo upotrijebio podatke snimke računalne tomografije (CT) od 50 osoba s rakom pluća. To im je omogućilo postavljanje matematičke metode koja je mogla identificirati bilo kakve promjene u veličini i teksturi koje se događaju u tumoru nakon izlaganja dva do tri ciklusa imunoterapije.
Metoda je pronašla obrasce koji ukazuju da su određene promjene u tumorima povezane s pozitivnim odgovorom na imunoterapijski tretman, kao i s višim stopama preživljavanja pacijenata.
Ovo je istraživanje još jednom naglasilo da su oni tumori raka pluća koji pokazuju najuočljivije promjene u teksturi ujedno i oni koji najbolje reagiraju na imunoterapiju.
„Ovo je demonstracija temeljne vrijednosti programa da je naš model strojnog učenja mogao predvidjeti odgovor kod pacijenata liječenih različitim inhibitorima imunološke kontrolne točke. Imamo posla s temeljnim biološkim principom. "
Koautor studije Prateek Prasanna
Ranije ove godine, koautor Prateek Prasanna primio je nagradu za zasluge Američkog društva za kliničku onkologiju 2019. Conquer Cancer Foundation za zasluge za istraživanje povezano s ovom studijom.
U buduće tim planira dodatno testirati svoju AI metodu na više CT pretraga s drugih mjesta i kod ljudi liječenih različitim imunoterapijskim sredstvima.
