Yapay zeka yazılımı çocukluk lösemisine daha iyi tedavi seçenekleri getiriyor

Aramizda

Aktif Üye
Genetik değişiklikler lösemi gibi kanserlerin arkasındaki itici güçtür. Lösemi, çocuklarda en sık görülen kötü huylu hastalıktır. Kemik iliğinde gelişir ve kan oluşturan sistemin öncü hücrelerinin kontrolsüz, klonal büyümesiyle karakterizedir. Doktorların üretilen veri zenginliğini doğru bir şekilde yorumlamaları özellikle önemlidir. Bunun prognoz ve tedavi üzerinde güçlü bir etkisi vardır.


Reklamcılık



Alman Bilim Bilgi Servisi'nin (IDW) bildirdiğine göre, yapay zeka kullanan clinALL veri bütünleştirme sistemi, genetik ve klinik verileri kullanıcı dostu bir platformda birleştiriyor. Klinik ve tanı değerlerinin yeni yollarla kaydedilmesine, birleştirilmesine ve değerlendirilmesine olanak sağlıyor. Hannover Tıp Fakültesi (MHH) İnsan Genetiği Enstitüsü'nün kıdemli hekimi ve müdür yardımcısı Profesör Dr. Anke K. Bergmann projeye liderlik ediyor. Bergmann, Dr. Michelle Tang ve Dr. Željko Antić ile birlikte uluslararası Leibniz Yapay Zeka Gelecek Laboratuvarı'nda (LeibnizAILab) bir ekip oluşturuyor.

Federal Eğitim ve Araştırma Bakanlığı tarafından finanse edilen ve Leibniz Hannover Üniversitesi tarafından koordine edilen bu gelecek laboratuvarı, alt projede akut lenfositik lösemiye (ALL) odaklanıyor. Burada, dahil olanlar çocuklarda ALL için ek tanı ve prognostik belirteçler arıyorlar. Bir çalışmanın parçası olarak, araştırmacılar AI aracının yararlılığını incelediler.

Yapay zeka rutin tanılamayı destekler


Haziran 2024'te eBIOMedicine tarafından açık erişim altında yayınlanan çalışmada, çoğunlukla pediatrik lösemi vakaları olmak üzere kan kanseri olan 1.365 hasta yer aldı. Hastalar çeşitli standart testler kullanılarak rutin genetik teşhislerden geçti. Araştırma ekibi, dizileme verilerinin artan hacmi ve karmaşıklığının büyük bir zorluk oluşturduğunu vurguluyor. İlaçlara yanıt veya ölçülebilir kalıntı hastalık gibi diğer klinik ve teşhis verileri de klinik kaydı zorlaştırıyor. Bu faktörler tıbbi yorumlamayı ve teşhisi özellikle zor hale getiriyor.

clinALL aracı, kullanıcı dostu bir arayüzde genomik ve klinik verileri birleştiren yapay zeka destekli bir çerçeve sunuyor. Bu nedenle rutin tanıları destekliyor ve kan ve lenfatik sistemlerin kötü huylu hastalıkları hakkında değerli içgörüler sağlıyor. Araştırmacılar, çalışma sonuçlarının bu nedenle hastaların klinik bakımına doğrudan fayda sağladığını söylüyor. “Bu şekilde, geleneksel yöntemlerle tanımlanamayan hastaların yüzde 78'ini karakterize edebildik. Bu şekilde, özellikle zor vakaların açıklığa kavuşturulmasına katkıda bulunduk,” diyor Bergmann.

Doğru teşhis ve uygun tedaviler


Leibniz Future Laboratory'deki “AI4ALL” projesinin başkanı ve insan genetikçisi, clinALL'ın başka önemli kalıplar da keşfettiğini açıklıyor. Diğer şeylerin yanı sıra, hastalığın tedaviden sonra geri döndüğü belirli hasta gruplarını belirlemek mümkün oldu. Bu, hem teşhisi hem de tedaviyi daha kesin hale getiriyor. Yeni vakalar erken tespit ediliyor ve yeni alt gruplar tanımlanıyor. Araştırmacılara göre, çalışmadaki vaka sayısı nispeten az olmasına rağmen araç güvenilir bir şekilde çalışıyor ve hasta bakımı üzerinde güçlü bir etkisi olan önemli bulgular sağlıyor. clinALL artık MHH'de klinik kullanımda.

“Araç, kapsamlı klinik verilerin uygun fiyatlı, hedefli genetik testlerle bütünleştirilmesini sağlıyor. Bu, clinALL'ı küçük laboratuvarlar, örneğin gelişmekte olan ülkelerdekiler için ilgi çekici hale getiriyor,” diye vurguluyor Dr. Michelle Tang. Sistemin sahada, risk değerlendirmesini ve karar vermeyi iyileştirmesi amaçlanıyor. Ayrıca, klinik olarak ilgili bulguları zamanında sağlıyor. Doktor, bunun lösemi hastası çocuklar için tıp ve tedavi seçeneklerinde önemli bir ilerlemeyi temsil ettiğini söylüyor.

MHH'nin Kapsamlı Kanser Merkezi'nde (CCC), çeşitli disiplinlerden bilim insanları kanser, nedenleri ve yeni tedavi yaklaşımları üzerine araştırma yapmak için birlikte çalışıyor. CCC, bulguları klinik uygulamaya hızla dönüştürmek için temel ve dönüştürücü araştırmalardaki uzun yıllara dayanan uluslararası deneyimini kullanıyor. Çalışma artık ScienceDirect'te de yayınlandı.


(biz)