طور العلماء ذكاءً اصطناعيًا لتصنيف أورام الدماغ

نجح باحثون من الجامعة الوطنية الأسترالية (ANU) في تطوير أداة جديدة للذكاء الاصطناعي لتصنيف أورام المخ بشكل أسرع وأكثر دقة.

وبحسب الدكتور دان ثاي هوانج، فإن الدقة في تشخيص وتصنيف الأورام أمر بالغ الأهمية لعلاج المرضى بشكل فعال.

وقال الدكتور هوانج "إن المعيار الذهبي الحالي لتحديد أنواع مختلفة من أورام المخ هو تحديد النمط الجيني القائم على مثيلة الحمض النووي".

"يعمل مثيلة الحمض النووي كمفتاح للتحكم في نشاط الجينات وتحديد الجينات التي يتم تشغيلها أو إيقاف تشغيلها.

"ولكن الوقت المطلوب لإجراء هذا النوع من الاختبارات يمكن أن يشكل عائقًا كبيرًا، وغالبًا ما يتطلب عدة أسابيع أو أكثر عندما قد يحتاج المرضى إلى اتخاذ قرارات سريعة بشأن العلاج.

نظرة عامة على مجموعات البيانات وسير العمل الحسابي. المصدر: مجلة نيتشر ميديسن (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8

"بالإضافة إلى ذلك، فإن مثل هذه الاختبارات غير متوفرة في جميع المستشفيات تقريبًا في العالم."

ولمعالجة هذه القضايا، قام باحثون من الجامعة الوطنية الأسترالية، بالتعاون مع خبراء من المعهد الوطني للسرطان في الولايات المتحدة، بتطوير DEPLOY - وهي طريقة للتنبؤ بمثيلة الحمض النووي ومن ثم تصنيف أورام المخ إلى 10 أنواع فرعية رئيسية.

يستخدم DEPLOY صورًا مجهرية لأنسجة المريض، تسمى الصور النسيجية المرضية.

تم تدريب النموذج واختباره على مجموعات بيانات كبيرة تضم حوالي 4000 مريض من الولايات المتحدة وأوروبا، ونشرت نتائجه في مجلة Nature Medicine.

وقال الدكتور هوانج: "من المدهش أن DEPLOY حقق دقة غير مسبوقة بلغت 95%".

"بالإضافة إلى ذلك، عند تحليل مجموعة فرعية من 309 عينة يصعب تصنيفها بشكل خاص، تمكن برنامج DEPLOY من تقديم تشخيص كان أكثر أهمية من الناحية السريرية من التشخيص الذي قدمه علماء الأمراض في الأصل.

"يسلط هذا الضوء على الدور المحتمل لـ DEPLOY في المستقبل كأداة إضافية لاستكمال التشخيص الأولي لأخصائي علم الأمراض أو حتى المطالبة بإعادة التقييم في حالة وجود تناقضات."

ويعتقد الباحثون أن DEPLOY قد يستخدم في نهاية المطاف لتصنيف أنواع أخرى من السرطان.

ونشرت نتائج الدراسة في مجلة Nature Medicine.