Badacze IBM analizują strukturę komórek raka piersi za pomocą sztucznej inteligencji

Rak piersi jest najczęstszym nowotworem i główną przyczyną zgonów kobiet w wielu krajach na całym świecie, obok raka płuc i jelita grubego. Według statystyk Światowej Agencji Badań nad Rakiem (IARC) z 1998 roku na pierwszym miejscu znajdował się rak piersi, stanowiący 21% wszystkich nowotworów u kobiet na świecie. Najnowsze badania pokazują, że u 1 na 8 dorosłych kobiet w ciągu swojego życia zachoruje na inwazyjnego raka piersi, a według Światowej Organizacji Zdrowia w zeszłym roku na całym świecie odnotowano 18,1 miliona nowych przypadków i 9,6 miliona zgonów z powodu raka piersi. Można zatem stwierdzić, że rak piersi jest prawdziwym seryjnym zabójcą o niezwykle złożonym mechanizmie reakcji, w przypadku którego na przestrzeni lat przeprowadzono niezliczone badania dotyczące jego przyczyn, patogenezy i leczenia, jednak uzyskane wyniki są nadal stosunkowo ograniczone.

• Popraw skuteczność oceny depresji za pomocą modeli AI

Obecnie wczesne wykrywanie raka piersi poprzez badania przesiewowe u skądinąd zdrowych kobiet znacznie poprawia rokowanie i ogólne wyniki leczenia, na szczęście w Google trwają wysiłki. , MIT i NYU mające na celu poprawę dokładności badań przesiewowych w kierunku raka piersi przy użyciu technologii sztucznej inteligencji odniosły godne pochwały sukcesy , otwierając potencjał skutecznych społecznych badań przesiewowych w kierunku raka piersi. zauważalnie więcej. Kolejny gigant w dziedzinie sztucznej inteligencji – IBM – to najnowsza nazwa, która przyłącza się do walki z rakiem piersi. Wczoraj we wpisie na blogu naukowcy ze szwajcarskiego biura IBM w Zurychu szczegółowo opisali swój wspólny projekt z Uniwersytetem w Zurychu, mający na celu opracowanie systemu opartego na sztucznej inteligencji, umożliwiającego identyfikację i klasyfikację nowotworów, komórek odpornościowych oraz powiązań między tymi składnikami. Szczegóły tego projektu badawczego zostały opublikowane w słynnym czasopiśmie naukowym Cell.

„Chociaż naukowcy i lekarze na całym świecie niestrudzenie pracowali nad opracowaniem nowych metod leczenia raka piersi, ostatecznie głównymi powodami zgonów spowodowanych rakiem są oporność na leczenie, nawroty i przerzuty. Naszym celem w tym projekcie jest po prostu położenie podwalin pod przyszłe dokładne metody diagnostyczne i przesiewowe, które mogą pomóc pacjentom uzyskać większy odsetek w walce z tą szatańską chorobą” – powiedziała Marianna Rapsomaniki, szefowa zespołu badawczego IBM.

• Google wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykrywania chorób oczu

W tym celu pani Rapsomaniki i jej współpracownicy postawili najpierw hipotezę, że rak piersi jest chorobą heterogenną, co oznacza, że ​​składa się z komórek nowotworowych o różnych cechach. Charakterystyka jest określona przez strukturę genetyczną i na którą wpływa komunikacja ze środowiskiem i interakcje z nienowotworowymi typami komórek w organizmie. organizmu, takie jak komórki odpornościowe, fibroblasty (komórki zrębowe)) i komórki śródbłonka (komórki naczyniowe). Ponadto naukowcy stawiają hipotezę, że czynniki w tych „ekosystemach” mogą być powiązane z postępem choroby i zdolnością reagowania na terapię.

Aby udowodnić swój pomysł, zespół pobrał próbki nienowotworowe od 144 pacjentów i wykorzystał cytometrię masową – odmianę metody analitycznej – cytometrię przepływową – do analizy i pomiaru około 70 typów białek w ponad 26 milionach komórek nowotworowych i odpornościowych. Następnie wykorzystali technikę opartą na sztucznej inteligencji do identyfikacji różnych populacji nowotworów i komórek odpornościowych, następnie stworzyli szczegółowy diagram „ekosystemu raka piersi” i wykorzystali ten nomogram do identyfikacji heterogeniczności poszczególnych nowotworów, a także ilościowego określenia ich nieprawidłowości w porównaniu z komórkami nienowotworowymi.

• Model sztucznej inteligencji MIT może samodzielnie uchwycić relacje między obiektami przy minimalnej ilości danych szkoleniowych

Na koniec badacze przeprowadzili analizy makrofagów i populacji limfocytów T związanych z nowotworem (komórki te mogą wykazywać zarówno funkcje hamujące, jak i wspomagające nowotwór), a następnie powiązali wyniki z innymi informacjami klinicznymi, w tym zasięgiem choroby lub agresywnością nowotworu.

Po zakończeniu etapów eksperymentalnych zespół odkrył, że w nowotworach złośliwych często dominuje unikalna morfologia komórek nowotworowych, a każdy guz jest również unikalny pod względem składu komórkowego. Im bardziej złośliwy jest guz, tym bardziej różni się od nowotworu. odpoczynek. Ponadto naukowcy odkryli także podobieństwa w układzie odpornościowym związanym z nowotworem w przypadku nowotworów złośliwych.

Zespół wierzy, że prace te przyczynią się do położenia podwalin pod projektowanie metod leczenia medycyny precyzyjnej i wykażą, że immunoterapia może być realną metodą wczesnego diagnozowania niektórych chorób.liczba grup pacjentów z rakiem piersi.

• Japońska sztuczna inteligencja stworzyła superrealistyczne wirtualne modelki

„W trakcie naszych badań zaobserwowaliśmy, że uniwersalne podejście do leczenia raka nie zawsze jest skuteczne. Na podstawie tych ostatnich odkryć uważamy, że immunoterapia może również odnieść korzyść z immunoterapii dla określonej grupy pacjentów z rakiem piersi. W przyszłości będziemy promować zrozumienie możliwości zastosowania immunoterapii w dodatkowych badaniach, które potencjalnie zakończą się badaniem klinicznym na dużą skalę” – podsumowała pani Marianna Rapsomaniki.