Рак на белия дроб: AI показва кой ще се възползва от имунотерапията
Ракът на белия дроб е често срещана и често агресивна форма на рак. Тъй като за лекарите е трудно да го открият рано, хората с рак на белите дробове трябва да получат най-добрата и най-целенасочена терапия, за да направят положителна перспектива по-вероятна. Имунотерапията е опция, но как лекарите могат да знаят кой ще се възползва?
Според Националния институт по рака ракът на белите дробове и бронхите е вторият най-разпространен вид рак сред хората в САЩ, като представлява 12,9% от всички нови случаи на рак.
Тази форма на рак често няма забележими симптоми в ранните етапи, което може да означава, че лекарите не могат да го открият в началото. Това означава, че перспективите след лечението може да не са толкова добри, колкото при други форми на рак.
За да осигурят най-благоприятните резултати за хората с рак на белите дробове, здравните специалисти трябва да изберат най-добрия вид лечение за всеки индивид. Това обаче може да бъде сложно, тъй като често е трудно да се каже кой човек ще се възползва най-много от дадено лечение.
Също така за лекаря може да е трудно да определи доколко полезните по-нови видове лечения, като имунотерапията, ще бъдат за дадено лице. За разлика от химиотерапията, която включва използване на специфични лекарства за атака и унищожаване на раковите клетки, имунотерапията действа, като засилва имунния отговор на човек срещу ракови тумори.
Сега екип, ръководен от изследователи от университета Case Western Reserve в Кливланд, Охайо - в сътрудничество с учени от шест други институции - разработи нов модел на изкуствен интелект (AI). Моделът позволява на здравните специалисти да открият кои хора с рак на белия дроб биха се възползвали най-много от имунотерапията.
Изследователите обясняват своя метод и докладват своите констатации в изследване, публикувано в списанието Имунологични изследвания на рака.
„Въпреки че имунотерапията е променила цялата екосистема на рака,“ обяснява съавторът на изследването Анант Мадабхуши, „тя също остава изключително скъпа - около 200 000 долара на пациент годишно.
„Това е част от финансовата токсичност, която идва заедно с рака и води до това, че около 42% от всички новодиагностицирани пациенти с рак губят спестяванията си от живота в рамките на една година от поставянето на диагнозата“, добавя той. Мадабхуши също така отбелязва, че новият инструмент, по който работят той и колегите му, може да помогне на лекарите и пациентите да решат коя терапия им подхожда най-добре и да избегне ненужни разходи.
Новият модел може да предскаже резултата
Мадабхуши обяснява, че той и колегите му са разработили своя нов модел въз основа на скорошни открития, които идентифицират признаците, които показват кои ракови тумори реагират на лечението.
В предишно проучване изследователите установяват, че докато лекарите обикновено смятат, че размерът на тумора е добър индикатор за това дали терапевтичният подход работи или не, разглеждането само на тази характеристика може да бъде измамно.
Вместо това, казва Мадабхуши, „[ние] установихме, че промяната на текстурата е по-добър предиктор за това дали терапията работи“.
„Понякога, например, възелът може да изглежда по-голям след терапия поради друга причина, да речем счупен съд вътре в тумора - но терапията всъщност работи“, обяснява той. „Сега имаме начин да знаем това.“
За да разработи новия AI модел, екипът първо използва данни от сканиране с компютърна томография (КТ) от 50 души с рак на белия дроб. Това им позволи да създадат математически метод, способен да идентифицира всякакви промени в размера и структурата, протичащи в тумора след излагане на два до три цикъла на имунотерапия.
Методът открива модели, показващи, че определени промени в туморите са свързани с положителен отговор на лечението с имунотерапия, както и с по-висок процент на преживяемост на пациентите.
Това проучване за пореден път подчерта, че онези тумори на рак на белия дроб, които показват най-забележимите промени в структурата, са и тези, които най-добре реагират на имунотерапията.
„Това е демонстрация на основната стойност на програмата, че нашият модел за машинно обучение може да предскаже реакция при пациенти, лекувани с различни инхибитори на имунната контролна точка. Имаме работа с основен биологичен принцип. "
Съавтор на изследването Prateek Prasanna
По-рано тази година съавторът Prateek Prasanna получи награда за заслуги на Американското общество по клинична онкология Conquer Cancer Foundation 2019 за изследвания, свързани с това проучване.
Занапред екипът планира допълнително да тества техния метод на изкуствен интелект върху повече CT сканирания от други сайтове и от хора, лекувани с различни имунотерапевтични агенти.
