افزایش چشمگیر دقت تشخیص سرطان پستان با کمک هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می‌تواند در شناسایی زنان مناسب برای درمان هدفمند سرطان پستان مؤثرتر عمل کند. با کمک هوش مصنوعی، آسیب‌شناسان می‌توانند در حدود ۹۰ درصد مواقع این زنان را به‌درستی شناسایی کنند• این فناوری در شناسایی زنان دارای سطح پایین یا بسیار پایین پروتئین HER2 کاربرد دارد

کد خبر: ۸۶۸۶۱۸

تاریخ: ۰۷ خرداد ۱۴۰۴ - ۱۴:۵۳

به گزارش انتخاب و به نقل از هلث دی؛  بر اساس یک مطالعه‌ی جدید، هوش مصنوعی (AI) ممکن است به‌زودی به زنان بیشتری کمک کند تا از درمان‌های هدفمند سرطان پستان بهره‌مند شوند.

طبق نتایج پژوهشی که قرار است در نشست آتی «انجمن آمریکایی انکولوژی بالینی» (ASCO) ارائه شود، هوش مصنوعی می‌تواند در شناسایی زنانی که ممکن است از درمان‌هایی که HER2 را هدف قرار می‌دهند، سود ببرند نقش مؤثری داشته باشد. HER2 پروتئینی است که رشد سلول‌های توموری را تحریک می‌کند.

بر اساس آمار «انجمن سرطان آمریکا»، تاکنون تنها حدود ۲۰ درصد از سرطان‌های پستان دارای سطح کافی از HER2 بوده‌اند تا بیماران واجد شرایط این نوع درمان‌ها شناخته شوند.

اما به گفته‌ی دکتر «مارینا دِ بروت»، پاتولوژیست ارشد در مرکز سرطان A.C. Camargo در سائوپائولو، برزیل، این هوش مصنوعی جدید می‌تواند امکان بهره‌مندی از درمان هدفمند HER2 را برای حدود ۶۵ درصد دیگر از زنان فراهم کند، چرا که به پزشکان در شناسایی سطوح پایین یا بسیار پایین این پروتئین کمک می‌کند.

او می‌گوید: «برخی از این تومورها در صورت شناسایی سطح بیان HER2 می‌توانند با داروهای هدفمند درمان شوند.»

به گفته‌ی پژوهشگران، دست‌کم ۵۵ درصد از سرطان‌های پستان دارای سطح پایین و ۱۰ درصد دیگر دارای سطح بسیار پایین HER2 هستند.

این تومورها ممکن است به داروهای مونوکلونال هدفمند علیه HER2 پاسخ دهند، همچنین به داروهای ترکیبی جدیدتری که آنتی‌بادی را با شیمی‌درمانی ترکیب می‌کنند.

در این ترکیب‌ها، آنتی‌بادی مونوکلونال به HER2 موجود در سلول‌های سرطانی متصل می‌شود و به‌عنوان وسیله‌ای برای هدایت داروی شیمی‌درمانی مستقیماً به درون تومور عمل می‌کند.

دکتر دِ بروت می‌افزاید: «مطالعه‌ی ما نخستین شواهد چندملیتی را ارائه می‌دهد که نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند شکاف تشخیصی مهمی را پُر کند و دروازه‌ی ورود به درمان‌های جدیدی همچون داروهای ترکیبی آنتی‌بادی–شیمی‌درمانی را برای اکثریتی از بیماران بگشاید که تاکنون از این گزینه‌ها بی‌بهره مانده بودند.»

تجربه‌ی بین‌المللی در کمک هوش مصنوعی به پاتولوژیست‌ها

در این مطالعه، پژوهشگران از هوش مصنوعی موجودی به نام ComPath استفاده کردند تا به ۱۰۵ پاتولوژیست از ۱۰ کشور آسیا و آمریکای جنوبی در ارزیابی HER2 در نمونه‌های بیوپسی سرطان پستان کمک کنند.

در طول پنج دوره‌ی آزمایش، مجموعاً ۱۹۴۰ مورد ارزیابی انجام شد که در یک‌سوم از آن‌ها از کمک هوش مصنوعی بهره گرفته شد.

حتی در میان پاتولوژیست‌های باتجربه، حدود یک‌سوم از تومورهای دارای سطح بسیار پایین HER2 به‌اشتباه HER2-منفی طبقه‌بندی می‌شوند و در نتیجه بیماران از درمان‌های هدفمند محروم می‌مانند.

نتایج نشان داد که استفاده از هوش مصنوعی دقت پاتولوژیست‌ها را در تعیین وضعیت HER2 تا ۲۲ درصد افزایش داد؛ یعنی از حدود ۶۷ درصد به نزدیک ۸۹ درصد رساند.

همچنین، هوش مصنوعی تعداد مواردی را که سطح بسیار پایین HER2 داشتند ولی به‌اشتباه HER2-منفی شناخته شده بودند، بیش از ۲۵ درصد کاهش داد. در حالی که بدون کمک هوش مصنوعی حدود ۳۰ درصد این موارد به‌اشتباه طبقه‌بندی می‌شدند، این نرخ با کمک AI به تنها ۴ درصد رسید.

نقش مکمل هوش مصنوعی در پزشکی فردمحور

دکتر «جولیان هونگ»، مدیر پزشکی اطلاعات پرتودرمانی در دانشگاه کالیفرنیا-سانفرانسیسکو که یافته‌ها را بررسی کرده است، در بیانیه‌ای گفت:

«تشخیص دقیق وضعیت HER2 برای اطمینان از دریافت بهترین درمان برای بیماران سرطان پستان حیاتی است.»

او افزود: «این مطالعه‌ی بین‌المللی نشان می‌دهد که رویکرد ترکیبی با کمک هوش مصنوعی می‌تواند ارزیابی HER2 را بهبود دهد، حتی در شرایطی که بر انتخاب روش درمانی تأثیرگذار است.»

دکتر هونگ در پایان گفت:

«این یافته‌ها نقش نویدبخش هوش مصنوعی در انکولوژی را روشن می‌سازند؛ نه به‌عنوان جایگزین پزشک، بلکه به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای کمک به ما در ارائه‌ی مراقبتی سریع‌تر، دقیق‌تر و فردمحورتر.»

پژوهشگران در مرحله‌ی بعدی قصد دارند این هوش مصنوعی را وارد فرآیندهای روتین درمان سرطان کنند تا بررسی کنند آیا واقعاً می‌تواند نتایج درمانی بیماران را بهبود بخشد یا خیر.

این یافته‌ها قرار است در نشست سالانه‌ی ASCO که از جمعه تا سه‌شنبه در شیکاگو برگزار می‌شود، ارائه شوند.

باید توجه داشت که نتایج ارائه‌شده در کنفرانس‌های علمی تا زمان چاپ در مجلات معتبر داوری‌شده، مقدماتی محسوب می‌شوند.