NOWOŚĆ!Już dziś zapisz się, aby otrzymywać nasz newsletter! Zapisz się 

InnowacjeAktualności

Sztuczna inteligencja kontra nowotwory

Wykorzystując sztuczną inteligencję, naukowcy odkryli, jak w mniej niż 90 sekund badać mutacje genetyczne w nowotworowych guzach mózgu. Badacze mają nadzieję, że poprawi to diagnostykę i leczenie chorych, a także ulepszy rekrutację do badań klinicznych.

Zespół neurochirurgów i inżynierów z Michigan Medicine (USA), we współpracy z badaczami m.in. z New York University, University of California, San Francisco (USA), opracował oparty na sztucznej inteligencji diagnostyczny system przesiewowy, który wykorzystuje szybkie obrazowanie do analizy próbek guza pobranych podczas operacji.

W badaniu obejmującym ponad 150 pacjentów z glejakiem rozlanym, najczęstszym i najbardziej śmiertelnym pierwotnym guzem mózgu, nowo opracowany system zidentyfikował mutacje wykorzystywane przez Światową Organizację Zdrowia do zdefiniowania podgrup molekularnych choroby ze średnią dokładnością przekraczającą 90%. Wyniki opublikowano w „Nature Medicine”.

Narzędzie to, oparte na sztucznej inteligencji, może poprawić dostępność oraz szybkość diagnozowania i opieki nad pacjentami ze śmiertelnymi guzami mózgu – poinformował główny autor i twórca narzędzia, neurochirurg z University of Michigan Health (USA).

Pacjenci z określonym typem glejaka rozlanego, zwanym gwiaździakiem, na całkowitym usunięciu guza mogą zyskać średnio pięć lat w porównaniu z innymi podtypami glejaka rozlanego. Przed opracowaniem tego narzędzia chirurdzy nie dysponowali metodą pozwalającą na różnicowanie rozlanych glejaków podczas operacji. Mediana czasu przeżycia pacjentów ze złośliwymi rozlanymi glejakami wynosi zaledwie 18 miesięcy.

Postęp w leczeniu najbardziej śmiercionośnych guzów mózgu został ograniczony w ostatnich dziesięcioleciach po części dlatego, że trudno było zidentyfikować pacjentów, którzy odnieśli największe korzyści z terapii celowanych – komentuje starszy autor Daniel Orringer, profesor nadzwyczajny neurochirurgii i patologii w NYU Grossman School of Medicine, który opracował stymulowaną histologię Ramana. – Szybkie metody klasyfikacji molekularnej są bardzo obiecujące, jeśli chodzi o ponowne przemyślenie projektu badań klinicznych i udostępnienie pacjentom nowych terapii – podkreśla.

Źródło: nature.com
Foto: pixaby.com

Pros

  • +

Cons

  • -
Powiązane artykuły
PACJENTAktualności

Amazonki zapraszają: badamy nie tylko mamy!

25 maja w ponad 90 miastach Polski Amazonki będą edukować w zakresie profilaktyki raka piersi. Spacer po wiedzę, jak wykonać samobadanie piersi…
Co? Gdzie? Kiedy?Innowacje

Gliwice: Narodowy Instytut Onkologii w innowacyjnym projekcie unijnym

Pracownia Endoskopii Narodowego Instytutu Onkologii w Gliwicach jest jednym z 14 realizatorów innowacyjnego projektu HoloSurge, którego celem jest wdrożenie multimodalnego narzędzia holograficznego…
LEKARZInnowacje

Amerykanie na tropie duplikowania się komórek nowotworowych

Naukowcy z Johns Hopkins Medicine (Baltimor, USA) twierdzą, że nakreślili szlak molekularny, który może odpowiadać za niebezpieczną ścieżkę wielokrotnego powielania ich genomu,…
Zapisz się, aby otrzymywać nasz newsletter

    Dodaj komentarz

    Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *