תגלית של חוקרים מאוניברסיטת קולומביה הבריטית מבטיחה לשפר את הטיפול בחולים עם סרטן רירית הרחם, הממאירות הגינקולוגית השכיחה ביותר.
באמצעות אינטליגנציה מלאכותית (AI) כדי לזהות דפוסים על פני אלפי תמונות של תאי סרטן, החוקרים זיהו תת-קבוצה מובהקת של סרטן רירית הרחם שמעמידה חולים בסיכון גבוה בהרבה להישנות ולמוות, אך אחרת לא תזוהה על ידי פתולוגיה מסורתית ואבחון מולקולרי.
הממצאים, שפורסמו היום ב תקשורת טבעיסייע לרופאים לזהות חולים עם מחלה בסיכון גבוה שיכולים להפיק תועלת מטיפול מקיף יותר.
"סרטן רירית הרחם הוא מחלה מגוונת, כאשר חלק מהחולים יראו הרבה יותר את הסרטן שלהם חוזר מאחרים", אמרה ד"ר ג'סיקה מקאלפין, פרופסור וד"ר צ'ו ווי יו"ר לגינקולוגיה אונקולוגית ב-UBC, ומנתח-מדען ב-BC Cancer בית החולים הכללי של ונקובר. "זה כל כך חשוב שיזוהו חולים עם מחלה בסיכון גבוה כדי שנוכל להתערב ובתקווה למנוע הישנות. גישה מבוססת בינה מלאכותית זו תעזור להבטיח שאף חולה לא יפספס הזדמנות להתערבויות שעלולות להציל חיים".
רפואה מדויקת המונעת בינה מלאכותית
התגלית מתבססת על עבודתם של ד"ר מקאלפין ועמיתיו ביוזמת הסרטן הגינקולוגי של BC -; שיתוף פעולה רב-מוסדי בין UBC, BC Cancer, Vancouver Coastal Health ובית החולים לנשים BC -; אשר בשנת 2013 עזר להראות שניתן לסווג סרטן רירית הרחם לארבעה תת-סוגים על סמך המאפיינים המולקולריים של תאים סרטניים, כאשר כל אחד מהם מהווה רמת סיכון שונה לחולים.
ד"ר מקאלפין והצוות המשיכו לפתח כלי אבחון מולקולרי חדשני, הנקרא ProMiSE, שיכול להבחין במדויק בין תת-הסוגים. הכלי משמש כעת ברחבי BC, חלקים מקנדה ובעולם כדי להנחות החלטות טיפוליות.
עם זאת, נותרו אתגרים. תת-הסוג המולקולרי הנפוץ ביותר, המקיף כ-50 אחוזים מכלל המקרים, הוא במידה רבה קטגוריית תופסת לסרטן רירית הרחם ללא מאפיינים מולקולריים ניתנים להבחין.
ישנם חולים בקטגוריה מאוד גדולה זו שיש להם תוצאות טובות במיוחד, ואחרים שתוצאות הסרטן שלהם מאוד לא חיוביות. אבל עד עכשיו חסרו לנו הכלים לזהות את המצויים בסיכון כדי שנוכל להציע להם טיפול מתאים".
ד"ר ג'סיקה מקאלפין, פרופסור, אוניברסיטת קולומביה הבריטית
ד"ר מקאלפין פנה למשתף פעולה ותיק ומומחה למידת מכונה ד"ר עלי באששתי, עוזר פרופסור להנדסה ביו-רפואית ופתולוגיה ורפואת מעבדה ב-UBC, כדי לנסות ולפלח עוד יותר את הקטגוריה באמצעות שיטות בינה מלאכותית מתקדמות.
ד"ר בשאשתי וצוותו פיתחו מודל AI למידה עמוקה המנתח תמונות של דגימות רקמה שנאספו ממטופלים. ה-AI הוכשר להבדיל בין תת-סוגים שונים, ולאחר ניתוח של למעלה מ-2,300 תמונות של רקמות סרטן, מצא את תת-הקבוצה החדשה שהציגה שיעורי הישרדות נחותים באופן ניכר.
"הכוח של AI הוא בכך שהוא יכול להסתכל באופן אובייקטיבי על קבוצות גדולות של תמונות ולזהות דפוסים שחומקים מפתולוגים אנושיים", אמר ד"ר בשאשתי. "זה למצוא את המחט בערימת השחת. זה אומר לנו שהקבוצה הזו של סרטן עם המאפיינים האלה הם העבריינים הגרועים ביותר ומהווים סיכון גבוה יותר לחולים".
הבאת הגילוי לחולים
הצוות בוחן כעת כיצד ניתן לשלב את כלי הבינה המלאכותית בפרקטיקה הקלינית לצד אבחון מולקולרי ופתולוגי מסורתי, הודות למענק ממכון המחקר של טרי פוקס.
"השניים עובדים יד ביד, כאשר בינה מלאכותית מספקת שכבה נוספת על הבדיקות שאנחנו כבר עושים", אמר ד"ר מקאלפין.
אחד היתרונות של הגישה מבוססת בינה מלאכותית הוא היותה חסכונית וקלה לפריסה ברחבי גיאוגרפיות. ה-AI מנתח תמונות שנאספות באופן שגרתי על ידי פתולוגים וספקי שירותי בריאות, אפילו באתרי בתי חולים קטנים יותר בקהילות כפריות ומרוחקות, ומשותפות כאשר מבקשים חוות דעת נוספת על אבחנה.
השימוש המשולב באנליזה מולקולרית ובינה מלאכותית עשוי לאפשר לחולים רבים להישאר בקהילות הבית שלהם לניתוחים פחות אינטנסיביים, תוך הבטחת מי שזקוק לטיפול במרכז סרטן גדול יותר יוכל לעשות זאת.
"מה שבאמת משכנע אותנו הוא ההזדמנות ליותר שוויון וגישה", אמר ד"ר בששתי. "ל-AI לא אכפת אם אתה נמצא במרכז עירוני גדול או בקהילה כפרית, הוא פשוט יהיה זמין, אז התקווה שלנו היא שזה באמת יכול לשנות את האופן שבו אנו מאבחנים ומטפלים בסרטן רירית הרחם עבור חולים בכל מקום."
