בעוד שהכימותרפיה התקדמה בהתאמה אישית, הטיפול בהקרנות מותאם אישית לסרטן נותר לא מפותח. שיטות הטיפול הנוכחיות בסרטן – כולל טיפול בקרינה – הן מורכבות, חסרות התאמה אישית ונשענות במידה רבה על המומחיות של צוותים רפואיים. לניתוח תמונה רפואית ולמידת מכונה יש הבטחה גדולה לשיפור האונקולוגיה המותאמת אישית. עם זאת, האתגרים נמשכים כמו נתונים מוגבלים באיכות גבוהה ומורכבות נתונים.
Wazir Muhammad, Ph.D., חוקר ראשי ועוזר פרופסור במחלקה לפיזיקה במכללת צ'ארלס א. שמידט למדע באוניברסיטת פלורידה אטלנטיק, קיבל מענק של 701,000 דולר מחברת Precess Medical Derivatives, Inc., המתמחה במתן מערך שירותי פיזיקה רפואית ועיצוב ופיתוח יישומי תוכנה, עבור פרויקט שמטרתו לחולל מהפכה בטיפול בסרטן על ידי הפיכתו למותאם ויעיל יותר.
הפרויקט, "פענוח תאומים דיגיטליים של חולי סרטן לטיפולים מותאמים אישית", משתמש בבינה מלאכותית, בפרט, למידת חיזוק עמוק (DRL), כדי לנתח נתונים מולטי-מודאליים, ולשפר את האפיון והטיפול בסרטן כדי בסופו של דבר לשפר את תוצאות המטופל.
באמצעות נתוני בריאות אישיים, מידע גנטי על הגידול, ונתוני טיפול ומעקב של המטופל, תאומים דיגיטליים ידמו אבחנות ואפשרויות טיפול כדי לעזור לרופאים לבחור את הטיפולים היעילים ביותר ולנטר את התגובות לאורך זמן".
Wazir Muhammad, Ph.D., חוקר ראשי ועוזר פרופסור, המחלקה לפיזיקה, מכללת צ'ארלס א. שמידט למדעים באוניברסיטת פלורידה אטלנטיק
הפרויקט יעזור להתמודד עם האתגרים של איכות הנתונים, המורכבות והשילוב בתהליכי עבודה קליניים.
DRL מייצג גישה רבת עוצמה למינוף קבלת החלטות מונעות נתונים בתחום הבריאות, אם כי היישום שלה מצריך התייחסות מדוקדקת של דאגות אתיות, בטיחותיות ופרשנות ספציפיות להקשרים רפואיים. למרות שבינה מלאכותית מראה הבטחה בקידום טיפול מותאם אישית בסרטן, שילוב בשימוש קליני שגרתי מצריך התגברות על המכשולים הטכניים והאתיים המשמעותיים הללו.
"ביישומים אונקולוגיים או רפואיים, ניתן להשתמש בלמידת חיזוק עמוק כדי לייעל את אסטרטגיות הטיפול על ידי למידה מנתוני המטופלים והתאמת תוכניות טיפול על סמך התוצאות שנצפו", אמר מוחמד. "זה גם יכול לסייע בהתאמה אישית של טיפולים על ידי התחשבות במאפיינים אינדיבידואליים של המטופל וחיזוי היעילות של התערבויות שונות."
הפרויקט ייצור אב טיפוס של תאום דיגיטלי דינמי של חולי סרטן כדי להבין טוב יותר ולטפל בסרטן. התאום הדיגיטלי ישתמש בנתונים תצפיתיים כדי לייצג את מצבו הנוכחי של המטופל ולחזות מעברים עתידיים. הוא ישלב סימולציה, הסקת מודל, הטמעת נתונים ומחשוב בעל ביצועים גבוהים כדי לחבר סולמות ותהליכים.
"מטרת המודל היא לספק תוכניות טיפול אופטימליות, לסייע באבחון ומעקב, ולהסתמך על נתוני המטופלים, כולל היסטוריה בריאותית, היסטולוגיה של סרטן, פרופיל גנומי ומולקולרי, היסטוריית טיפולים קודמת ואינדקס רגישות לרדיו כדי לשפר את המטופל. תוצאות", אמר מוחמד.
יצירת תאום דיגיטלי ספציפי למטופל עבור חולים אונקולוגיים דורשת מאמץ גדול ומתואם בקרב רופאים, רדיולוגים, פיזיקאים רפואיים, מודלים, קלינאים, מדעני חישוב ומהנדסי תוכנה. הפרויקט בן שלוש השנים יכלול פיתוח תהליך לאיסוף אנונימי, סיווג וניתוח נתונים רב-מודאליים של מטופלים; לבנות דגמי DRL; ולהעריך תאומים דיגיטליים מול פרוטוקולים סטנדרטיים.
יצירת התאום הדיגיטלי באונקולוגיה תתבצע בעקבות תהליך מובנה בן חמישה שלבים הכולל את עיצוב המודל, התאמה אישית, בדיקה, חידוד ואימות ושיפור מתמיד.
"חשוב שאם הפרויקט הזה יצליח, זה יכול לעזור לסגור פערי בריאות בין קבוצות גיאוגרפיות או דמוגרפיות שונות", אמר מוחמד.
האגודה האמריקנית לסרטן מעריכה יותר מ-2 מיליון מקרי סרטן חדשים בשנת 2024. כ-50% מכלל חולי הסרטן בארה"ב מקבלים טיפול בקרינה כחלק ממשטר הטיפול שלהם.
"מענק תוצאתי זה המוענק לד"ר מוחמד הוא חקירה חשובה בפיתוח טיפול קרינה מותאם אישית ותשמש להעצמת ספקי שירותי בריאות להתאים טיפולים לפרופיל הסרטן הייחודי של כל מטופל", אמר ולרי פורבס, דוקטורט, דיקן, FAU Charles E. Schmidt College of Science. "גישה חדשנית זו טומנת בחובה הבטחה לשפר את יעילות הטיפול וכן למזער את תופעות הלוואי, ובסופו של דבר לשפר את התוצאות ואיכות החיים של אנשים הנאבקים בסרטן."
