העתיד של בדיקת סרטן השד ואסטרטגיות הפחתת סיכונים עוצב על ידי בינה מלאכותית (AI), על פי מאמר סקירה שפורסם על ידי Cell Press ב-12 בדצמבר בכתב העת מגמות בסרטן.
"אנו דנים בהתקדמות האחרונה בחיזוי סיכון לסרטן שד בעזרת AI, מה המשמעות של זה לעתיד של בדיקת סרטן השד ומניעה, ובמחקר המפתח הדרוש לקידום מאפיינים ממוגרפיים ממחקר לפרקטיקה קלינית", אומר מחבר המחקר הבכיר אריק תומפסון אוניברסיטת קווינסלנד לטכנולוגיה בבריסביין, אוסטרליה.
רקמת השד שנראית לבנה בבדיקת ממוגרפיה היא צפופה מבחינה רדיולוגית, בעוד שרקמת השד שנראית כהה נחשבת לא צפופה. מקובל על כך שלנשים עם צפיפות ממוגרפית גבוהה יותר לגילן ולמדד מסת הגוף שלהן יש סיכון גבוה יותר לחלות בסרטן השד. בנוסף, צפיפות גבוהה יותר מקשה על גילוי סרטן השד באמצעות ממוגרפיה, המכונה "אפקט המסיכה".
תנועות הסברה ברחבי העולם דורשות ליידע נשים על הצפיפות הממוגרפית שלהן, עם שינויים במדיניות בארה"ב, קנדה ואוסטרליה. הצפיפות הממוגרפית מנחה את השימוש בטכנולוגיות הדמיה משלימות במקומות מסוימים, כאשר אולטרסאונד ודימות תהודה מגנטית (MRI) מספקים שיעורי גילוי סרטן מוגברים במחקרים קליניים של נשים עם חזה צפוף במיוחד. עם זאת, מדענים וקלינאים ממשיכים להיאבק במורכבות הנובעת מהשפעת המיסוך, הסיכון לסרטן השד הקשור לצפיפות הממוגרפית, וכיצד ליישם בצורה מיטבית שינויים בפרקטיקה הקלינית.
כדי לחזות אבחנה עתידית של סרטן השד, נעשה כעת שימוש בגישות חישוביות מתקדמות כגון למידה עמוקה לניתוח תמונות ממוגרפיה. במיוחד, שיטות AI חושפות מאפיינים ממוגרפיים שיש להם פוטנציאל להיות מנבאים חזקים יותר לסיכון לסרטן השד מכל גורם סיכון ידוע אחר. מאפיינים אלו עשויים להסביר חלק גדול מהקשר בין צפיפות ממוגרפיה לסיכון לסרטן השד. הגילוי של המאפיינים הממוגרפיים המניבים סיכון AI מספק הזדמנויות חדשות לזהות נשים בסיכון הגבוה ביותר לפתח סרטן שד בעתיד, ולהפריד ביניהן מאותן נשים שנמצאות בסיכון הגבוה ביותר לחטוף סרטן שד בגלל אפקט המיסוך.
"אישה עם מאפיינים ממוגרפיים הקשורים לסיכון גבוה לגילוי סרטן השד יכולה להפיק תועלת מבדיקות תכופות יותר או תרופות להפחתת סיכון", אומר תומפסון.
מצד שני, מרווח ארוך יותר בין המסכים יכול להינתן לאישה עם סיכוי נמוך לאבחון סרטן השד בחמש השנים הקרובות. בנוסף, אישה עם צפיפות ממוגרפיה גבוהה ללא מאפיינים ממוגרפיים בסיכון גבוה עשויה להפיק תועלת מהדמיה משלימה כגון MRI או אולטרסאונד."
אריק תומפסון, אוניברסיטת קווינסלנד לטכנולוגיה
מחקרים מראים שחלק מהמאפיינים הממוגרפיים הנוצרים בינה מלאכותית מעידים על ממאירות מוקדמת שאינה ניתנת לגילוי על ידי ממוגרפיה של רדיולוג, בעוד שאחרים עשויים להיות מצבים שפירים הקשורים לסיכון מוגבר לסרטן השד. הזהות של מאפיינים ממוגרפיים שנוצרו על ידי AI שאינם מזוהים כסרטן או כמצב שפיר נותרה לא ברורה.
"באופן קריטי, עלינו לזהות את הפתוביולוגיה הקשורה למאפיינים ממוגרפיים ואת המנגנונים הבסיסיים המקשרים אותם עם אונקוגנזה של סרטן השד", אומר תומפסון. "זה יהיה חיוני בביסוס הרלוונטיות שלהם לסיכון לסרטן השד לטווח קצר וארוך, כמו גם מאמצים עתידיים להפחית את הסיכון הזה."
