Imaginați-vă posibilitatea de a diagnostica o tumoră cerebrală rară fără a recurge la o biopsie chirurgicală riscantă. Cercetătorii de la Charité - Universitätsmedizin Berlin au reușit exact acest lucru, dezvoltând un model de inteligență artificială (AI) capabil să clasifice rapid și cu o precizie remarcabilă peste 170 de tipuri de tumori, pornind de la o simplă probă de lichid cefalorahidian, un pas major spre medicina de precizie. Modelul de AI, denumit crossNN, analizează structura epigenetică a tumorilor și o compară cu informațiile genetice detaliate ale peste 8.000 de tumori deja studiate.
Imagistica prin rezonanță magnetică (RMN) poate indica prezența unei tumori cerebrale într-o locație dificilă, dar efectuarea unei biopsii cerebrale implică riscuri semnificative pentru un pacient, de exemplu, care s-a prezentat la medic cu simptome de diplopie (vedere dublă), scrie News.ro.
Situații clinice precum aceasta i-au determinat pe cercetătorii de la Charité - Universitätsmedizin Berlin să exploreze alternative moderne de diagnostic. Rezultatul: un model bazat pe inteligență artificială.
Acest model de AI valorifică trăsături specifice ale materialului genetic tumoral, amprenta epigenetică, care poate fi obținută, de exemplu, din lichidul cefalorahidian.
Așa cum este demonstrat în studiul publicat vineri, în revista Nature Cancer, noul model inteligent permite o clasificare rapidă a tumorilor, cu un grad ridicat de precizie.
În prezent, diversitatea tipurilor tumorale depășește semnificativ numărul organelor de origine, reflectând complexitatea biologică a proceselor oncogene.
Fiecare tumoră prezintă particularități proprii: trăsături histologice, ritm de creștere, caracteristici metabolice. Cu toate acestea, tumorile cu trăsături moleculare similare pot fi grupate, iar alegerea unei terapii adecvate depinde decisiv de tipul tumorii.
Terapiile țintite de ultimă generație acționează asupra structurilor moleculare specifice ale celulelor neoplazice sau interferează cu căile de semnalizare implicate în proliferarea celulară aberantă (patologică).
Chimioterapia poate fi ajustată în funcție de tipul tumoral. În cazul tumorilor rare, se pot avea în vedere terapii inovatoare, în contextul studiilor clinice.
„Într-un peisaj medical marcat de personalizare accelerată, diagnosticul precis, realizat într-un centru oncologic acreditat, este esențial pentru tratamentul eficient al cancerului”, a subliniat prof. Martin E. Kreis, director medical la Charité, citat într-un comunicat.
Deși analiza moleculară, celulară și funcțională a unei tumori în bază unei biopsii a țesutului, poate oferi informațiile necesare, există cazuri în care obținerea probei tumorale este imposibilă sau riscantă.
În plus, nici examinarea histologică nu atinge precizia oferită de noul model de AI.
Explorarea genomului în locul analizei histologice standard
Pentru analiza tumorilor cerebrale, a fost validată o metodă care nu se bazează pe diagnostic microscopic clasic, ci pe modificările epigenetice, adică pe modul în care anumite părți din ADN sunt exprimate sau suprimate. Acestea constituie un sistem de „memorie” celulară și controlează activarea genelor.
Informațiile epigenetice din celulele tumorale prezintă modificări caracteristice, specifice fiecărui tip tumoral, permițând astfel diferențierea și clasificarea precisă a acestora.
„Sute de mii de modificări epigenetice funcționează ca niște comutatoare de pornire/oprire pentru secvențe genetice specifice. Modelele acestor modificări formează o amprentă unică și inconfundabilă”, explică dr. Philipp Euskirchen, cercetător în cadrul Consorțiului German pentru Cancer (DKTK) și al Institutului de Neuropatologie de la Charité, autorul principal al studiului.
În cazul tumorilor cerebrale, o probă de lichid cefalorahidian este uneori suficientă, evitând complet necesitatea intervenției chirurgicale.
Pentru compararea amprentei epigenetice a unei tumori necunoscute cu cele ale miilor de tumori deja catalogate, sunt necesare metode de învățare automată, date fiind complexitatea și volumul informației. În plus, tehnicile de secvențiere ADN aplicate în prezent sunt variate, iar analizele epigenetice se concentrau pe segmente genetice limitate.
„Am urmărit să dezvoltăm un model capabil să clasifice corect tumorile, chiar și atunci când profilurile epigenetice sunt incomplete sau obținute prin metode diferite, cu grade variabile de acuratețe”, completează dr. Sören Lukassen, bioinformatician și coordonator al grupului Medical Omics de la Berlin Institute of Health (BIH).
Modelul de AI propus utilizează o arhitectură simplificată de rețea neuronală și a fost instruit pe un volum amplu de tumori de referință, fiind ulterior validat prin testarea pe un set de peste 5.000 de tumori.
„Modelul nostru permite un diagnostic extrem de precis pentru tumorile cerebrale în 99,1% dintre cazuri și depășește ca acuratețe soluțiile AI existente”, precizează dr. Euskirchen.
„Am reușit de asemenea să antrenăm un model care distinge peste 170 de tipuri de tumori din diverse organe, cu o acuratețe de 97,8%. Acest lucru permite aplicarea sa nu doar în cazul tumorilor cerebrale, ci și în cancere provenite din alte organe”, a mai precizat cercetătorul.
Un criteriu esențial pentru validarea și implementarea clinică a modelelor de AI îl reprezintă transparența deciziilor, fiind imperativ necesar ca specialiștii să poată înțelege mecanismele prin care algoritmul ajunge la o anumită clasificare.
Amprenta moleculară utilizată de model poate proveni atât din probe de țesut, cât și din fluide biologice.
În cazul tumorilor cerebrale, Departamentul de Neuropatologie de la Charité oferă deja diagnostic non-invaziv pe bază de lichid cefalorahidian (biopsie lichidă). Astfel se evită o intervenție chirurgicală stresantă, inclusiv în cazuri complicate.
Pacientul care s-a prezentat cu diplopie a beneficiat de această metodă.
„Am analizat lichidul cefalorahidian folosind secvențierea nanopor, o metodă genetică inovatoare, rapidă și eficientă. Interpretarea datelor cu ajutorul modelului nostru a indicat faptul că este vorba de un limfom al sistemului nervos central, ceea ce a permis inițierea rapidă a tratamentului adecvat de chimioterapie”, a mai adăugat dr. Euskirchen.
Precizia metodei a fost surprinzătoare chiar și pentru echipa de cercetare.
„Deși arhitectura modelului nostru de AI este considerabil mai simplă comparativ cu abordările anterioare, aceasta permite înțelegerea modului în care sunt generate predicțiile și oferă un nivel crescut de acuratețe, contribuind astfel la sporirea încrederii în diagnostic”, precizează dr. Lukassen.
În colaborare cu Consorțiul German pentru Cancer (DKTK), echipa intenționează să lanseze studii clinice cu modelul de AI, crossNN, în toate cele opt centre DKTK din Germania.
Totodată, va fi analizată și posibilitatea aplicării metodei în timpul intervențiilor chirurgicale.
Scopul este integrarea acestei soluții rapide și accesibile de identificare a tipului tumoral în practica medicală curentă.
