Przełom w walce z nowotworami! Niezwykłe odkrycie naukowców ze Szczecina odmieni medycynę!
Naukowcy z Pomorskiego Uniwersytetu Medycznego opracowali innowacyjne narzędzie diagnostyczne, które może znacząco poprawić wykrywanie i klasyfikację nowotworów. Badania pokazują, że analiza zmian epigenetycznych, wspierana przez algorytmy sztucznej inteligencji, pozwala z dużą precyzją odróżniać zdrowe tkanki od komórek nowotworowych oraz rozpoznawać konkretne typy guzów.
Zespół specjalistów kierowany przez prof. Tomasza Wojdacza oraz Jana Bińkowskiego z Samodzielnej Pracowni Epigenetyki Klinicznej PUM i Regionalnego Centrum Medycyny Cyfrowej stworzył modele diagnostyczne wykorzystujące tzw. sygnatury epigenetyczne, czyli charakterystyczne zmiany w metylacji DNA. W praktyce są to biologiczne „ślady”, które mogą wskazywać na obecność nowotworu jeszcze zanim pojawią się wyraźne objawy choroby.
Badacze przeanalizowali dane pochodzące z niemal 17 tysięcy próbek pacjentów z wielu niezależnych badań naukowych. Na tej podstawie opracowano dwa modele diagnostyczne. Pierwszy umożliwia klasyfikację aż 54 typów tkanek i nowotworów na podstawie ponad 1200 biomarkerów. Drugi został przygotowany specjalnie do diagnostyki guzów ośrodkowego układu nerwowego i pozwala rozpoznawać 59 różnych typów nowotworów mózgu dzięki analizie ponad 1700 biomarkerów.
Oba modele osiągnęły bardzo wysoką skuteczność klasyfikacji, przekraczającą poziom 90 procent. Tak wysoka dokładność może mieć ogromne znaczenie w codziennej praktyce klinicznej, ponieważ właściwe i szybkie rozpoznanie typu nowotworu często decyduje o wyborze najskuteczniejszej terapii oraz rokowaniach pacjenta. Szczególnie istotne jest również to, że opracowane rozwiązanie może zostać wykorzystane w tzw. płynnej biopsji, czyli diagnostyce opartej na analizie materiału pobranego z krwi. Oznacza to możliwość wykrywania choroby w sposób mniej inwazyjny niż tradycyjne biopsje chirurgiczne. Takie podejście może ułatwić wcześniejsze rozpoznawanie nowotworów, monitorowanie skuteczności leczenia oraz szybsze wykrywanie nawrotów choroby.
To ważny krok w kierunku medycyny personalizowanej
Znaczenie badań podkreśla także fakt, że Światowa Organizacja Zdrowia już dziś rekomenduje wykorzystanie klasyfikacji opartej na metylacji DNA w diagnostyce nowotworów ośrodkowego układu nerwowego. Wyniki prac naukowców z PUM wskazują jednak, że podobne metody mogą znaleźć zastosowanie również w wielu innych typach nowotworów.
Projekt był efektem wieloletniej pracy związanej z analizą ogromnych zbiorów danych, udoskonalaniem modeli uczenia maszynowego oraz opracowaniem metod zwiększających wiarygodność wyników. Badanie pokazuje, że połączenie biologii molekularnej i sztucznej inteligencji może w przyszłości znacząco usprawnić diagnostykę onkologiczną, przyczyniając się do szybszego wykrywania chorób i bardziej skutecznego leczenia pacjentów.
Źródło: Pomorski Uniwersytet Medyczny w Szczecinie
Czytaj też: Przełom w medycynie dziecięcej! Czujniki MRI z drukarki 3D odmienią diagnostykę najmłodszych!
Grafika tytułowa: National Cancer Institute / Unsplash
