Zamiast wielu godzin – zaledwie 23 sekundy. Przełomowe AI rewolucjonizuje leczenie raka!
Naukowcy z Uniwersytetu Massachusetts w Amherst opracowali oparty na sztucznej inteligencji model, który może znacząco zwiększyć skuteczność terapii radiofarmaceutycznej (RPT). Rozwiązanie pozwala w ciągu niespełna 23 sekund precyzyjnie określić dawkę promieniowania pochłanianą przez poszczególne tkanki pacjenta, otwierając drogę do spersonalizowanego leczenia nowotworów.
Terapia radiofarmaceutyczna rozwija się od ponad pół wieku, jednak dopiero w 2022 r. uzyskała zgodę amerykańskiej Agencji Żywności i Leków (FDA) do leczenia zaawansowanego raka prostaty. Choć koncerny farmaceutyczne zainwestowały w tę technologię miliardy dolarów, sposób dawkowania wciąż pozostaje dużym ograniczeniem. W praktyce większość pacjentów otrzymuje identyczną dawkę leku, mimo że organizmy różnią się pod względem reakcji na promieniowanie.
– Obecnie wszyscy otrzymują tę samą dawkę. To oznacza, że potencjał terapii nie jest w pełni wykorzystywany, ponieważ leczenie nie jest optymalnie dopasowane do konkretnego pacjenta – powiedziała Joyita Dutta, profesor Riccio College of Engineering na Uniwersytecie Massachusetts w Amherst.
W przeciwieństwie do klasycznej radioterapii, terapia radiofarmaceutyczna podawana jest w formie zastrzyku. Radioaktywny preparat krąży po organizmie i selektywnie dociera do komórek nowotworowych. Problem polega jednak na tym, że lekarze nie są w stanie szybko i dokładnie określić, jaka dawka promieniowania trafia do zdrowych narządów. Tymczasem właśnie od tego zależy możliwość zwiększenia skuteczności leczenia przy jednoczesnym ograniczeniu działań niepożądanych.
Model DiffuDose skraca analizę z godzin do sekund
Zespół badaczy opracował system nazwany DiffuDose, który wykorzystuje dwa współpracujące modele sztucznej inteligencji. Pierwszy przygotowuje wstępne oszacowanie dawki promieniowania, a drugi tworzy szczegółową mapę rozkładu promieniowania w całym organizmie.
Nowe rozwiązanie osiąga dokładność porównywalną z obecnym „złotym standardem”, jednak zamiast wielu godzin potrzebuje mniej niż 23 sekund na analizę danych jednego pacjenta. W testach DiffuDose przewyższył sześć konkurencyjnych metod i wykazał wysoką skuteczność m.in. w ocenie dawek pochłanianych przez nerki i wątrobę – narządy szczególnie narażone na uszkodzenia podczas terapii.
– Piksel po pikselu możemy zobaczyć, jak promieniowanie rozkłada się w organizmie. To daje możliwość rzeczywistej personalizacji leczenia, zarówno pod względem ilości podawanego leku, jak i częstotliwości kolejnych terapii – wyjaśniła Dutta.
Naukowcy już pracują nad kolejnym etapem projektu we współpracy z UMass Chan Medical School. Nowe modele AI mają łączyć dane z obrazowania medycznego z wynikami badań krwi, co pozwoli jeszcze lepiej przewidywać reakcję pacjentów na terapię i dostosowywać leczenie do indywidualnych potrzeb. Zdaniem autorów może to być jeden z kluczowych kroków w kierunku powszechnego wdrożenia spersonalizowanej terapii radiofarmaceutycznej w onkologii.
Wyniki badań opublikowano na łamach czasopisma „IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences”.
Źródło: Uniwersytet Massachusetts Amherst
Czytaj też: Zamiast trafiać na śmietnik, pomogą planecie. Zużyte gumowe rękawiczki pochłoną dwutlenek węgla!
Grafika tytułowa: National Cancer Institute / Unsplash
