2019. 12. 28. - 08:00
Vérrákot diagnosztizálhat a mesterséges intelligencia
Képes lehet az akut mieloid leukémia azonosítására a mesterséges intelligencia – állítják a kutatók egy új tanulmánynak köszönhetően. Ez a betegség a vérrák egyik leggyakoribb formája.
Egyre többféle betegség detektálásában lehet az orvosok segítségére a mesterséges intelligencia. Az iScience szaklapban megjelent tanulmányban kutatók most arra mutattak rá, hogy az MI segíthet az egyik leggyakoribb vérrák, az akut mieloid leukémia (AML) azonosításában.
A vérben található sejtek génaktivitásának elemzésén alapuló megközelítés alátámasztja a hagyományos diagnosztikát és felgyorsíthatja a kezelések elkezdését.
Az AML tünetei a betegség korai időszakában sajnos igencsak hasonlíthatnak egy rosszabb megfázásra – miközben ez a vérrák életveszélyes megbetegedés, amelyet olyan hamar el kell kezdeni kezelni, amennyire csak lehet.
Mesterséges intelligencia segíthet a vérrák azonosításában
„Egy vérteszttel, amely a vizsgálatunk alapján lehetségesnek tűnik, elképzelhető, hogy már egy családorvos is képes gyanítani a vérrákot, s azonnal szakemberhez küldeni a betegét” – mondta el Joachim Schultze, aki kutatásvezető a németországi Neurodegeneratív Betegségek Központjában (DZNE), s egyben a Bonni Egyetem LIMES Intézetének Genomikai és Immunszabályozási Tanszékének vezetője.
Hozzátette: ha a gyanú beigazolódik, a pácienst specialistához továbbítják, így a diagnózist előbb megkapja s meg is kezdhetik a kezelését.
A tanulmányhoz a kutatók a géntevékenység egyfajta ujjlenyomatának számító ún. „transzkriptomra” összpontosítottak. Állapotától függően minden egyes sejtben csak bizonyos gének vannak „bekapcsolva”, ami tükröződik génaktivitási profiljukban.
Pontosan ezeket - a vérminták sejtjeiből származó és sok ezer génre kiterjedő - adatokat elemezték a jelenlegi vizsgálatban a szakemberek.
„A transzkriptom fontos információkat tartalmaz a sejtek állapotáról. A klasszikus diagnosztika azonban eltérő adatokon alapul. Ezért azt szerettük volna kideríteni, mit lehet elérni a transzkriptom mesterséges intelligenciával történő elemzésével, azaz a kiképezhető algoritmusok felhasználásával” - magyarázta Schultze.
A vizsgálat során több mint 12 000 vérminta adatait alkalmazták, melyek 105 különféle tanulmányból származtak. Nagyjából 4100 olyan személytől származtak, akiknél az AML vérrákot diagnosztizálták, míg a fennmaradó mintákat más betegségben szenvedő emberektől vagy egészséges egyénektől vették.
A kutatók az adatkészlet egyes részeivel táplálták az algoritmusokat. A bemenet információkat tartalmazott arról, hogy a minta AML-betegektől származik-e vagy sem.
„Az algoritmusok ezután a transzkriptomban keresték a betegség-specifikus mintákat. Ez nagyrészt automatizált folyamat, melyet gépi tanulásnak hívnak” – mondta Schultze.
A szakemberek ezen mintafelismerés alapján további adatokat elemeztek és osztályoztak az algoritmusok szerint - mintákba sorolva azokat AML-rel és AML nélkül.
Az alkalmazás használata nagymértékben támogathatja a hagyományos diagnosztikát, s nemcsak betegeket menthet meg, de költséghatékonyabb is – tette hozzá a kutatásvezető.
László Adrienn
