גילוי סרטן המוח באמצעות AI שנותח תוצאות בדיקות דם

לאחרונה, חוקרים הקשורים לאוניברסיטת סטראת’קלייד, גלאזגו, רשמו פטנט על שיטה לניתוח דגימות דם לגילוי סרטן המוח. החוקרים ב- ClinSpec Diagnostics Limited שילבו ספקטרוסקופיה ואלגוריתמים של AI כדי לגלות סרטן המוח על בסיס ביופסיות דם. כפי שדווח ב- Psychology Today, המחקר פורסם לאחרונה בכתב העת Nature Communications, ועל פי צוות המחקר, העבודה מייצגת התקדמות משמעותית בשימוש בספקטרוסקופיה קלינית ו- AI.

המחקר שהוצג במחקר יכול להפוך את גילוי סרטן המוח לקל ופשוט יותר. כאבי ראש המתרחשים לעיתים קרובות עלולים להיות תסמין של סרטן המוח, אך על אף שכאבי ראש הם מאוד שכיחים, סרטן המוח אינו. רופאים זקוקים לשיטה טובה יותר להבחין בין כאבי ראש שהם סיבה לדאגה לבין אלו שהם יותר תמימים. רופאים חייבים לבצע כל שיטת טריאז’ ולהפחית את כמות הזמן והמשאבים המושקעים באבחון סרטן המוח באמצעות סריקות תמונה של המוח בעלות יקר. אם בדיקת דם פשוטה יכולה לספק לרופאים מידע אמין שיכול לעזור להם לאבחן מקרים של סרטן המוח, חיים יכולים להינצל.

היה זה הסיבה שבגללה חוקרי ClinSpec ניסו לפתח אלגוריתם שיעזור לרופאים למיין את המקרים של חולים אפשריים עם סרטן המוח, ולהבחין ביניהם לבין גורמים אחרים לכאבי ראש.

אחת השיטות הנפוצות לגילוי מחלות כגון סרטן היא ביופסיה נוזלית, עשיית ביופסיה על נוזלים בגוף במקום דגימות רקמה. שוק הביופסיה הנוזלית גדל במהירות, והגיע לגודל מוערך של 2.4 מיליארד דולר, על פי מחקר שוק של BC Research LLC. ביופסיה נוזלית מוכחת כיעילה בגילוי סימנים של סרטן, מכיוון שהיא מסוגלת לגלות DNA טומורי מסוג ctDNA ותאים טומוריים מסוג CTC. עם זאת, חוקרי ClinSpec השתמשו בשיטת ניתוח אחרת, עשו ספקטרוסקופיה על דגימות דם כדי למצוא מסמנים ביוכימיים המצביעים על סרטן.

ספקטרוסקופיה היא תהליך המשתמש בקרינה אלקטרומגנטית כדי למצוא רכיבים כימיים מסוימים. אור מתפצל לתדירויות אלקטרומגנטיות מרכיבות, ותדירויות אלו יגיבו באופן שונה עם חומרים שונים. צוות המחקר של ClinSpec השתמש באור אינפרא-אדום כדי ליצור ייצוגים של דגימות דם, טכניקה שכונתה ספקטרוסקופיה של ATR-FTIR. צוות המחקר ציין כי הטכניקה היא שיטה לא הרסנית ולא פולשנית שיוצרת באופן אמין פרופיל ביוכימי של דגימה ללא צורך בהכנה נרחבת של הדגימה. הייצוגים של דגימות הדם יכלו אז להיבדק לחריגות, ולבדוק אותם לסימנים אפשריים של סרטן.

כדי לנתח את הנתונים, שימשו במכונת וקטור תמיכה כדי ליצור מודל סיווג. מכונות וקטור תמיכה משמשות לסיווג וניתוח רגרסיה, והן פועלות על ידי ציור גבולות החלטה, או קווים שמפרידים ב间 מידע למספר מחלקות. האלגוריתם מנסה למקסם את המרחק בין קו ההפרדה לנקודות הנתונים משני צידי הקו, וככל שהמרחק גדול יותר, כך המסווג יותר בטוח.

צוות המחקר ציין כי שיטתם לניתוח דגימות הדם הייתה מסוגלת להבחין ביעילות בין דגימות סרטן לדגימות לא-סרטן. היה שיעור רגישות של 93.2% ושיעור ספציפיות של 92.8%. על פי MDDI Online, החוקרים דיווחו כי כאשר הם בודקים דגימות מקבוצה של 104 חולים שונים, שיטתם המסייעת ב- AI הייתה מסוגלת להבחין בין חולים בריאים לחולי סרטן כ-86% מהזמן.

החוקרים הסבירו במחקר:

“עבודה זו מייצגת צעד בתרגום של ספקטרוסקופיה ATR-FTIR לקליניקה. צעד זה לעבר ניתוח בעל קצב גבוה יותר הוא בעל משמעות בתחום של ספקטרוסקופיה IR וכן בסביבה הקלינית. ניתוח של סרום דם באמצעות טכניקה זו יתאים באופן אידיאלי בנתיב הקליני ככלי טריאז’ לסרטן המוח.”