Sănătate

Detectarea cancerului cerebral prin analiza rezultatelor testelor de sânge cu ajutorul inteligenței artificiale

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

Recent, cercetătorii de la Universitatea din Strathclyde, Glasgow, au brevetat o metodă de analiză a probelor de sânge pentru detectarea cancerului cerebral. Cercetătorii de la ClinSpec Diagnostics Limited au combinat spectroscopia și algoritmii de inteligență artificială pentru a detecta cancerul cerebral pe baza biopsiilor de sânge. Așa cum a fost raportat de Psychology Today, cercetarea a fost publicată recent în revista Nature Communications, iar conform echipei de cercetare, această lucrare reprezintă o dezvoltare semnificativă în utilizarea spectroscopiei clinice și a inteligenței artificiale.

Cercetarea prezentată în studiu ar putea face ca detectarea cancerului cerebral să fie mult mai ușoară și mai simplă. Cefaleea care apare frecvent poate fi un simptom al cancerului cerebral, dar deși cefaleea este foarte comună, cancerul cerebral nu este. Clinicienii au nevoie de o metodă mai bună de a discerne care cefalee sunt motive de îngrijorare și care sunt mai benigne. Medicii trebuie să poată efectua o formă de triaj și să reducă timpul și resursele investite în diagnosticarea cancerului cerebral cu ajutorul scanărilor de imagistică cerebrală costisitoare. Dacă un test de sânge simplu ar putea oferi clinicienilor informații fiabile care ar putea ajuta la diagnosticarea cancerului cerebral, ar putea fi salvate vieți.

A fost pentru acest motiv că cercetătorii de la ClinSpec au urmărit să dezvolte un algoritm care ar ajuta medicii să sorteze cazurile de posibili pacienți cu cancer cerebral, distingându-i de alte cauze de cefalee.

Una dintre metodele comune de detectare a bolilor, cum ar fi cancerul, este biopsia lichidă, efectuarea biopsiei pe lichidele corpului în loc de probe de țesut. Piața biopsiei lichide crește rapid, ajungând la o valoare estimată de 2,4 miliarde de dolari, conform cercetărilor de piață de la BC Research LLC. Biopsia lichidă se dovedește a fi eficientă în detectarea semnelor de cancer, deoarece poate detecta ADN-ul circulant liber al tumorilor, sau ctDNA, și celulele tumorale circulante, sau CTC. Cu toate acestea, cercetătorii de la ClinSpec au utilizat o metodă diferită de analiză, efectuând spectroscopie pe probe de sânge pentru a găsi markeri biochimici indicativi ai cancerului.

Spectroscopia este procesul de utilizare a radiației electromagnetice pentru a găsi anumiți compuși chimici țintă. Lumina este divizată în componente de frecvență electromagnetică, iar aceste frecvențe vor reacționa diferit cu diferiți compuși chimici. Echipa de cercetare de la ClinSpec a utilizat lumina infraroșie pentru a crea reprezentări ale probelor de sânge, o tehnică numită spectroscopie cu reflectare totală atenuată (ATR)-transformare Fourier infraroșu (FTIR). Echipa de cercetare a declarat că această tehnică este o metodă non-invazivă și non-distructivă care creează în mod fiabil un profil biochimic al unei probe fără a necesita o pregătire extinsă a probei. Reprezentările probelor de sânge puteau fi apoi analizate pentru a detecta abateri, verificând posibile semne de cancer.

Pentru a analiza datele, a fost utilizată o mașină de suport vectorial pentru a crea un model de clasificare. Mașinile de suport vectorial sunt utilizate pentru analiza de clasificare și regresie, și funcționează prin trasarea unor limite de decizie, sau linii care separă un set de date în multiple clase. Algoritmul încearcă să maximizeze distanța dintre linia de separare și punctele de date de pe ambele părți ale liniei, iar cu cât distanța este mai mare, cu atât clasificatorul este mai sigur.

Echipa de cercetare a declarat că metoda lor de analiză a probelor de sânge a putut să distingă în mod eficient probele de cancer de cele non-cancer. A existat o rată de sensibilitate de 93,2% și o rată de specificitate de 92,8%. Conform MDDI Online, cercetătorii raportează că, atunci când au analizat probe de la un grup de 104 pacienți diferiți, metoda lor asistată de inteligență artificială a putut să distingă pacienții sănătoși de cei cu cancer în aproximativ 86% din cazuri.

Cercetătorii au explicat în studiu:

„Această lucrare prezintă un pas în traducerea spectroscopiei ATR-FTIR în clinică. Acest pas către analiza de înaltă performanță are implicații în domeniul spectroscopiei IR, precum și în mediul clinic. Analiza serului de sânge utilizând această tehnică ar fi ideală în calea clinică ca un instrument de triaj pentru cancerul cerebral.”

Blogger și programator cu specializări în Machine Learning și Deep Learning subiecte. Daniel speră să ajute pe alții să folosească puterea inteligenței artificiale pentru binele social.