Beyin Kanseri Kan Testi Sonuçlarını Analiz Eden AI Tarafından Tespit Edildi

University of Strathclyde, Glasgow ile ilişkili araştırmacılar, beyin kanserini tespit etmek için kan örneklerini analiz etme yöntemini patentlediler. ClinSpec Diagnostics Limited’deki araştırmacılar, beyin kanserini kan biyopsilerine dayanarak tespit etmek için spektroskopi ve AI algoritmalarını birleştirdiler. Psychology Today tarafından bildirildiği gibi, araştırma yakın zamanda Nature Communications dergisinde yayınlandı ve araştırma ekibine göre, bu çalışma klinik spektroskopi ve AI’nin kullanımında önemli bir gelişme temsil ediyor.

Araştırmada sunulan çalışma, beyin kanserini yakalamayı çok daha kolay ve basit hale getirebilir. Sık sık yaşanan baş ağrıları beyin kanserinin bir belirtisi olabilir, ancak baş ağrıları çok yaygınken, beyin kanseri değil. Klinikçiler, hangi baş ağrılarının endişe verici olduğunu ve hangilerinin daha masum olduğunu ayırt edebilmeleri için daha iyi bir yönteme ihtiyaçları var. Doktorlar, beyin kanserini pahalı beyin görüntüleme taramaları ile teşhis etmek için zaman ve kaynakları azaltabilecek bir şekilde triyaj yapabilmelidir. Eğer basit bir kan testi klinikçiler için güvenilir bilgi sağlayabilirse, hayatlar kurtarılabilir.

Bu nedenle ClinSpec araştırmacıları, doktorların olası beyin kanseri olan hastaları diğer baş ağrısı nedenlerinden ayırt edebilecek bir algoritma geliştirmeyi amaçladılar.

Hastalıkları tespit etmenin ortak yöntemlerinden biri, doku örnekleri yerine vücut sıvıları üzerinde biyopsi yapmaktır. Sıvı biyopsi pazarı hızla büyüyor ve BC Research LLC’nin pazar araştırması göre 2,4 milyar dolarlık bir pazar boyutuna ulaştı. Sıvı biyopsi, kanser belirtilerini tespit etmekte etkili oluyor, çünkü hücrelerden serbest dolaşan tumor DNA’sını ve dolaşan tumor hücrelerini tespit edebiliyor. Ancak ClinSpec’ten araştırmacılar, farklı bir analiz yöntemi kullandılar, kan örneklerinde kanser belirtilerini bulmak için spektroskopi yaptılar.

Spektroskopi, belirli kimyasal bileşenleri tespit etmek için elektromanyetik radyasyon kullanma sürecidir. Işık, bileşen elektromanyetik frekanslarına ayrılır ve bu frekanslar farklı kimyasallarla farklı şekilde etkileşir. ClinSpec araştırma ekibi, kan örneklerinin temsilini oluşturmak için infrared ışığı kullandı, bu teknik attenuated total reflection (ATR)-Fourier transform infrared (FTIR) spektroskopi olarak adlandırıldı. Araştırma ekibi, bu tekniğin örnekleri geniş bir şekilde hazırlamaya gerek kalmadan güvenilir bir şekilde biyokimyasal bir profil oluşturabildiğini belirtti. Kan örneklerinin temsilini daha sonra anormalliklere bakılarak, olası kanser belirtileri için analiz edilebilirdi.

Verileri analiz etmek için, bir destek vektör makinesi kullanılarak bir sınıflandırma modeli oluşturuldu. Destek vektör makineleri, sınıflandırma ve regresyon analizi için kullanılır ve veri setini birden fazla sınıfa ayıran karar sınırlarını çizer. Algoritma, karar çizgisi ile her iki tarafındaki veri noktaları arasındaki mesafeyi en üst düzeye çıkarmaya çalışır ve mesafe ne kadar büyükse, sınıflandırıcı o kadar güvenlidir.

Araştırma ekibi, kan örneklerinin analiz yönteminin kanser örneklerini non-kanser örneklerinden etkili bir şekilde ayırt edebildiğini belirtti. Duyarlılık oranı %93,2 ve özgüllük oranı %92,8 idi. MDDI Online’a göre, araştırmacılar, 104 farklı hastanın örneklerini analiz ederken, AI destekli yöntemlerinin %86 oranında sağlıklı hastaları kanserden ayırt edebildiğini rapor etti.

Araştırmacılar çalışmada şunları açıkladı:

“Bu çalışma, ATR-FTIR spektroskopisinin klinik uygulamaya çevrilmesi açısından bir adım sunuyor. Yüksek hacimli analiz yönünde atılan bu adım, IR spektroskopi alanı ile klinik ortam için önemli sonuçlar doğuruyor. Bu teknik kullanılarak kan serumunun analizi, beyin kanseri için triyaj aracı olarak klinik yolunda ideal bir şekilde uyum sağlayabilir.”