سرطان المبيض.. الذكاء الاصطناعي يتنبأ باستجابات العلاج

يصيب سرطان المبيض عددا من السيدات والفتيات حول العالم، وهو نمو للخلايا المتكونة في المبيضين، بحيث تتضاعف هذه الخلايا سريعا ويمكن أن تغزو أنسجة الجسم السليمة وتدمرها.

وحسب مايو كلينك، عادة ما يتطلب علاج سرطان المبيض الجراحة والعلاج الكيميائي.

ويستطيع النموذج المعتمد على الذكاء الاصطناعي التنبؤ بنتيجة العلاج (المقاسة عن طريق التخفيض الحجمي لآفات الورم) لدى 80% من مرضى سرطان المبيض.

ويتمتع النموذج القائم على الذكاء الاصطناعي بدقة تبلغ 80%، وهي أفضل بكثير من الأساليب السريرية الحالية، وفق ما أكده موقع ميديكال إكسبريس.

أداة IRON

الأداة، المسماة IRON (علم الجينوم الإشعاعي المتكامل للعلاج المساعد الجديد للمبيض)، تحلل السمات السريرية المختلفة للمريض، بدءًا من الحمض النووي للورم المنتشر في الدم (خزعة سائلة) إلى الخصائص العامة (العمر، والحالة الصحية، وما إلى ذلك)، وعلامات الورم، وصور المرض يتم الحصول عليها من خلال الأشعة المقطعية، وبناءً على هذا التحليل، فإنه يوفر تنبؤًا باحتمالية نجاح العلاج.

وينبع هذا الإنجاز من دراسة حديثة نشرت في مجلة Nature Communications، أجريت على 134 مريضة بسرطان المبيض بدرجة عالية.

تم تنسيق الدراسة من قبل البروفيسور إيفيس سالا، رئيس التصوير التشخيصي والعلاج الإشعاعي في كلية الطب والجراحة بالجامعة الكاثوليكية ومدير مركز الأشعة المتقدم في Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS.

تم تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي في البداية من قبل فريق البروفيسور سالا في جامعة كامبريدج.

يصيب سرطان المبيض أكثر من 5 آلاف امرأة سنويا في إيطاليا، بالإضافة إلى 30 ألف مريضة تم تشخيصهن بالفعل.

ونظرًا لعدم وجود أعراض مبكرة محددة، غالبًا ما يتم التشخيص في مراحل متقدمة من المرض.

سرطان المبيض المصلي عالي الجودة، والذي يشكل 70% إلى 80% من أورام المبيض، هو عدواني بشكل خاص ومقاوم في كثير من الأحيان للعلاج الكيميائي.

في الوقت الحالي، تبلغ دقة التنبؤ باستجابة العلاج لهذا النوع من الأورام 50% فقط.

بالإضافة إلى ذلك، هناك عدد قليل من المؤشرات الحيوية المفيدة سريريًا لهذا النوع من السرطان بسبب عدم تجانسه العالي، والذي يختلف بشكل كبير من مريض لآخر.

أدى ذلك إلى تطوير أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي قادرة على التنبؤ بدقة بالمستجيبين للعلاج الكيميائي.

تفاصيل الدراسة

قال البروفيسور سالا والدكتورة ميريا كريسبين أورتوزار من كامبريدج: «لقد قمنا بتجميع مجموعتي بيانات مستقلتين تضمان إجمالي 134 مريضًا (92 حالة في مجموعة البيانات الأولى، و42 حالة في مجموعة الاختبار المستقلة الثانية)».

بالنسبة لجميع المرضى، قام الأطباء بجمع البيانات السريرية، بما في ذلك المعلومات الديموغرافية وتفاصيل العلاج، بالإضافة إلى المؤشرات الحيوية للدم مثل CA-125 والحمض النووي للورم (ctDNA).

كما تم الحصول على الخصائص الكمية للورم المستمدة من صور الأشعة المقطعية لجميع مواقع الورم الأولية والمنتشرة.

تمثل مواقع الثرب والحوض/المبيض (الشائعة في انتشار سرطان المبيض) غالبية عبء المرض في البداية.

أظهرت رواسب الثرب استجابة أفضل بكثير للعلاج المساعد الجديد مقارنة بمرض الحوض.

ارتبطت طفرات الورم (على سبيل المثال، TP53 MAF التي تم تقييمها على الحمض النووي المنتشر) والعلامة CA-125 بعبء المرض الإجمالي قبل العلاج والاستجابة للعلاج.

علاوة على ذلك، كشف التحليل المتقدم لصور الأشعة المقطعية عن 6 مجموعات فرعية من المرضى ذات خصائص بيولوجية وسريرية متميزة، مما يدل على الاستجابة للعلاج.

تم استخدام كل ميزات الورم هذه كبيانات مدخلة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تشكل الأداة مجتمعة، ثم بعد ذلك تم تدريب النموذج المطور، وتم التحقق من فعاليته على عينة مريض مستقلة.

وأكد البروفيسور سالا: «من منظور سريري، يعالج الإطار المقترح الحاجة غير الملباة لتحديد المرضى من غير المرجح أن يستجيبوا للعلاج المساعد الجديد وقد يتم توجيههم إلى التدخل الجراحي الفوري».