Tyrėjai sukūrė dirbtinio intelekto modelį, kuris per 10 sekundžių gali operacijos metu nustatyti, ar išliko kuri nors vėžinio smegenų auglio dalis, kurią būtų galima pašalinti, paskelbtas tyrimas. Gamta siūlo.
Pasak Mičigano universiteto ir Kalifornijos universitetų San Francisko vadovaujamos tyrimų grupės, technologija, vadinama FastGlioma, gerokai pranoko įprastus auglio likučių nustatymo metodus.
„FastGlioma yra dirbtiniu intelektu pagrįsta diagnostikos sistema, kuri gali pakeisti neurochirurgijos sritį, nedelsiant pagerindama visapusišką pacientų, sergančių difuzinėmis gliomomis, valdymą”, – sakė vyresnysis autorius Toddas Hollonas, MD, Mičigano sveikatos universiteto neurochirurgas ir docentas. neurochirurgija UM medicinos mokykloje.
„Technologija veikia greičiau ir tiksliau nei dabartiniai standartiniai navikų aptikimo gydymo metodai ir gali būti taikoma kitoms vaikų ir suaugusiųjų smegenų auglių diagnozėms. Tai galėtų būti pagrindinis smegenų auglio chirurgijos modelis.”
Kai neurochirurgas pašalina gyvybei pavojingą auglį iš paciento smegenų, jis retai gali pašalinti visą masę.
Tai, kas lieka, yra žinoma kaip liekamasis navikas.
Paprastai operacijos metu auglys nepastebimas, nes chirurgai negali atskirti sveikų smegenų ir likusio auglio ertmėje, iš kurios buvo pašalinta masė.
Likęs navikas gali būti panašus į sveikas smegenis, o tai išlieka pagrindiniu chirurgijos iššūkiu.
Neurochirurgų komandos taiko skirtingus metodus, kad nustatytų tą likusį naviką procedūros metu.
Jie gali gauti MRT vaizdą, kuriam reikalingi intraoperaciniai mechanizmai, kurių nėra visur.
Chirurgas taip pat gali naudoti fluorescencinę vaizdo medžiagą, kad nustatytų naviko audinį, o tai netinka visiems naviko tipams.
Šie apribojimai neleidžia juos plačiai naudoti.
Atliekant šį tarptautinį dirbtinio intelekto technologijos tyrimą, neurochirurgų komandos išanalizavo šviežius, neapdorotus mėginius iš 220 pacientų, kuriems buvo atlikta žemo ar didelio laipsnio difuzinės gliomos operacijos.
„FastGlioma“ aptiko ir apskaičiavo, kiek auglio liko, maždaug 92% tikslumu.
Palyginus operacijas, atliktas pagal FastGlioma prognozes arba vaizdus ir fluorescencinius metodus, AI technologija padidino riziką, liekamąjį auglį praleido tik 3,8 % atvejų, palyginti su beveik 25 % praleistų tradicinių metodų dažniu.
„Šis modelis yra naujoviškas nukrypimas nuo esamų chirurginių metodų, greitai nustatant naviko infiltraciją mikroskopine skiriamąja geba naudojant AI, o tai labai sumažina likusio naviko praradimo riziką toje vietoje, kur pašalinama glioma“, – sakė vienas iš vyresniųjų autorių Shawn Hervey-Jumper. MD, Kalifornijos universiteto San Francisko neurochirurgijos profesorius ir buvęs UM Health neurochirurgijos rezidentas.
„FastGliomos kūrimas gali sumažinti priklausomybę nuo radiografinio vaizdo, kontrasto stiprinimo ar fluorescencinių etikečių, kad būtų pasiektas maksimalus naviko pašalinimas.”
Kaip tai veikia
Norėdami įvertinti smegenų auglio likučius, FastGlioma sujungia mikroskopinį optinį vaizdą su dirbtinio intelekto tipu, vadinamu pamatiniais modeliais.
Tai AI modeliai, pvz., GPT-4 ir DALL·E 3, parengti naudojant didžiulius, įvairius duomenų rinkinius, kuriuos galima pritaikyti įvairioms užduotims.
Po didelio masto mokymų, pamatų modeliai gali klasifikuoti vaizdus, veikti kaip pokalbių robotai, atsakyti į el. laiškus ir generuoti vaizdus iš teksto aprašymų.
Norėdami sukurti „FastGlioma“, tyrėjai iš anksto parengė vizualinio pagrindo modelį, naudodami daugiau nei 11 000 chirurginių mėginių ir 4 milijonus unikalių mikroskopinių matymo laukų.
Auglio mėginiai vaizduojami naudojant stimuliuotą Ramano histologiją – greito, didelės skiriamosios gebos optinio vaizdavimo metodą, sukurtą UM.
Ta pati technologija buvo naudojama mokant DeepGliomą – AI pagrįstą diagnostikos atrankos sistemą, kuri aptinka smegenų auglio genetines mutacijas per mažiau nei 90 sekundžių.
„FastGlioma gali aptikti likusį naviko audinį, nepasitikėdamas daug laiko reikalaujančiomis histologinėmis procedūromis ir dideliais, pažymėtiems duomenų rinkiniais medicinos AI, kurių yra nedaug“, – sakė Ph.D. Honglakas Lee, UM kompiuterių mokslo ir inžinerijos profesorius ir bendraautoris. .
Visos raiškos vaizdai gaunami naudojant stimuliuotą Ramano histologiją per maždaug 100 sekundžių; „greito režimo“ mažesnės raiškos vaizdas užtrunka vos 10 sekundžių.
Tyrėjai nustatė, kad visos skiriamosios gebos modelio tikslumas buvo iki 92%, o greitasis režimas yra šiek tiek mažesnis – maždaug 90%.
„Tai reiškia, kad galime itin tiksliai aptikti naviko infiltraciją per kelias sekundes, o tai galėtų informuoti chirurgus, jei operacijos metu reikia daugiau rezekcijos“, – sakė Hollonas.
AI ateitis vėžio srityje
Per pastaruosius 20 metų liekamųjų navikų po neurochirurgijos rodikliai nepagerėjo.
Likęs navikas ne tik pablogina pacientų gyvenimo kokybę ir ankstyvesnę mirtį, bet ir padidina naštą sveikatos sistemai, kuri numato 45 mln. kasmetinių chirurginių procedūrų, kurių prireiks visame pasaulyje iki 2030 m.
Pasaulinės vėžio iniciatyvos rekomendavo į vėžio chirurgiją įtraukti naujas technologijas, įskaitant pažangius vaizdo gavimo ir AI metodus.
2015 m. Lancet Onkologijos komisija, tirianti pasaulinę vėžio chirurgiją, pažymėjo, kad „reikalingas ekonomiškai efektyvių… požiūrių, skirtų vėžio chirurgijos chirurgijos riboms mažinti, poreikis yra stiprus postūmis kurti naujas technologijas“.
„FastGlioma“ yra ne tik prieinama ir prieinama priemonė neurochirurginėms komandoms, veikiančioms gliomas, bet ir mokslininkai teigia, kad ji taip pat gali tiksliai aptikti likusį naviką kelioms ne gliomos navikų diagnozėms, įskaitant vaikų smegenų auglius, tokius kaip meduloblastoma ir ependimoma, ir meningiomas.
„Šie rezultatai parodo vizualinio pagrindo modelių, tokių kaip FastGlioma, pranašumą, skirtą medicinos AI programoms, ir galimybę apibendrinti kitus žmogaus vėžio atvejus, nereikalaujant didelio modelio perkvalifikavimo ar tobulinimo“, – sakė bendraautorė Aditya S. Pandey, medicinos mokslų daktarė, pirmininkė. UM Health Neurochirurgijos katedroje.
„Būsimuose tyrimuose mes sutelksime dėmesį į FastGlioma darbo eigos taikymą kitoms vėžio formoms, įskaitant plaučių, prostatos, krūties ir galvos bei kaklo vėžį.”
