O metodă de detectare a ADN-ului tumoral în sânge, bazată pe inteligenţă artificială (AI), a demonstrat într-un studiu o sensibilitate fără precedent în ceea ce priveşte predicţia recurenţei cancerului. Noua tehnologie are potenţialul de a îmbunătăţi îngrijirea cancerului prin detectarea foarte timpurie a recidivei şi monitorizarea atentă a răspunsului tumoral în timpul tratamentului, informează stiripesurse.ro
În studiul, publicat vineri în revista Nature Medicine, cercetătorii au arătat că au putut antrena un model de învăţare automată, un tip de platformă de inteligenţă artificială, pentru a detecta ADN-ul tumoral circulant (ADNct) pe baza datelor de secvenţiere a ADN din analizele de sânge ale pacienţilor, cu o sensibilitate şi o precizie foarte ridicate.
Echipa de la Weill Cornell Medicine, NewYork-Presbyterian, Centrul New York Genome (NYGC) şi Centrul de Cancer Memorial Sloan Kettering (MSK) a făcut demonstraţii de succes ale tehnologiei la pacienţi cu cancer pulmonar, melanom, cancer de sân, cancer colorectal şi polipi precanceroşi colorectali.
Se află mult mai ușor despre o recidivă
„Am reuşit să obţinem o îmbunătăţire remarcabilă a raportului ‘semnal-zgomot’, iar acest lucru ne-a permis, de exemplu, să detectăm recidiva cancerului cu luni sau chiar ani înainte ca metodele clinice standard să facă acest lucru”, a declarat într-un comunicat coautorul studiului, dr. Dan Landau, profesor de medicină în cadrul diviziei de hematologie şi oncologie medicală de la Weill Cornell Medicine şi membru al corpului profesoral de bază al Centrului New York Genome.
Tehnologia biopsiei lichide a întârziat să îşi realizeze marea promisiune. Majoritatea abordărilor de până acum au vizat seturi relativ mici de mutaţii asociate cancerului, care sunt adesea prea puţin prezente în sânge pentru a fi detectate în mod fiabil, ceea ce duce la recidive de cancer care nu sunt detectate.
În urmă cu câţiva ani, dr. Landau şi colegii săi au dezvoltat o abordare alternativă bazată pe secvenţierea întregului genom al ADN-ului din probele de sânge.
Cercetătorii au arătat atunci că pot colecta mult mai mult „semnal” în acest mod, permiţând o detectare mai sensibilă – şi mai simplă din punct de vedere logistic – a ADN-ului tumoral.
De atunci, această abordare a fost din ce în ce mai mult adoptată de dezvoltatorii de biopsii lichide.
În noul studiu, cercetătorii au făcut din nou un salt înainte, folosind o strategie avansată de învăţare automată (similară cu cea a ChatGPT şi a altor aplicaţii populare de AI) pentru a detecta modele subtile în datele de secvenţiere – în special, pentru a distinge modelele care sugerează cancerul de cele care sugerează erori de secvenţiere şi alte „zgomote”.
În cadrul unui test, cercetătorii şi-au antrenat sistemul, pe care îl numesc MRD-EDGE, pentru a recunoaşte mutaţiile tumorale specifice pacientului la 15 pacienţi cu cancer colorectal.
