AI-protokolla “DeepHRD” on valmis muuttamaan syöpähoitojen aikaa ja kustannuksia

Syöpä jatkaa uhkana maailmanlaajuisesti. Huolimatta tieteellisistä läpimurroista, se on yhä maailman johtava kuolleisuuden syy.

Vuonna 2024 Yhdysvalloissa arvioidaan diagnosoitavan kaksi miljoonaa syöpätapauksia, ja kuolemien kokonaismäärän odotetaan ylittävän 610 000.

Vuonna 2017–2019 perustuvat laskelmat osoittavat, että yli 40 % Yhdysvaltojen miehistä ja naisista diagnosoidaan syöpä jossain vaiheessa elämää. Vielä huolestuttavampaa on, että tänä vuonna lähes 15 000 lasta ja nuorta diagnosoidaan syöväksi, ja noin 1 600 kuolee valitettavasti siihen.

Tilanne Yhdysvalloissa heijastaa maailmanlaajuista tilannetta. Yksi maailman johtavista kuolinsyistä, vuonna 2022 oli lähes 20 miljoonaa uutta tapausta ja 9,7 miljoonaa syöpään liittyvää kuolemaa maailmanlaajuisesti. Lähitulevaisuudessa ei näy helpotusta. Vuoteen 2040 mennessä uusien syöpätapauksien määrä vuodessa odotetaan nousevan 29,9 miljoonaan ja syöpään liittyvien kuolemien määrään 15,3 miljoonaa.

Siksi syövän uhka vaatii kokonaisvaltaisia ponnistuksia tieteelliseltä, tekniseltä ja lääketieteelliseltä tutkimusyhteisöltä. Seuraavassa osiossa käsittelemme yhtä tällaista pyrkimystä, joka saa ihmiset ympäri maailmaa optimistisiksi ja innostuneiksi sen tulevaisuuden mahdollisuuksista.

Klikkaa tästä saadaksesi luettelon parhaista syöpähoito-osakkeista.

Tekoälypohjainen tarkkuusonkologia syöpäbiopsioille

Äskettäinen tieteellinen artikkeli Journal of Clinical Oncology -lehdessä mainitsi sen pyrkimykset kouluttaa DeepHRD, syväoppimisalusta HRD:n ennustamiseksi hematoksiliini- ja eosini (H&E) -värjätyistä histopatologisista dioista, käyttäen ensisijaisia rinta- ja munasarjasyöpiä The Cancer Genome Atlas (TCGA) -tietokannasta. 

Tämä läpimurto on merkittävä, koska HRD:llä (homologinen rekombinaatiopuute) kärsivät syövät hyötyvät platina-suoloista ja poly(ADP-ribosipoli) -polymeraasin estäjistä. Kuitenkin HRD:n havaitsemiseen tarvittavat perinteiset diagnostiset testit vaativat molekyyliprofilointia, jota ei ole saatavilla kaikilla alueilla.

Tutkimustulokset osoittivat, että DeepHRD pystyi ennustamaan HRD:n rinta- ja munasarjasyövässä suoraan tavallisista H&E-dioista useissa ulkoisissa koorteissa, diojen skannereissa ja kudoksen kiinnitysmuuttujissa. Kun sen tuloksia verrattiin perinteiseen molekyylitestaukseen, DeepHRD-alusta pystyi luokittelemaan 1,8–3,1‑kertaisesti enemmän potilaita ja osoitti parempaa kokonaiselinaikaa (OS) korkean asteen seroosissa munasarjasyövässä sekä platina-spesifistä etenemisvapaata elinaikaa (PFS) metastaattisessa rintasyövässä.

Vaikka tulokset osoittavat lääketieteellisen yhteisön innostuksen syyn ratkaisussa, AI:n sisällyttäminen merkitsi suurta parannusta varhaisen syöpädiagnostiikan ja siihen liittyvän hoidon operatiivisessa logistiikassa.

Klikkaa tästä oppiaksesi, miten CRISPR:ää voidaan käyttää syövän hoitoon.

Miksi AI-protokollan sisällyttäminen on ratkaisevaa?

UC San Diegon tutkijoiden mukaan tämän kokeen johdossa AI:n sisällyttäminen järjestelmään mahdollistaa nopean ja edullisen kliinisesti merkittävien genomimuutosten havaitsemisen suoraan kasvaimen biopsiodioista.

Tutkijat uskovat, että järjestelmä voisi säästää viikkoja ja tuhansia dollareita kliinisten onkologiahoitojen työnkuluissa rinta- ja munasarjasyövälle.

Muuten viiveet eivät ainoastaan voi olla henkeä uhkaavia, vaan korkeat kustannusprosessit voivat vaikuttaa resurssirajoitteisissa potilaissa. Tässä mielessä AI:n sisällyttäminen merkitsi inklusiivisempaa syöpädiagnostiikkaprosessia.

“Valitettavasti korkeat kustannukset, kudosvaatimukset ja hitaat läpimenoajat ovat estäneet tarkkuusonkologian laajamittaista käyttöä, mikä on johtanut alitehoiseen – mahdollisesti haitalliseen – hoitoon syöpäpotilaille.”

AI-pohjainen genomitestaus tuo siis helpotusta. Se ei ainoastaan säästä potilailta kriittistä aikaa, vaan myös avustaa lääkäreitä mahdollistamalla välittömät hoitosuositukset alkuperäisen kudosdiagnostiikan jälkeen. Tämä tarkkuusonkologian menetelmä on luotettavampi kuin perinteiset genomitestit, sillä AI-testien epäonnistumisprosentti on lähes nolla. Sen sijaan perinteisillä genomitesteillä epäonnistumisprosentti on 20–30 %, mikä usein vaatii uudelleentestausta tai invasiivista biopsiaa.

AI:n HRD-tunnistus mahdollistaa tämän menetelmän tarkkaan ja välittömään syövän genomibiomerkkien havaitsemiseen.

Tutkijat ja tiedemiehet, jotka ovat olleet mukana tällä alalla pitkään, pitävät läpimurtoa merkittävänä. Selittäen syitä, Scott Lippman, M.D., UC San Diegon arvostettu lääketieteen professori, Center for Engineering and Cancer -keskuksen ja Moores Cancer Centerin jäsen, sanoi:

“Tarkkuusonkologian aikakausi lähti 1990‑luvun lopulla, mutta viimeaikaiset Yhdysvaltojen tutkimukset osoittavat, että suurin osa syöpäpotilaista ei saa FDA:n hyväksymää tarkkuushoitoa. Pääsyy on se, että heitä ei testata. Klinisenä onkologina — ja olen toiminut alalla lähes 40 vuotta — ei ole epäilystäkään, että tämä lähestymistapa on tarkkuusonkologian tulevaisuus.”

DeepHRD:n perusteknologiaa suojaavat UC San Diegon myöntämät väliaikaiset patentit. Nämä patentit on lisensoitu io9:lle, yritykselle, johon kuuluvat Alexandrov, Bergstrom ja Lippman.

Seuraavassa osiossa tarkastelemme tätä yritystä lyhyesti ymmärtääksemme, millaisia kykyjä se on suunniteltu hallitsemaan ja millaisia ratkaisuja se on tähän mennessä tuonut esiin!

#1. Io9: AI-ohjattu digitaalinen patologia

Io9:lla on jo AI-alusta, joka suorittaa molekyyliprofiloinnin tehokkaasti tavallisista kliinisistä dioista. Tämä alusta pystyy havaitsemaan genomibiomerkkejä digitaalisista dioista, mikä tekee hoitoon pääsyn mahdolliseksi kaikille potilaille maailmanlaajuisesti.

HRD-biomerkkipohjaisen ratkaisun lisäksi, joka toimii nyt rinta- ja munasarjasyövässä ja tulevaisuudessa haimasyövässä, io9 on myös aktiivinen useiden muiden biomarkkereiden, kuten KRAS, EGFR ja BRAF, parissa, jotka tulevat olemaan hyödyllisiä keuhko-, paksusuoli- ja rintasyövän sekä metastaattiläisen melanooman alalla tulevaisuudessa.

Ludmil B. Alexandrov on io9:n perustaja ja tieteellinen johtaja, kun taas Scott M. Lippman, yksi perustajista, toimii hallituksen jäsenenä.

Vaikka io9 on spin-off-yhtiö, jonka tarkoituksena on tarjota kouluttajille ja tutkijoille mahdollisuus jatkaa innovaatioidensa kehittämistä laajamittaisessa kaupallisessa muodossa, tällä alalla on myös suuria yrityksiä, joissa AI kohtaa onkologisen diagnostiikan ja hoidon.

#2. GE Healthcare

Ensimmäisenä toukokuun päivänä 2024 GE HealthCare (Nasdaq: GEHC) ilmoitti Revolution RT:stä, uudesta sädehoidon tietokonetomografi (CT) -ratkaisusta, jossa on innovatiivinen laitteisto ja ohjelmisto, jotka yksinkertaistavat simulointityönkulkua ja tekevät onkologisesta hoidosta henkilökohtaisempaa ja saumattomampaa. Revolution RT esiteltiin European Society for Therapeutic Radiology and Oncology (ESTRO) 2024 -kongressissa Glasgow’ssa päivitetyn tekoäly (AI) -parannetun Intelligent Radiation Therapy (IRT) -alustan versiona.

Puhuttaessa AI:n sisällyttämisestä heidän onkologiaratkaisuihinsa, GE HealthCare:n teknologia- ja tiedepäällikkö Dr. Taha Kass-Hout sanoi seuraavaa:

“GE HealthCare:ssä sitoudumme edistämään onkologisen hoidon rajoja AI-ohjattujen teknologioiden avulla, jotka muuttavat ja optimoivat hoitoketjua.”

Luettellessaan AI:n sisällyttämisen hyötyjä, Dr. Taha Kass-Hout totesi, että parannus auttaisi tarkastelemaan potilaan anatomiaa suurella tarkkuudella ja helpottaisi tarkan kasvaimen kohdistamisen samalla suojaten lähellä olevaa tervettä kudosta. Tämä johtaisi “tarkkaan, entistä yhteydessä olevaan ja tehokkaaseen hoitoympäristöön, joka nopeuttaa henkilökohtaisen hoidon toimitusta, tavoitteena paremmat potilastulokset.”

Vuodelle 2023 GE Healthcare raportoi liikevaihdoksi 19,6 miljardia Yhdysvaltain dollaria, mikä merkitsi 7 %:n vuotuista kasvua ja 8 %:n orgaanista kasvua kaikilla segmenteillä ja alueilla.

#3. iCAD

Toinen med-tech-yritys, joka on kooltaan paljon pienempi, mutta kattavuudeltaan, vaikutukseltaan ja kunnianhimoltaan laaja, iCAD, tekee erityisesti AI-keskeisiä töitä rintasyövän alalla. Yritys ammentaa visiota ja tarkoitustaan todellisista uhkista, jotka ovat läsnä maassa. Tiedot osoittavat, että yksi kahdeksasta naisesta saa rintasyövän elinaikanaan, ja jopa 20–40 % näistä syövistä jää huomaamatta mammografiatarkastuksissa.

Kun maailmanlaajuisesti nainen diagnosoidaan rintasyöpäksi joka 14. sekunti, perinteisten mallien syöperiskin arviointi on vain 63 % tarkka.

iCAD:n alusta ProFound Breast Health Suite keskittyy havaitsemiseen, tiheyteen ja riskiin, valaisten syöpää entistä enemmän ja paljastaen sen piilopaikat.

Havaitsemisvaiheessa ProFoundin ratkaisu sisältää viimeisimmät syväoppimisen, kolmannen sukupolven tekoälyn (AI) kehitykset. Tarkkuus ja tehokkuus ovat melko ennennäkemättömiä 2D- ja 3D-mammografiatarkastuksissa, tarjoten jopa kaksinkertaisen kliinisen suorituskyvyn parannuksen verrattuna muihin AI-alustoihin.

Käsitellessään ProFound AI:n kykyjä rintasyövän havaitsemisessa rintatiheyden näkökulmasta, Gabriele Pedicalli, MD, Wooster Community Hospital, totesi seuraavaa:

“ProFound AI ei ainoastaan auta meitä tarkastelemaan rasvaisen kudoksen tapauksia, vaan näemme myös suuremman hyödyn naisille, joilla on tiheä rinta. Ennen ProFound AI:ta olisin saattanut lukea tiheä rinta -tapauksen ja ajatella: ‘Kutsutaan heidät takaisin kuudessa kuukaudessa tai vuodessa’, mutta ProFound AI:n avulla voimme helpommin päätellä, pitäisikö tehdä toinen tarkastus tai biopsia.”

Lopuksi riskinarviointiosiossa ProFoundin AI-pohjainen ratkaisu mahdollistaa maailman ensimmäisen kuvapohjaisen riskimallin, joka on 2,4‑kertainen tarkempi kuin perinteiset mallit. Se toimii erinomaisesti tunnistettaessa naisia, joilla on suuri riski kehittää syöpä ennen tai seuraavassa tarkastuksessa, auttaen löytämään välikäsien syövät aikaisemmin.

Vuodelle 2023 iCAD:n kokonaisliikevaihto oli 17,3 miljoonaa Yhdysvaltain dollaria, mikä on 13 %:n lasku.

Tulevaisuus AI-pohjaisessa tarkkuusonkologiassa

Huhtikuussa 2024 maailman arvostettu Nature-lehti tutki kattavasti AI:n roolia tarkkuusonkologiassa. Se tunnisti AI:n mullistavan kyvyn tällä alalla, ja sen aloituskommentit olivat:

“Syöpätutkimuksen ja tarkkuusonkologian alat kokevat massiivista muutosta tekoälyn (AI) soveltamisen vuoksi.”

Tarkemmin sanottuna lehtiartikkeli korosti AI:n roolia piilotettujen kuvioiden havaitsemisessa useista tietolähteistä, mukaan lukien molekyyliprofilointi, patologia ja lääketieteellinen kuvantaminen. Se arvosti myös AI:n kykyä integroida omics-dataa tarjoten kattavamman ymmärryksen syövästä. Seurannan ja diagnostiikan lisäksi AI on ollut erittäin hyödyllinen uusien testien kehittämisessä syövän karakterisointiin, ennustamiseen ja vastausten ennustamiseen tiettyihin hoitoihin.

Kuitenkin yhteenvetoraportti ei unohtanut mainita rajoituksia ja haasteita, jotka ilmenivät näiden uusien työkalujen siirtämisessä tutkimusympäristöstä kliiniseen käytäntöön.

On olemassa monia esimerkkejä tutkimusympäristöstä onnistuneesti siirtyneistä kliiniseen käytäntöön. Esimerkiksi kehittyvässä taloudessa kuten Intiassa Apollo Cancer Centre, Bengaluru, avasi Intian ensimmäisen AI-tarkkuusonkologian keskuksen (POC) tammikuussa 2024.

Käsitellessään, miten tällaiset keskukset voivat auttaa parempien ja tehokkaampien syöpähoitojen järjestelmien käyttöönotossa, Dr. Vishwanath S, vanhempi konsultti, lääketieteellinen onkologia, ACC, Bengaluru, sanoi:

“Kliinisesti se auttaa hoitopolun noudattamisen valvonnassa seuraamalla standardihoitopolkujen noudattamista, sekä potilashallinnassa genomisten, kliinisten ja patologisten profiilien perusteella. Kliiniset hälytykset ja suositukset diagnostisiin testauksiin, rekisteröinti arvoon perustuvaan hoitoon (VBC) ja muihin potilaan hyötyohjelmiin ovat joitakin käyttötarkoituksia. Potilaiden keskeytykset ja potilaiden raportoimat tulosmittarit (PROMs) -hälytykset ajoissa tapahtuvia toimenpiteitä varten ovat muita etuja.”

AI:n käyttö syöpädiagnostiikassa on odotettavissa valtavaa kasvua tulevaisuudessa. Towards Healthcare -julkaiseman raportin mukaan AI:n odotetaan syöpädiagnostiikassa kasvavan 9,35 %:n yhdistettynä vuotuista kasvukantaa (CAGR) vuosina 2023–2032, ja markkinat pyrkivät saavuttamaan arvion 2 084,34 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuoden 2032 loppuun mennessä 892,23 miljosta dollaria vuonna 2022.

Luonteeltaan voidaan varmasti sanoa, että AI auttaa parantamaan diagnostista tarkkuutta ja merkittävästi tehostaa hoitosuunnittelun tehokkuutta!

Klikkaa tästä oppiaksesi kaiken tekoälyyn sijoittamisesta.