AI er på vei til å forbedre diagnoser av lungekreft

Et team av ingeniører fra Universitetet i Kölns fakultet for medisin og Universitetssykehuset Köln har introdusert en AI-modell som kan hjelpe med å oppdage lungekreftvev på minutter. Det nye systemet kombinerer det mest omfattende datasettet relatert til sykdommen som er tilgjengelig, og har vist noen lovende resultater. Her er alt du trenger å vite om hvordan AI er på vei til å forbedre lungekreftdiagnostikk i nær fremtid.

Lungekreft

Lungekreft tok livet av anslagsvis 1,3 millioner mennesker i 2023. Denne sykdommen er en av de dødeligste i verden og også en av de mest vanlige. Innenfor lungekrefttyper utgjør ikke-småcellet lungekreft (NSCLC) mer enn 80 % av alle lungekrefttilfeller. Denne varianten av lungekreft introduserer ondartede svulster i lungevevet over tid.

Pasienter med lungekreft må gjennomgå intensive og krevende behandlinger for å fjerne svulstene før de ødelegger omkringliggende vev. Selv med en diagnose og første behandling som i gjennomsnitt koster over $68 000, er dødeligheten fortsatt høy. Derfor anses diagnostisering som kun nest viktigst etter forebygging.

Patologisk undersøkelse

Patologiske undersøkelser er hvordan onkologer oppdager lungekreftvev. Denne prosessen krever at helsepersonell samler inn vevsprøver farget med hematoksylin og eosin (H&E). Onkologer gjennomgår deretter disse prøvene for å fastslå om tumorceller er tilstede. I tillegg bruker de dine data og genetikk for å skreddersy en effektiv behandling.

Digital transformasjon

De første trinnene for innsamling av vev har vært uendret i onkologi i flere tiår. Imidlertid har måten dataene behandles på, flyttet til et digitalt format. Digitale patologi‑plattformer eliminerte behovet for at forskere må stirre på celler gjennom mikroskoper. Nå bruker de dataskjermer.

Digitalisering av patologi har medført betydelige fordeler, inkludert muligheten til å integrere programvare i oppdagelsesprosessen. I dag bruker de fleste eksperter en form for digital analyse av lungevev for å fastslå din tilstand. I de kommende årene vil kunstig intelligens erstatte manuelt drevne programvaresystemer som den primære metoden for å bestemme tilstedeværelsen av lungekreft i vev.

Nye muligheter

Kunstig intelligens‑modeller kan utnytte det enorme antallet histologiske bilder og trekke ut ekstra informasjon som menneskelige vurderere ikke kan fange. Derfor er det et sterkt press for å skape mer effektive og tilgjengelige AI‑drevne patologisystemer.

AI‑studie om lungekreft

Studien “Next generation lung cancer pathology: development and validation of diagnostic and prognostic algorithms” publisert i tidsskriftet Cell Reports Medicine avdekker nye AI‑algoritmer og en beregningspatologi‑plattform designet spesielt for NSCLC‑diagnostikk.

Studien demonstrerer en kombinasjon av nye AI‑grunnmodeller og representerer det største og mest relevante datasettet som er brukt til dags dato. Systemet integrerer et detaljert flerklasses vevsdatasett som inkluderer hel‑slide‑bilder med viktige detaljer som lungeadenokarsinom og plateepitelkarsinom. Merkverdig er at AI‑modellen integrerte over 4 000 lysbilder fra 1 527 pasienter og ble avledet fra en internasjonal kohort av forskningsleverandører innen lungekreft.

Test

Testfasen av forskningen involverte å sammenligne resultater fra vevsprøver med ekspert‑patologers vurderinger for å sikre kvalitet. Teamet var opptatt av kun å bruke forklarbare, uavhengige, kapable prognostiske parametere avledet fra H&E‑fargede vevsprøver, noe som gjorde det enklere å bekrefte resultatene.

Kilde – Cell Report Medicine

Fire AI‑modeller ble brukt i eksperimentet. Hver AI‑algoritme var designet for å undersøke og bestemme ulike klasser inkludert epitelial tumor‑komponent, tumor‑stroma, nekrotisk avfall og mucin. AI‑systemet gjennomgikk de levende dataene og sammenlignet dem med tertiære lymfoide strukturer og nekrosevurderinger innen modellen for å finne likheter.

Resultater fra studien om lungekreft

Resultatene viste at algoritmen var svært nøyaktig og raskere enn andre metoder for å bestemme lungekreftsvulster. Teamet demonstrerte 0,89 nøyaktighet, med mange av unøyaktighetene knyttet til optiske problemer relatert til piksler snarere enn AI‑algoritmens deteksjonsevne.

Fordeler

Et AI‑drevet system for oppdagelse av lungekreft gir flere fordeler på markedet. For det første kan disse rimelige alternativene brukes i avsidesliggende områder hvor større, mer spesialisert utstyr og fagpersonell ikke er tilgjengelige. Dermed kan de bidra til å skape en mer balansert og tilgjengelig behandlingsprosess.

Automatisert analyse

En av hovedfordelene med AI‑systemet er at det er helt automatisert. Vevsprøver skannes, vises, testes, og behandlingsanbefalinger gis av systemet. Ved å redusere diagnostiseringstiden kan pasienter redusere behandlingsbehov og kostnader.

Ny informasjon

En annen viktig grunn til at denne studien har mange fagfolk begeistret, er at den åpner døren for nye metoder for datainnsamling. AI‑algoritmer blir stadig bedre til å bestemme vanskelig‑å‑se mønstre og sammenhenger i datasett. Dermed vil dette systemet kunne lære kontinuerlig fra både gammel og ny informasjon samlet fra pasienter, og forbedre sine evner.

Millioner av lungekreftvevsprøver har blitt tatt gjennom årene denne sykdommen har blitt forsket på. Disse dataene kan låse opp noen ledetråder til fremtidige forebyggingsmetoder når de mates inn i en større AI‑modell som kan oppdage vanskelig‑å‑oppdage mønstre og sammenkoblede forekomster.

Forbedrede behandlinger

En annen stor fordel er bedre behandlinger. Systemet gjør det mulig for helsepersonell å lage optimaliserte og personaliserte behandlinger for sine pasienter på rekordtid. Lungekreftdiagnostikk er avgjørende for å forhindre spredning av sykdommen og redusere dødeligheten blant pasienter. I fremtiden kan disse systemene plasseres i ditt hjem eller til og med leies ut til enkeltpersoner eller små klinikker. Dette ville åpne døren for global adopsjon samtidig som det reduserer feildiagnostisering, behovet for reise og kostnader for alle involverte parter.

Forskerne bak studien om lungekreft

Forskningsgruppen for prosjektet ble ledet av Dr. Yuri Tolkach og professor Dr. Reinhard Büttne fra Institutt for generell patologi og patologisk anatomi ved Universitetssykehuset Köln. Prosjektet ble muliggjort gjennom finansieringsmidler fra delstaten Nordrhein-Westfalen, det føderale tyske utdannings‑ og forskningsdepartementet, samt Wilhelm‑Sander‑stiftelsen.

To selskaper som kan dra nytte av AI‑studien om lungekreft

Flere store farmasøytiske firmaer kan ha stor nytte av å integrere denne nye AI‑modellen for å forbedre sine diagnostikk‑ og behandlingsprosesser. Dette rimelige alternativet vil være lett å innføre effektivt i deres nåværende forretningsmodell. I tillegg kan disse firmaene integrere sine egne forskningsdata for å ytterligere forbedre AI‑modellens evner. Her er to selskaper som bør vurdere dette i de kommende ukene.

1. Sanofi

SNY Prisdiagram

Sanofi (SNW.DE ) (SNY ) kom inn på markedet i 1973 som et internasjonalt farmasøytisk firma. Denne Frankrike‑baserte virksomheten er en pioner innen kreftdiagnostikk og -behandling. Selskapet tilbyr en rekke produkter inkludert molekylær onkologi, immun‑onkologi og genomisk medisin. Sanofi har opplevd stor suksess takket være lanseringen av flere behandlinger.

Sanofi opplevde nylig en betydelig prisøkning etter at tidlige tester av ibrutinib for multippel sklerose (MS) gikk bra. Nyheten var imidlertid ikke uten utfordringer, da de påfølgende to testene ikke ga selskapet de ønskede resultatene. Likevel bygde dette opp trader‑tilliten ettersom forskningen går i riktig retning. For øyeblikket har selskapet over 13 kandidater i kliniske studier. Hvis de godkjennes, vil disse legemidlene bli lagt til selskapets mange andre tilbud, designet for å behandle blod‑, hud‑, lunge‑, bryst‑ og hormon‑positive kreftformer.

2. Gilead Sciences

GILD Prisdiagram

Gilead Science er en biopharmasøytisk gigant som har mottatt mange anerkjennelser gjennom årene, inkludert å bli kåret til et av Fortunes mest beundrede selskaper i farmasøytisk industri. Gilead Sciences (GILD ) spesialiserer seg på kreft, hepatitt og HIV‑behandlinger. Selskapet har en voksende onkologi‑avdeling som kunne integrere AI‑diagnostikksystemet for å forbedre sine behandlings‑overvåkningsmuligheter.

Gilead har virksomhet i over 30 land og har hovedkontor i California. Selskapet har for tiden over 18 000 ansatte og er anerkjent som en ledende innovatør innen kreftbehandling. Gilead Science blir av mange sett på som en sterk “hold” på grunn av selskapets mål om å forbedre helse‑likhet og øke tilgangen til livsendrende terapier for alle.

AI vil transformere den medisinske industrien

Den medisinske sektoren fortsetter å omfavne AI, noe som har åpnet døren for mer effektive metoder og diagnostikk. Allerede nå finnes AI‑systemer som kan diagnostisere sykdommer, forutsi Alzheimer, og redusere kostnader ved kreftbehandling kostnader. I fremtiden kan AI‑systemet bli et internt helsealternativ tilgjengelig for alle.

AI‑diagnostikk av lungekreft gir mening

Når du ser på resultatene fra en AI‑studie om lungekreftdiagnostikk, er det lett å forstå hvorfor folk er begeistret. AI kan nøyaktig bestemme tumorceller til lavere kostnad enn dagens metoder. I tillegg ble systemet bygget fra dag én for kontinuerlig å forbedre seg basert på ny data. Som sådan kan dette teamet krediteres for å forbedre millioner av liv i fremtiden.

Lær om andre kule AI‑prosjekter her.