AI Protokolü ‘DeepHRD’ Kanser Tedavisi Süresini ve Maliyetlerini Dönüştürmeye Hazır

Kanser dünya çapında bir tehdit olmaya devam ediyor. Bilimsel yeniliklerin yoğunluğuna rağmen, hâlâ dünyada kaybedilen hayatların başlıca nedeni.

2024 yılında, yalnızca Amerika Birleşik Devletleri’nde tahmini iki milyon kanser vakası teşhis edilecek, ölümlerin toplam sayısı ise 610.000’i aşacak. 

2017-2019 verilerine dayalı hesaplamalar, Amerika Birleşik Devletleri’nde erkek ve kadınların %40’tan fazlasının yaşamları boyunca bir noktada kanser teşhisi alacağını gösteriyor. Daha da kaygı verici olan ise bu yıl, yaklaşık 15.000 çocuk ve ergenin kanserle teşhis edilmesi ve yaklaşık 1.600’ünün maalesef bu hastalıktan hayatını kaybetmesi.

Amerika Birleşik Devletleri’ndeki durum küresel senaryoyu yansıtıyor. Dünya çapında ölümlerin önde gelen nedenlerinden biri olarak, 2022 yılında yaklaşık 20 milyon yeni vaka ve 9,7 milyon kanserle ilişkili ölüm gerçekleşti. Yakın vadede bir rahatlama görünmüyor. 2040 yılına gelindiğinde, yıllık yeni kanser vakalarının 29,9 milyona, kanserle ilişkili ölümlerin ise 15,3 milyona yükselmesi bekleniyor.

Bu nedenle, kanser tehdidi bilimsel, teknolojik ve tıbbi araştırma topluluğundan kapsamlı çabalar gerektiriyor. İzleyen bölümde, dünya genelinde insanları gelecekteki potansiyeli konusunda umutlu ve heyecanlı kılan bu tür bir çabayı ele alacağız.

Üst düzey kanser tedavisi hisse senetlerinin listesi için buraya tıklayın.

Kanser Biyopsileri için AI Destekli Hassas Onkoloji

Yakın tarihli bir bilimsel dergi Journal of Clinical Oncology’da, hematoksilin ve eosin (H&E) ile boyanmış histopatolojik slaytlardan HRD’yi tahmin etmek için DeepHRD, bir derin öğrenme platformu eğitme çabalarından bahsedildi; bu çalışma, The Cancer Genome Atlas (TCGA) verilerinden alınan primer meme ve over kanserlerini kullandı. 

Bu atılım, homolog rekombinasyon eksikliği (HRD) olan kanserlerin platin tuzları ve poliadp-riboz polimeraz inhibitörlerinden fayda sağlaması nedeniyle önemlidir. Ancak, HRD’yi tespit eden standart tanı testleri moleküler profilleme gerektirir ve bu her yerde mevcut değildir.

Araştırma sonuçları, DeepHRD’nin meme ve over kanserlerinde HRD’yi rutin H&E slaytlarından, çeşitli dış kohortlar, slayt tarayıcıları ve doku sabitleme değişkenleri üzerinden doğrudan tahmin edebildiğini ortaya koydu. Sonuçları geleneksel moleküler test sistemiyle karşılaştırıldığında, DeepHRD platformu 1,8 ila 3,1 kat daha fazla hastayı sınıflandırabildi ve yüksek dereceli seröz over kanserinde daha iyi OS (overall survival) ve metastatik meme kanserinde platin spesifik PFS (progression‑free survival) gösterdi.

Sonuçlar, tıp camiasının çözümle ilgili heyecanının nedenlerini gösterirken, AI’nın dahil edilmesi erken kanser teşhisi ve ilgili tedavinin operasyonel lojistiğinde büyük bir iyileşme anlamına geliyor.

CRISPR’ın kanseri tedavi etmek için nasıl kullanılabileceğini öğrenmek için buraya tıklayın.

AI Protokolünün Dahil Edilmesi Neden Kritik?

UC San Diego araştırmacılarına göre bu deneyin öncüsü, sistemde AI’nın dahil edilmesinin tümör biyopsi slaytlarından doğrudan klinik olarak eyleme geçirilebilir genomik değişikliklerin hızlı ve düşük maliyetli tespitini sağladığını belirtiyor.

Araştırmacılar, sistemin meme ve over kanseri için klinik onkoloji tedavi iş akışlarından haftalar ve binlerce dolar tasarruf sağlayabileceğine inanıyor.

Aksi takdirde, gecikmeler sadece yaşamı tehdit edebilecek olmakla kalmaz, aynı zamanda yüksek maliyetli süreçler kaynak sınırlamaları olan hastaları da etkileyebilir. Bu bağlamda, AI’nın dahil edilmesi daha kapsayıcı bir kanser tanı sürecini mümkün kılıyor. 

Mevcut darboğazları açıklarken, çalışmanın baş yazarı ve Alexandrov laboratuvarında doktora sonrası araştırmacı Erik Bergstrom, şunları söyledi:

“Ne yazık ki, yüksek maliyetler, doku gereksinimleri ve yavaş dönüş süreleri, hassas onkolojinin yaygın kullanımını engellemiş, kanser hastaları için alt‑optimal — potansiyel olarak zararlı — tedavilere yol açmıştır.”

Bu nedenle, AI destekli genomik testler bir rahatlama getiriyor. Hastalar için kritik zamanı tasarruf etmenin yanı sıra, doktorlara ilk doku teşhisinden hemen sonra tedavi reçetesi yazma imkanı sağlayarak yardımcı oluyor. Bu hassas onkoloji yöntemi, AI testlerinin ihmal edilebilir bir başarısızlık oranına sahip olması nedeniyle geleneksel genomik testlerden daha güvenilirdir. Buna karşılık, geleneksel genomik testlerin başarısızlık oranı %20 ile %30 arasında olup, genellikle yeniden test yapılmasını veya invaziv biyopsiye başvurulmasını gerektirir.

AI tarafından HRD’nin tespiti, bu yöntemi kanser genomik biyobelirteçlerinin doğru ve anlık tespitini sağlayan bir araç haline getiriyor.

Bu alanda uzun süredir yer alan araştırmacı ve bilim insanları, bu atılımın büyük bir önem taşıdığını düşünüyor. Nedenlerini açıklayan Scott Lippman, M.D., UC San Diego tıp profesörü, Mühendislik ve Kanser Merkezi ve Moores Cancer Center üyesi, şunları söyledi:

“Hassas onkoloji dönemi 90’ların sonlarında başladı, ancak son ABD çalışmaları, kanser hastalarının büyük çoğunluğunun FDA onaylı hassas terapiye erişemediğini gösteriyor. Bunun temel nedeni test yapılmaması. Bir klinik onkolog olarak — ve bu işi neredeyse 40 yıldır yapıyorum — bu yaklaşımın hassas onkolojinin geleceği olduğundan şüphe yoktur.”

DeepHRD’nin temelini oluşturan teknoloji, UC San Diego tarafından verilen geçici patentlerle korunmaktadır. Bu patentler, Alexandrov, Bergstrom ve Lippman’ın da içinde bulunduğu io9 şirketine lisanslanmıştır.

Sonraki bölümde, bu şirketi kısaca inceleyerek hangi yetenekleri üstlenmek üzere kurulduğunu ve şu ana kadar sunduğu çözümleri anlamaya çalışacağız!

#1. Io9: AI Destekli Dijital Patoloji

Io9, rutin klinik slaytlardan moleküler profillemeyi verimli bir şekilde gerçekleştiren bir AI platformuna zaten sahip. Bu platform, dijital slaytlardan genomik biyobelirteçleri tespit edebiliyor ve böylece tüm dünyadaki hastalar için tedaviye erişimi mümkün kılıyor.

Şu anda meme ve over kanseri için, gelecekte pankreas kanseri için çalışacak HRD biyobelirteç tabanlı çözümün yanı sıra, io9 KRAS, EGFR ve BRAF gibi birçok biyobelirteç üzerinde de aktif; bu biyobelirteçler gelecekte akciğer, kolorektal ve meme kanseri ile metastatik melanom alanlarında faydalı olacaktır.

Ludmil B. Alexandrov, io9’un kurucusu ve Baş Bilimsel Sorumlusudur, diğer kurucu Scott M. Lippman ise yönetim kurulunda yer almaktadır.

Io9, eğitimciler ve araştırmacılar için yeniliklerini ölçeklenebilir ticari bir biçimde sürdürmelerine olanak tanıyan bir yan kuruluş iken, AI’nın onkoloji tanı ve tedavisiyle buluştuğu bu alanda büyük şirketler de faaliyet göstermektedir.

#2. GE Healthcare

2024 Mayıs ayının ilk gününde, GE HealthCare (Nasdaq: GEHC), simülasyon iş akışını basitleştirecek ve onkoloji bakımını daha kişiselleştirilmiş ve sorunsuz hale getirecek yenilikçi donanım ve yazılıma sahip yeni bir radyasyon terapisi bilgisayarlı tomografi (CT) çözümü olan Revolution RT’yi duyurdu. Revolution RT, Glasgow’da düzenlenen European Society for Therapeutic Radiology and Oncology (ESTRO) 2024 Kongresi’nde, Intelligent Radiation Therapy (IRT) platformunun güncellenmiş yapay zeka (AI) destekli bir versiyonu ile tanıtıldı.

Onkoloji çözümlerinde AI’nın dahil edilmesinden bahsederken, GE HealthCare’ın baş teknoloji ve bilim sorumlusu Dr. Taha Kass-Hout şunları söyledi:

“GE HealthCare olarak, bakım sürecini dönüştüren ve optimize eden AI destekli teknolojilerle onkoloji tedavisinin sınırlarını ilerletmeye kararlıyız.”

AI’nın entegrasyonunun faydalarını sıralarken, Dr. Taha Kass-Hout, bu iyileştirmenin hastanın anatomisini büyük bir doğrulukla görüntülemeye ve yakın sağlıklı dokuyu korumayı hedefleyerek hassas tümör hedeflemeyi kolaylaştırmaya yardımcı olacağını belirtti. Bu, “daha kesin, daha bağlantılı ve verimli bir bakım ortamı yaratarak kişiselleştirilmiş bakımın sunumunu hızlandıracak ve daha iyi hasta sonuçları elde etmeyi amaçlayacak” sonucunu doğuracaktır.

2023 tam yılı için, GE Healthcare, 19,6 milyar ABD doları gelir bildirdi, yıllık %7 ve organik bazda %8 artış kaydederek tüm segmentlerde ve bölgelerde büyüme gösterdi.

#3. iCAD

Boyutu daha küçük ama kapsamı, etkisi ve hedefi geniş bir başka med-tech şirketi olan iCAD, meme kanseri alanında belirli AI odaklı çalışmalar yürütmektedir. Şirket, sahada var olan gerçek tehditlerden vizyon ve amacını alıyor. Veriler, yaşamları boyunca 8 kadından 1’inin meme kanseri geliştireceğini ve bu kanserlerin %20‑40’ının mamografi taramalarında kaçırıldığını gösteriyor.

Dünya genelinde her 14 saniyede bir kadın meme kanseri teşhisi alırken, geleneksel modellerle kanser riskinin değerlendirilmesi sadece %63 doğrulukta.

iCAD’nin ProFound Breast Health Suite platformu, tespit, yoğunluk ve risk üzerine odaklanarak kanser üzerine daha fazla ışık tutar ve gizli kalmış bölgelerini ortaya çıkarır.

Tespit aşamasında, ProFound çözümü derin öğrenmenin en son gelişmelerini, üçüncü nesil yapay zekayı (AI) içerir. Doğruluk ve verimlilik, diğer AI platformlarına kıyasla 2 katına kadar artırılmış klinik performansla 2D ve 3D mamografi taramaları için benzeri görülmemiş düzeydedir.

ProFound AI’nın meme yoğunluğundan meme kanseri tespitindeki yeteneklerini açıklarken, Wooster Community Hospital’dan Dr. Gabriele Pedicalli şunları söyledi:

“ProFound AI sadece yağlı doku içeren vakaları incelememize yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda yoğun meme dokusuna sahip kadınlar için de daha büyük bir fayda sağlar. ProFound AI’den önce, yoğun meme dokusuna sahip bir vakayı okuyup ‘6 ay ya da bir yıl içinde tekrar çağırmalıyız’ diye düşünebilirdim, ancak ProFound AI ile başka bir inceleme ya da biyopsi yapmamız gerekip gerekmediğini çok daha kolay belirleyebiliyoruz.”

Son olarak, risk değerlendirme bölümünde, ProFound’ın AI destekli çözümü, geleneksel modellerden 2,4 kat daha doğru olan dünyanın ilk görüntü tabanlı risk modelini mümkün kılıyor. Bu model, bir sonraki tarama öncesinde ya da sırasında kanser geliştirme riski yüksek olan kadınları belirlemede mükemmel bir şekilde hizmet vererek aralıklı kanserlerin daha erken bulunmasına yardımcı olur.

2023 tam yılı için, iCAD’nin toplam geliri 17,3 milyon ABD doları, %13 azaldı.

AI Destekli Hassas Onkolojinin Geleceği

Nisan 2024’te, dünya çapında saygın Nature dergisi, hassas onkolojide AI’nın rolünü kapsamlı bir şekilde inceledi. Bu alandaki AI’nın dönüştürücü yeteneğini kabul ederek, açılış sözleri şunlardı:

“Kanser araştırması ve hassas onkoloji alanları, yapay zekâ (AI) uygulaması nedeniyle büyük bir dönüşüm geçiriyor.”

Daha spesifik olmak gerekirse, dergi makalesi AI’nın moleküler profilleme, patoloji ve tıbbi görüntüleme gibi çoklu bilgi kaynaklarından gizli desenleri tespit etmedeki rolünü vurguladı. Ayrıca AI’nın omik verileri entegre ederek kanserin daha kapsamlı bir anlayışını sağladığını takdir etti. İzleme ve tanı dışında, AI yeni testler geliştirmede, kanseri karakterize etmede, prognoz belirlemede ve belirli tedavilere yanıtları tahmin etmede büyük fayda sağladı.

Bununla birlikte, özet rapor bu yeni araçların araştırma ortamlarından klinik uygulamaya aktarılırken ortaya çıkan sınırlamaları ve zorlukları da unutmamış.

Bununla birlikte, araştırma ortamlarından klinik uygulamaya başarıyla aktarılmış birçok araç örneği vardır. Örneğin, Hindistan gibi gelişmekte olan bir ekonomide, Bangalore’daki Apollo Cancer Centre, Ocak 2024’te Hindistan’ın ilk AI‑Hassas Onkoloji Merkezi (POC)’ni (AI‑Precision Oncology Centre) başlattı.

Bu tür merkezlerin kanser bakımında daha iyi ve daha verimli bir rejim getirmesine nasıl yardımcı olabileceğini açıklarken, Dr. Vishwanath S, ACC, Bengaluru’da Kıdemli Danışman, Medikal Onkoloji, şunları söyledi:

“Klinik olarak, standart bakım yollarına uyumu izleyerek bakım yolu uyumluluğuna yardımcı olur, ayrıca genomik, klinik ve patolojik profillere dayalı hasta yönetimi sağlar. Tanısal testler için klinik uyarılar ve öneriler, Değer Bazlı Bakım (VBC) ve diğer hasta fayda programlarına kayıt gibi kullanım alanları vardır. Hasta kaybı ve Hasta raporlu sonuç ölçütleri (PROMs) için zamanında müdahale uyarıları da diğer faydalar arasındadır.”

Kanser tanısında AI kullanımının gelecekte çarpıcı bir büyüme göstermesi bekleniyor. Towards Healthcare tarafından yayınlanan bir rapora göre, kanser tanısında AI’nın 2023’ten 2032’ye kadar %9,35 bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile yükselmesi öngörülüyor ve pazar, 2022’de 892,23 milyon ABD dolarından 2032 sonunda tahmini 2.084,34 milyon ABD dolarına ulaşma yolunda ilerliyor.

Özellikle, AI’nın tanı doğruluğunu artırmaya ve tedavi planlamasının verimliliğini önemli ölçüde iyileştirmeye yardımcı olacağı kesin bir şekilde söylenebilir!

Yapay zekâya yatırım hakkında her şeyi öğrenmek için buraya tıklayın.