Veštačka inteligencija može pomoći u odlukama o lečenju?

Lečenje raka postaje sve složenije, ali istovremeno nudi sve više mogućnosti. Naime, što bolje razumemo biologiju i genetske karakteristike tumora, to više pristupa lečenju imamo na raspolaganju. Kako bismo pacijentima mogli ponuditi personalizovane terapije prilagođene njihovoj bolesti, potrebna je dugotrajna i zahtevna analiza i interpretacija različitih podataka. Istraživači sa Berlinskog univerzitetskog medicinskog centra Charité i Humboldt univerziteta u Berlinu sada su proučavali da li generativna veštačka inteligencija (AI) alati kao što je ChatGPT mogu pomoći u ovom koraku. Ovo je jedan od mnogih projekata Charitéa koji analiziraju mogućnosti koje veštačka inteligencija otvara u zdravstvenoj zaštiti pacijenata (izvor: Charité – Universitätsmedizin Berlin).

Ako telo više nije u stanju da samo popravlja određene genetske mutacije, ćelije počinju nekontrolisano da se razmnožavaju, stvarajući tumor. Ključni faktor u ovom fenomenu je disbalans faktora koji stimulišu rast i faktora koji inhibiraju rast, a to može proistići iz promena u akcogenu – genima sa potencijalnom sposobnošću izazivanja raka. Precisiona onkologija, specijalizovana oblast personalizovane medicine, koristi ova saznanja koristeći specifične tretmane poput niskomolekularnih inhibitora i antitela za ciljano deaktiviranje hiperaktivnih akcongena.

Prvi korak u identifikaciji genetskih mutacija koje su potencijalne mete za lečenje je analiza genetskog sastava tumorskog tkiva. Utvrđuju se molekularne varijante tumorske DNK, neophodne za preciznu dijagnozu i lečenje. Zatim lekari koriste ove informacije kako bi osmislili individualne preporuke za lečenje. U posebno složenim slučajevima, ovo zahteva znanje iz različitih medicinskih oblasti. U Charitéu, to je trenutak kada se okuplja „molekularna tumorska tabla“ (MTB): Eksperti iz oblasti patologije, molekularne patologije, onkologije, humane genetike i bioinformatike zajedno rade kako bi analizirali koji tretmani se čine najobećavajući na osnovu najnovijih studija. To je veoma složen proces koji kulminira personalizovanim preporukama za lečenje.

‘+
‘Uobičajeno je da se pacijentima sa rakom, čak i sa istim vrstom tumora, pružaju različiti tretmani. To je zbog toga što svaki tumor može imati specifične genetske karakteristike i biće najefikasnije lečen određenim terapijama. Da bi se ove specifične mete pronašle, neophodno je analizirati velike količine podataka i to je dugotrajan i komplikovan posao. Međutim, istraživači sa Charitéa i Humboldt univerziteta su istraživali da li veštačka inteligencija može pomoći u ovom procesu analize. U studiji koja je nedavno objavljena u časopisu JAMA Network Open, tim istraživača je koristio veće jezičke modele kao što je ChatGPT da bi automatski skenirali naučnu literaturu i identifikovali personalizovane modele lečenja za pacijente sa rakom.

„Modeli veštačke inteligencije su, u principu, bili sposobni da identifikuju personalizovane modele lečenja, ali su veoma daleko od sposobnosti ljudskih stručnjaka“, izjavio je dr. Damian Rieke, lekar iz Charitéa.

Tim je za eksperiment kreirao deset molekularnih profila tumora za izmišljene pacijente. Zatim su lekari specijalisti i četiri velika jezička modela identifikovali personalizovani model lečenja. Rezultati su predstavljeni članovima „molekularne tumorske table“ na procenu, bez njih znamanja iz kojeg izvora potiče svaka preporuka.

„U izolovanim slučajevima, veštačka inteligencija je identifikovala neke iznenađujuće dobre terapijske opcije“, izjavila je dr. Manuela Benary, bioinformacioni stručnjak iz Charitéa. „Ali veliki jezički modeli su se pokazali mnogo lošijim u odnosu na ljudske stručnjake.“