Decizia de a administra chimioterapie după intervenţia chirurgicală în cancerul de sân în stadiu incipient rămâne una dintre cele mai dificile etape ale tratamentului, întrucât nu toate pacientele beneficiază de această terapie, iar efectele adverse pot fi importante. Un nou model bazat pe inteligenţă artificială (AI) ar putea sprijini deciziile de tratament, prin identificarea pacientelor care ar beneficia efectiv de această terapie.
Un model de AI dezvoltat de cercetători de la Technion - Israel Institute of Technology, în colaborare cu centre medicale din Statele Unite şi Europa, poate estima atât riscul de recidivă al cancerului de sân, cât şi probabilitatea ca o pacientă să beneficieze de chimioterapie.
Modelul analizează imagini histopatologice standard obţinute la diagnostic, oferind o alternativă rapidă şi accesibilă la testele genetice costisitoare.
Un studiu care descrie noul model de AI a fost publicat în revista The Lancet Oncology şi prezentat la conferinţa Societăţii Europene de Oncologie Medicală (ESMO), desfăşurată la Paris între 16 - 18 martie, fiind primul model de acest tip validat într-un studiu clinic randomizat de mari dimensiuni.
La nivel mondial, aproximativ 2,3 milioane de persoane sunt diagnosticate anual cu cancer de sân. În prezent, deciziile privind chimioterapia sunt ghidate frecvent de teste genomice precum Oncotype DX, însă acestea sunt costisitoare, pot necesita săptămâni pentru obţinerea rezultatelor şi nu sunt disponibile pentru mulţi pacienţi. În plus, acurateţea acestor teste este limitată, ceea ce poate duce atât la administrarea inutilă a chimioterapiei, cât şi la omiterea tratamentului acolo unde ar fi necesar.
Noul model de AI utilizează informaţii deja existente în probele patologice standard, fără a necesita analize suplimentare. Sistemul analizează imagini digitale de înaltă rezoluţie ale ţesutului tumoral, colorat şi examinat în mod obişnuit în laboratorul de anatomie patologică.
Folosind tehnici de învăţare profundă (deep learning), modelul evaluează mai multe regiuni ale tumorii şi ale microambientului tumoral, identificând tipare vizuale asociate comportamentului cancerului, inclusiv diviziunea celulară, structura ţesutului, răspunsul imun şi caracteristici legate de sensibilitatea sau rezistenţa la tratament.
Aceste semnale biologice sunt dificil de cuantificat în mod constant prin evaluare umană. Modelul inteligent integrează aceste date pentru a genera un scor numeric care reflectă atât riscul de recidivă, cât şi beneficiul estimat al chimioterapiei.
În practică, utilizarea unui astfel de instrument este simplă: după diagnostic, proba de ţesut este scanată digital şi analizată de sistem, iar în câteva minute se obţine un scor care poate sprijini decizia terapeutică luată împreună de medicul oncolog şi pacientă.
Performanţa modelului a fost validată riguros prin utilizarea datelor din studiul TAILORx, unul dintre cele mai mari studii randomizate în cancerul de sân, care a inclus peste 10.000 de paciente repartizate aleator pentru a primi sau nu chimioterapie. Această abordare a permis evaluarea capacităţii modelului de a prezice beneficiul real al tratamentului, nu doar riscul de recidivă.
Modelul a fost testat suplimentar pe mii de paciente din spitale din Israel, Statele Unite şi Australia, demonstrând rezultate consistente în populaţii diferite, cu echipamente şi sisteme medicale variate.
Spre deosebire de testele genomice, analiza bazată pe AI nu necesită ţesut suplimentar, procesare de laborator sau timp de aşteptare îndelungat şi poate fi realizată în câteva minute în orice laborator de anatomie, echipat cu sistem de digitalizare a lamelor histologice şi acces la internet.
Această abordare ar putea extinde accesul la medicina personalizată în ţările unde testele genomice nu sunt disponibile şi ar putea reduce costurile şi durata diagnosticării în sistemele medicale dezvoltate.
Cercetătorii lucrează în prezent la implementarea clinică a tehnologiei în Israel şi pregătesc studii clinice în Brazilia şi India. De asemenea, aceştia urmăresc îmbunătăţirea modelului inteligent şi extinderea utilizării sale la alte tipuri de cancer şi la alte decizii terapeutice complexe.
Echipa intenţionează să înfiinţeze o companie pentru a dezvolta teste mai accesibile, mai rapide şi mai precise decât cele utilizate în prezent. Studiul a fost coordonat de cercetători din israel în colaborare cu specialişti de la Dana-Farber Cancer Institute, Mount Sinai Medical Center, University of Chicago Medical Center şi IPATIMUP Medical Center din Portugalia.
