Depistarea din timp a cancerului pancreatic rămâne una dintre cele mai mari provocări în oncologie, deoarece boala este de obicei diagnosticată în stadii avansate. O echipă de cercetători a dezvoltat acum o metodă care analizează informaţiile metabolice din sânge cu ajutorul inteligenţei artificiale (AI), oferind o modalitate rapidă şi neinvazivă de identificare a bolii în stadii incipiente.
O echipă de cercetători din Taiwan a dezvoltat PanMETAI, o platformă dezvoltată cu ajutoul AI care analizează amprentele metabolice dintr-o simplă probă de sânge pentru a detecta cancerul pancreatic în stadiile sale timpurii, când tratamentul are cele mai mari şanse de succes.
Studiul, realizat de cercetători de la National Taiwan University Hospital şi Academia Sinica, a fost publicat în revista Nature Communications.
Cancerul pancreatic este una dintre cele mai letale forme de cancer la nivel mondial. Rata de supravieţuire la cinci ani este de aproximativ 13%. Boala este dificil de depistat precoce, iar majoritatea pacienţilor primesc diagnosticul într-un stadiu avansat, când opţiunile de tratament sunt limitate.
Metodele actuale de screening, inclusiv markerul tumoral CA19-9 utilizat frecvent în testele de sânge, nu au sensibilitatea şi specificitatea necesare pentru depistarea timpurie a bolii.
Platforma PanMETAI combină inteligenţa artificială cu metabolomica prin rezonanţă magnetică nucleară (NMR), o tehnică ce identifică profilul chimic al sutelor de metaboliţi din sânge. Metaboliţii sunt molecule mici rezultate din procesele metabolice ale organismului, iar variaţiile acestora pot reflecta modificări biologice asociate bolii.
Pentru analiză sunt necesari doar 500 de microlitri de ser sanguin. Din această probă, sistemul extrage peste 260.000 de semnale metabolice, care sunt analizate printr-un model de AI, numit TabPFN.
Modelul integrează profilurile metabolice cu vârsta pacientului, cu markerul tumoral CA19-9 şi cu biomarkerul proteic Activin A.
În cohorta de pacienţi din Taiwan, platforma a obţinut o valoare AUC (indicator al performanţei unui test diagnostic) de 0,99, ceea ce înseamnă că a diferenţiat corect aproape toate cazurile de cancer pancreatic de persoanele cu risc crescut incluse în grupul de control.
Pentru a evalua dacă metoda funcţionează şi în alte populaţii, modelul a fost testat într-o cohortă independentă din Lituania, formată din 322 de participanţi recrutaţi la Lithuanian University of Health Sciences. În acest grup, platforma a menţinut o performanţă ridicată, cu o valoare AUC de 0,93, ceea ce indică o capacitate consistentă de identificare a bolii în populaţii cu profil etnic şi geografic diferit.
Un rezultat important al studiului este capacitatea platformei de a detecta cancerul pancreatic în stadii timpurii (stadiile I şi II).
Analiza metabolomică prin NMR a contribuit semnificativ la creşterea sensibilităţii pentru depistarea precoce, identificând modificări metabolice subtile care apar înainte ca boala să devină evidentă clinic.
Printre aceste modificări s-au numărat scăderea colesterolului HDL şi a glutaminei, precum şi creşterea nivelurilor de acid lactic, glucoză şi acid glutamic.
Testele realizate de cercetători au arătat că platforma poate funcţiona eficient chiar şi atunci când este antrenată cu seturi mici de date. Sistemul a menţinut o acurateţe de aproximativ 90% şi atunci când s-au folosit doar 50 de cazuri pentru antrenarea algoritmului, ceea ce sugerează că metoda ar putea fi utilizată şi în spitale sau centre de cercetare care nu dispun de baze mari de date clinice.
Autorii studiului consideră că PanMETAI ar putea deveni un instrument de screening rapid, neinvaziv şi relativ accesibil, utilizat în practica medicală pentru identificarea persoanelor cu risc crescut de cancer pancreatic, care ar putea necesita investigaţii suplimentare.
Ei subliniază că, integrarea metodelor de învăţare automată cu date clinice şi un spectru metabolic complex deschide noi posibilităţi pentru depistarea precoce a cancerului prin teste standard de sânge, demonstrând că cercetarea fundamentală în cancer şi inteligenţa artificială pot contribui împreună la transformarea descoperirilor din laborator în aplicaţii diagnostice.
Obiectivul echipei este ca această tehnologie să fie introdusă în practica medicală, pentru a permite diagnosticarea mai timpurie a cancerului pancreatic şi iniţierea rapidă a tratamentului.
