Un instrument bazat pe inteligenţă artificială (AI) i-ar putea ajuta pe medici să stabilească dinainte dacă un pacient va răspunde la tratament, folosind informaţii deja disponibile din investigaţiile de rutină. Abordarea ar putea permite evitarea terapiilor ineficiente şi alegerea mai rapidă a unor opţiuni de tratament adecvate.
Un studiu realizat de cercetători de la Roswell Park Comprehensive Cancer Center, arată că un instrument de analiză patologică asistată de AI poate prezice dacă pacienţii cu cancer pulmonar cu celule mici în stadiu extins vor răspunde la chimioterapia pe bază de platină.
Instrumentul, denumit PhenopyCell, este descris într-un articol publicat în revista npj Precision Oncology. Acesta integrează date din lamele histopatologice şi din dosarele medicale ale pacienţilor pentru a corela caracteristicile biologice cu evoluţia bolii.
Cancerul pulmonar cu celule mici este o formă agresivă de malignitate, iar aproximativ 70% dintre pacienţi sunt diagnosticaţi în stadiu extins, când boala s-a răspândit şi în alte regiuni ale corpului. Supravieţuirea este limitată, în general la 12–13 luni, ceea ce face esenţială alegerea rapidă a unui tratament eficient.
În prezent, nu există metode care să diferenţieze subtipurile acestei boli, iar toţi pacienţii primesc acelaşi tratament standard, bazat pe chimioterapie cu platină asociată imunoterapiei.
Când boala progresează şi devine evident că tratamentul nu mai funcţionează, de multe ori este prea târziu pentru schimbarea strategiei terapeutice. Deşi au fost aprobate recent noi tratamente sau sunt în studii clinice, acestea sunt eficiente doar la un număr redus de pacienţi.
Spre deosebire de alte tipuri de cancer, în cancerul pulmonar cu celule mici nu au fost identificaţi biomarkeri (indicatori biologici, precum proteine sau mutaţii genetice) care să estimeze răspunsul la tratament. PhenopyCell funcţionează ca un biomarker computerizat, care analizează automat caracteristicile celulelor imune din probele tumorale.
În studiul retrospectiv, cercetătorii au analizat lamele histopatologice standard de la 281 de pacienţi trataţi în trei centre medicale. Pe baza informaţiilor din biopsia iniţială, sistemul a estimat probabilitatea de răspuns la chimioterapie înainte de începerea tratamentului.
Predicţiile au fost comparate cu evoluţia reală a pacienţilor, iar rezultatele au arătat că analiza realizată de instrumentul bazat pe AI a fost mai precisă decât evaluarea manuală.
Analiza a evidenţiat şi diferenţe în structura tumorală. Pacienţii cu evoluţie mai bună aveau tumori cu un număr mai mare de celule imune, dispuse în grupuri organizate în jurul tumorii. În schimb, pacienţii cu evoluţie nefavorabilă prezentau mai puţine celule imune, distribuite dezorganizat şi la distanţă de tumoră. Aceste tipare nu pot fi observate fără ajutorul AI.
Sistemul utilizează exclusiv lamele histopatologice obţinute deja în cadrul biopsiei de diagnostic, fără a necesita proceduri suplimentare sau recoltare de ţesut. Potrivit autorilor, această caracteristică îl face uşor de integrat în practica clinică, în special într-un cancer în care timpul este limitat şi repetarea biopsiei nu este întotdeauna posibilă.
